随着人口激增、资源不断消耗，海洋的开发和利用逐渐成为人类生存发展的新空间。根据有关资料介绍，自我国正式开采海洋石油、天然气以来，如今己在海底铺设了数十条、几千公里长的输油、输气管道。
海底管道长期在高压力下承受海水腐蚀，由于材料质量、疲劳、地壳变动、锚链拖曳等原因，世界上已发生多起海底管道破损、石油、天然气外泄事故，造成了巨大的经济损失和严重的海洋污染。近年来，世界工业发达国家相继开展了利用ROV(有缆遥控水下机器人)对海底管道外部进行检查的研究工作，少数国家己开始利用AUV(无缆自治水下机器人)对海底管道进行自动跟踪。显然，解决水下机器人对海底管道自动检测的问题是海底管道检查的首要工作口气文川经过分析、试验与研究，现已初步解决了在人工半自动引导下，AUV对悬吊于水下的长管道进行自动跟踪的问题。
在有限图像序列下，提出基于Hough变换的水下电缆检测方法，获得电缆的偏移角和预测区域。但是此方法仅适用于直线型电缆，受环境和电缆形状变化影响较大。建立一套完整的视觉系统，对ROV采集回来的多种电缆视频信息进行检测，平均正确率达到了90%。针对水下图像特点，在水槽环境下，进行了模拟水下管道分割与识别的初步研究。
由于成像环境的特殊性决定了只有少数水下传!惑器可用于水卜。信息的获取，冈此作为主要探测传感器之一的微光成像设备一直在水十年目标的探测14识别方面扮演着重要的角色。光学系统检测方式可根据图像直接分析裸露管道的状态，判断管道的腐蚀程度，给施。1者提供直接利用AUV进行水下管道臼动检测的研究E作，是基于单目视觉，探测和l识别水下管道，实时准确预报水卡。管道偏离AUV载体的角度和位置信息。这项研究的关键技术主要包括3个方面:一是高鲁棒水F图像处理方法，二是水F管道实时识别，二是水F管道信息理解。经过大量的试验研究与分析，现己经;在实验室水池条件r'，运用某型号AUV成功完成了多次水下管道跟踪检测试验。
