【摘 要】
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钻杆是钻井过程中实现力的传递、钻头钻进、井轨迹的延伸和导向钻井控制的主要设备,钻杆螺纹是否完好是钻杆安全连接的关键。因此,针对钻杆公母螺纹检测,研究合理有效的检测方法是实现全自动接钻杆的关键基础性研究。本文采用图像处理技术测量钻杆螺纹参数的方法,通过大量的实验,深入的研究了钻杆螺纹检测方法。主要的研究成果有:首先介绍钻杆螺纹检测系统的硬件实验平台和软件系统组成,根据选型规则搭建图像采集系统。其次,
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钻杆是钻井过程中实现力的传递、钻头钻进、井轨迹的延伸和导向钻井控制的主要设备,钻杆螺纹是否完好是钻杆安全连接的关键。因此,针对钻杆公母螺纹检测,研究合理有效的检测方法是实现全自动接钻杆的关键基础性研究。本文采用图像处理技术测量钻杆螺纹参数的方法,通过大量的实验,深入的研究了钻杆螺纹检测方法。主要的研究成果有:首先介绍钻杆螺纹检测系统的硬件实验平台和软件系统组成,根据选型规则搭建图像采集系统。其次,研究图像检测技术方法,包括图像增强、滤波、边缘检测等,提取出连续清晰的边缘轮廓后,使用亚像素对螺纹边界进行定位;建立螺纹牙型失真模型,利用最小二乘法精确拟合螺纹轮廓边界,对公螺纹进行分块拟合,求取中径增量、螺距、锥度和大小径等参数。对母螺纹进行分段拟合,引入细分算法,求取牙高等参数。最后,通过实验得到了螺纹具体参数信息,分析了螺距的局部与累计误差,建立螺纹中径遮挡误差补偿模型,对螺纹参量进行补偿,得出螺纹光轴与中径参数之间的关系;并利用已检测的螺纹参数,建立基于BP神经网络的判断钻杆螺纹合格与否的模型。实验结果表明,利用检测的钻杆螺纹参数能够正确地识别钻杆螺纹的不合格类型。本文研究钻杆螺纹检测的方法和不合格类型识别模型,能有效地实现钻杆螺纹参数的检测,为实现智能钻井装备中钻杆连接的智能化奠定坚实的理论基础。
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