基于漏磁检测的缺陷量化方法

对基于漏磁检测原理检测到的铁磁性管道上存在的缺陷漏磁信号的量化方法进行了综述.文中归纳、梳理了各种现实可行的缺陷量化方法的原理、特点及验证结果,较详细地介绍了目前较多采用的几种不同人工神经网络缺陷量化方法及其特点,并提出了进一步改进漏磁检测信号量化质量的努力方向.     

基于三维漏磁场信号的储罐底板水平凹槽形缺陷量化方法研究

针对油气储罐底板上可能存在的水平凹槽形缺陷,采用漏磁检测技术实施测量,提出了基于贝叶斯算法的BP神经网络缺陷量化方法。方法将贝叶斯算法引入BP神经网络基本架构中,控制网络复杂度并优化网络参数,从而建立了缺陷漏磁场信号与缺陷长度、宽度、深度的映射关系,且使缺陷量化方法可节约网络计算时间之同时,还提高了对水平凹槽形缺陷的量化精度。为获取更多的缺陷信息,采用三维漏磁场信号对水平凹槽形缺陷进行量化,进一步提高了对缺陷长度和宽度的量化精度。仿真结果表明,提出的方法在网络训练时间和缺陷量化精度上均具优于已有方法,具有很好的应用优势。     

漏磁检测中的缺陷重构方法

漏磁检测技术中的缺陷重构方法是目前漏磁检测缺陷评估的研究热点与难点。在对漏磁检测缺陷重构进行概述的基础上,综述了现有的缺陷重构方法:开环逆向重构法和闭环伪逆重构法,并对这两类方法中常用的逆向模型、前向模型、优化算法及其特点进行了较为详细的介绍。指出了基于数据融合技术、图像处理技术和多缺陷综合评估的缺陷重构方法的研究发展方向。     

缺陷漏磁成像技术综述

缺陷漏磁成像技术一直是无损检测领域的研究热点之一,也是铁磁性构件缺陷检测与评估的重要手段。本文从缺陷的漏磁数据可视化、缺陷轮廓的二维漏磁成像以及缺陷的三维漏磁成像三个阶段,对缺陷漏磁成像技术的发展历程进行归纳梳理,详细介绍了各阶段常用的成像方法。并在此基础上,讨论了缺陷漏磁成像技术的研究方向和发展趋势。     

漏磁检测的混合正则化反演方法研究

漏磁检测作为无损检测的主要方法之一已得到了广泛关注和应用。漏磁检测对缺陷的识别问题属于电磁场计算的反问题,因其不适定性难以直接求解,因此目前对于漏磁检测方法的研究和应用大部分都避免了对反问题直接求解,而是采用搜索匹配式的方法。文中尝试使用混合正则化LSQR-Tikhonov的方法对基于磁偶极子单元积分模型的漏磁检测反演问题进行处理,对LSQR方法添加Tikhonov正则化来获得更多的主奇异值信息减小误差,通过混合正则化计算得到的近似解较为逼近真实值,得到的二维反演结果也可以判断出缺陷的位置和形状,通过仿真及实验验证了算法的准确性。     

基于相关性的钢轨缺陷漏磁检测提离干扰抑制

钢轨是铁路交通的基础设施,漏磁技术常用来检测诸如钢轨之类的铁磁性材料的表面缺陷。针对缺陷漏磁检测信号容易受到提离变化干扰的问题,提出了一种基于相关性的滤波算法。先根据缺陷尺寸、巡检速度和采样速度把检测数据分段,然后在每一段中,比较相邻磁敏传感器x方向采样数据的相关性、各个磁敏传感器x和z方向采样数据的相关性的相对大小,确定本段数据中提离干扰的幅值,以此实现滤波。构建了实验系统对钢轨表面的缺陷进行了检测实验,实验结果表明该算法能有效抑制提离干扰,信噪比增益在1.7以上。     

管道漏磁内检测的管壁缺陷漏磁场解析模型

漏磁内检测技术是长输油气管道缺陷检测的主要手段,缺陷几何特征识别对管道安全运行评价具有重要意义。基于二维磁偶极子模型,建立管道内壁缺陷漏磁场空间分布的三维解析模型,对磁化方向垂直缺陷时磁荷产生漏磁场的变化规律进行研究;基于内壁解析模型,引入管壁退磁影响因子,对模型进行补偿,建立管道外壁缺陷漏磁场三维解析模型,得到了管道外壁不同缺陷漏磁场的分布特征。搭建漏磁检测实验平台,对所建模型有效性进行实验验证。结果表明,管壁对外壁缺陷漏磁场具有一定屏蔽作用,实验结果和理论分析具有很好的一致性,所建模型可有效描述管道内外壁缺陷漏磁场空间分布特性,对缺陷识别和定量评估具有一定工程指导意义。     

基于中值滤波的铁磁材料缺陷漏磁检测信号处理

漏磁检测反演问题主要是通过漏磁检测信号来反演出缺陷的轮廓尺寸等信息,由于漏磁检测反演问题具有不适定性,因此漏磁检测信号的精度对反演结果的准确性影响很大.实际检测漏磁信号中存在大量复杂的噪声信号,无法直接用其展开反演计算.一般漏磁信号中含有的噪声量包括高频噪声和基线漂移信号.为了过滤掉这些噪声,在中值滤波算法的基础上,将...     

