摘要：为了能够自适应地识别管道内部缺陷,针对目前管道内部图像须有人工实时检测的弊端,提出了一种以机器学习完成缺陷分类的方法。该方法通过训练好的BP人工神经网络智能识别管道内缺陷及其种类,通过图像处理技术提取管道内各参数,最后利用管道内边缘周长、面积、辉度等参数识别缺陷类型。实例应用结果表明：该方法能够有效地识别异物、裂纹、堵塞。

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