南京理工大学“光电子物理与技术”项目组长期从事光电成像与检测的技术研究，在该领域有很强的技术优势，受某公司委托，开发一套光电探测石油管道探测爬行系统，系统主要由摄像头、LED灯、图像采集与处理系统、管道爬行器机构、计算机及控制系统组成。其原理如图1-1所示。当将管道机器人放入管道内时，通过撑紧机构将机器人的轮撑到紧贴管道内壁后，发出指令让爬行器在管道中以一定速度运动，利用安装在爬行器上的摄像头进行图像采集，将所采集的图像记录下来，并传到计算机的人机界面，利用已编制的软件给出缺陷的位置和图像。

                1：摄像头装置  2：LED灯  3：电路板  4：电源  

                       5：液晶屏 6：弹簧伸缩装置7：驱动装置

                                图1-1 管道爬行器原理图

本文的工作是该项目的重要组成部分，主要基于DM6467平图像处理平台，对检测算法进行研究，编写处理程序，实现程序在嵌入式系统中移植，本文的主要研究内容如下：

（1）本文拟采用边缘检测的图像处理方法。学习边缘检测图像处理的原理及方法，巩固C语言编写规则，利用C语言编写几种经典的边缘检测图像处理算法并进行仿真。

（2）TI公司推出的DM6467性能优越，本文利用DM6467平台实现管道形变检测的图像处理算法。因此要了解DM6467开发板的软/硬件架构，熟悉Linux操作系统的使用方法，实现DM6467开发平台的搭建和应用，将用C语言编写图像边缘检测的算法算法移植到嵌入式系统中。 论文网

（3）利用已搭建好的软件平台和硬件架构，以及移植到嵌入式系统中的边缘检测算法，对油气管道的内壁进行勘探实验，得到处理后的图像，检测出管道是否发生形变。

2  边缘检测及实现

2．1  边缘检测对管道形变检测的意义  

从直观上面看，所谓边缘是位于两不同区域之间的相连像素的集合[8-9]。实质上，它是基于某一种算法得到的就有一定特征的像素点的集合。在图像中，油气管道和管内介质的灰度值存在比较大的差别，且在两者的边界处灰度值变化陡峭，这时，对图像进行边缘检测处理可以很容易提取我们想要得到的目标，以便进行下一步分析处理。多年来，业内人士一直非常重视对边缘检测在管道形变检测领域的研究。文献综述

本文使用C语言编写边缘检测的一些经典算法，并将算法移植到DM6467中实现仿真。

2．2  经典的边缘检测算子及程序实现

经典的边缘检测方法是利用灰度变化情况，即通过检测像素点及其周围像素一阶导数/二阶导数的大小和变化情况，判断该像素点是否是图像的边缘。边缘检测的基本思想是：检测每个像素及其周围像素的情况，来判定该像素是否是物体的边界。如果像素点位于物体的边界，那么该点邻域的像素灰度值的变化会比较大。如果可以使用某种算法检测出像素灰度的这种大变化值并对其量化，那么就可以找到物体的边界。经典的边缘检测算子[10]有以下几种。