一种漏磁缺陷定量判断的可行途径

对 x 和 y 方向漏磁分量敏感的磁传感器得到的检测信号波形之间有明显差异。不同方向上的漏磁分布特性函数的形状与检测信号的形状有着一一对应的关系。对检测信号波形特征的分析可作为缺陷定量判断的可行途径。     

改进Canny算子的小管径弯头漏磁缺陷图像量化方法

弯头作为管道的重要组成部件,受流体冲刷侵蚀等形成的缺陷对其安全运行构成威胁。漏磁检测是管道缺陷检测的有效技术,缺陷的精确量化具有重要意义。为了研究小管径弯头不同位置缺陷图像规律,并提高缺陷量化精度,提出一种改进Canny算子的小管径弯头漏磁缺陷图像量化方法。通过建立小管径弯头漏磁内检测仿真模型,分析了弯头不同位置处金属损失缺陷的图像规律。采用形态滤波和OTSU优化Canny算子,结合图像处理方法构建了缺陷图像量化模型,并对弯头不同位置缺陷深度量化做修正处理。实验结果表明,弯头不同位置缺陷在图像上呈现出明显的差异性,量化模型对缺陷长度和宽度的量化具有较高的精度,误差均小于2 mm。缺陷深度的量化误差较大,修正后深度量化的精度为86.34%,满足金属损失缺陷量化精度需求。该方法可实现缺陷漏磁图像量化处理,对管道漏磁缺陷量化具有一定意义。     

基于最小熵解卷积的轨面缺陷漏磁信号处理

钢轨表面缺陷的漏磁检测会受到巡检速度等因素的影响,导致背景噪声增大,检测灵敏度降低。为了增强缺陷信号特征,提高漏磁信号的信噪比,提出了一种基于最小熵解卷积的漏磁信号处理方法。通过目标函数法,计算得到最优的逆滤波器参数,对采集到的漏磁信号进行滤波处理。为衡量最小熵解卷积算法滤波效果,将处理得到的缺陷信号和背景噪声信号的峰峰值与小波变换法和中值滤波法进行对比。实验结果表明,最小熵解卷积算法对缺陷信号起到了明显的增强作用,且其效果优于小波变换和中值滤波。     

基于GMI传感器的钢板漏磁无损检测

基于漏磁检测技术,采用巨磁阻抗GMI传感器搭建了钢板无损检测系统,对镀锡DI材带钢上直径大小为60~140μm的缺陷进行了检测。GMI传感器敏感核心元件采用的是直径16μm、长为5mm的Co68.15Fe4.35Si12.5B15非晶玻璃包裹丝,以非线性非对角模式工作,具有高灵敏度、快速响应、非接触、功耗小、无磁滞等优点。实验表明,这套测试系统在提离值0.5~3 mm范围内能够精确地检测出直径大于60μm的缺陷,根据测量信号可以分析出缺陷所在的位置和大小。实验结果较好地符合磁偶极子模型。     

含缺陷管道磁化状态与漏磁信号规律研究

漏磁检测技术是管道内检测领域常用的检测方法,基于漏磁信号的分析对于管道安全评价具有重要意义。建立漏磁检测的二维仿真模型,研究漏磁检测中励磁强度对于漏磁信号的影响;基于磁化状态对漏磁信号影响的物理模型,可将励磁强度分为3个阶段,即初始增长阶段、非线性增长阶段和饱和线性增长阶段。结果表明,3个阶段的分界点只受缺陷深度的影响,仿真结果与物理模型具有很好的一致性,所划分的3个阶段有效衡量管道漏磁检测中励磁强度的影响,对于漏磁信号采集分析具有指导意义。     

油气管道缺陷漏磁检测数据压缩算法研究

油气管道缺陷漏磁检测所获取的原始数据量很大,而检测器的数据存储容量和处理速度均有限,因此有必要研究快速、高效的缺陷漏磁检测数据压缩算法。文中分析了油气管道缺陷漏磁检测对数据压缩的特殊要求,针对所获得检测数据的特征,提出了一种分段自适应压缩算法。该算法对油气管道缺陷漏磁检测数据进行分段划分并加以识别,针对不同类别的数据段采用不同的压缩方法,且通过改变数据分段的长度和压缩阈值,可调整检测数据的压缩比和压缩失真度。对试验用管道上人工缺陷的漏磁检测数据进行了压缩,结果显示,该算法可在保持较低数据失真度的同时,获得足够高的数据压缩比;压缩效率、压缩质量和复杂度等,均可满足油气管道缺陷漏磁检测对大量数据进行快速、高效压缩的需求。     

