随着人们生活水平提升,生活垃圾生成量不断达到新高,卫生填埋成为生活垃圾主要处理方式之一。受众多因素影响,垃圾填埋场在运营中会产生不同程度渗漏,垃圾渗滤液进入填埋场周围环境会对水土造成极大破坏,严重时甚至会危害人体安全,因此对运营中垃圾填埋场HDPE膜渗漏处实现智能焊接修复成为科研人员面临的难题之一。目前针对垃圾填埋场的问题研究,主要集中在渗漏定位方面,但由于运营中垃圾填埋场膜上覆盖多层介质,致使HDPE膜不可视,无法对渗漏区域进行识别,给后续焊接修补造成技术性障碍,因此本文针对填埋条件下的HDPE膜渗漏边缘识别问题展开研究。首先利用信号畸变特性对填埋条件下HDPE膜进行纵向定位研究,对传统长短时窗法进行改进,提出四时窗法模型,并结合随钻地震技术提取垃圾填埋场各构造层振动信号;根据刚性钻头与不同介质碰撞所激发信号振动特性不同,引入标定信号理论,提出利用标定信号与工作信号进行互相关处理以及复小波域变换分析,根据振动信号波动特性识别填埋场介质层,经可行性验证,当振动信号主频集中在1000～2000Hz,且互相关值大于0.8时,可实现目标层纵向定位。然后对渗漏边缘识别理论进行研究,通过钻探技术将渗漏区域膜上介质移除后,利用图像采集装置采集渗漏区域图像信息,构建数据集并建立图像处理模型对其进行预处理;提取图像目标信息特征,构建基于二叉树理论与支持向量机的分类识别系统,并对粒子群算法进行改进,提出了一种自适应粒子群寻优算法,对识别系统参数进行寻优,使系统性能达到最优。最后结合机器视觉技术理论研究内容,对渗漏信息采集模块、图像处理模块以及渗漏边缘识别模块等一系列相关模块软硬件部分进行设计。试验结果表明,原始图像经图像处理后,表面渗漏信息查全率较高,表明图像处理模型能够有效保留渗漏信息,满足使用要求。当参数组合为惩罚因子C=8,核参数g=4.74时,模型最优,优化后分类模型的总体识别准确率为98.89%,其中完整图像识别准确率为99.58%,块状渗漏为98.33%,缝状渗漏为98.75%,较优化前有明显提高。