小管径弯头畸变漏磁缺陷图像智能识别方法

为了解决小管径弯头不饱和磁化造成的缺陷漏磁信号图像畸变问题,实现弯头畸变漏磁缺陷图像智能化、高精度识别,提出一种小管径弯头畸变漏磁缺陷图像智能识别方法。采用MSRCR-HF图像增强算法处理弯头缺陷畸变图像,并在YOLOv5网络中集成CBAM和SPD-Conv模块进行网络优化,通过仿真建立弯头缺陷数据集输入网络中进行训练和测试。结果表明,提出的MSRCR-HF算法能有效解决弯头漏磁缺陷图像畸变问题,改进的YOLOv5模型在建立的数据集上具有较高的识别精度,矩形槽缺陷识别精度为95.5%,半球形缺陷识别精度为93.0%。该方法对于小管径弯头畸变漏磁缺陷智能识别具有较高的可行性,可提高管道安全检测效率。     

基于PSO-LS-SVM的储罐底板缺陷量化方法研究

为能准确量化油气储罐底板上的缺陷,提出一种最小二乘支持向量机缺陷量化方法,并以该方法模型建立了缺陷的三维漏磁场信号与缺陷的长度、宽度、深度之间的映射关系。为提高该方法对储罐底板缺陷的量化精度,采用粒子群算法对模型参数进行了优化。仿真结果及分析表明,与BP神经网络方法相比,结合了粒子群优化的最小二乘支持向量机缺陷量化方法的网络训练时间短、缺陷量化精度高,具有较强的工程应用优势。     

基于磁偶极子模型的材料缺陷漏磁检测正演问题的单元积分计算方法

在基于磁偶极子解析模型的漏磁检测正演问题中,已有文献关于磁荷在缺陷壁上均匀分布的假设不成立。磁化后的缺陷材料相当于磁媒质,考虑到材料的非线性,磁荷在整个缺陷材料内及缺陷壁上非均匀分布。所以,该文从磁化后整个缺陷材料区域中磁化强度的分布出发,将单位体积内的磁偶极矩的矢量和等效为一个磁偶极矩,并作为磁场源点。从磁偶极子模型出发,推导出任意单元的磁媒质在场点处产生的磁场的积分公式,将整个缺陷材料的积分问题转换为对若干单元进行积分后的叠加。对于任一单元的积分问题,采用数值积分方法求解,并将该方法扩展到整个源区单元,最终整理得到任一场点处磁场的计算方程。通过COMSOL多物理场仿真软件搭建缺陷材料的漏磁场仿真模型,将仿真结果与计算结果进行对比分析,验证该方法的有效性。     

基于S-ASPP和双注意力机制的磁瓦外观缺陷检测算法

针对现有视觉缺陷检测算法对磁瓦外观识别精度低的问题，提出一种S-ASPP和双注意力机制的磁瓦外观缺陷检测算法。首先，为了解决模型参数量大，网络结构复杂所带来的检测效率低，算法部署硬件成本高等问题，提出采用轻量化GhostNet主干网络提取视觉底层特征；其次，设计S-ASPP模块引入密集连接和深度可分离卷积，以此在降低模型参数量的同时，提高模型的预测速度。然后，为了解决特征提取过程中可能出现语义信息丢失的问题，设计双注意力模块，将GhostNet的中层特征送入双注意力模块并与ASPP处理后的高层特征进行拼接，使网络获取更多语义特征，提高分割精度。最后，为验证本文所提方法的有效性，在磁瓦数据集上与DeepLabV3+、PSPNet、U-net等3种算法进行对比，实验结果表明，基于可分离ASPP和双注意力机制的磁瓦缺陷检测算法的具有较高的识别精度，平均交并比达到82.43%,类别平均像素准确率达到93.08%。该算法平衡了识别精度与参数量之间的关系，综合性能最优。     

基于脉冲漏磁的带保温层管道腐蚀缺陷检测

在带保温层金属管道腐蚀检测方面,脉冲漏磁技术显示了潜在的优势.利用有限元分析软件Comsol Multiphysics对不同结构的传感器进行仿真分析的基础上,提出了一种优化结构的脉冲漏磁传感器,用于带保温层的管道腐蚀缺陷的检测.通过实验验证了传感器结构优化设计的有效性,为进一步量化分析缺陷信息打下基础.     

管道三维漏磁检测仿真分析及研究

为了保证油气输送管道的安全,针对传统管道漏磁检测器灵敏度低、检测精度不高且体积庞大易在管道中发生卡堵的问题,提出设计一种高度集成的管道三维漏磁检测传感器,并分析了漏磁场形成机理和三维漏磁检测原理。在有限元分析软件COMSOL中建立了管道缺陷漏磁检测的三维有限元模型,进行管道缺陷的漏磁场特征仿真分析。结果表明,得到的缺陷漏磁场磁通密度云图与理论分析一致,并且根据所得漏磁信号可以判断出有无缺陷,对缺陷的长度有较高的检测精度,在有缺陷的情况下进一步可以判断该缺陷是内缺陷还是外缺陷。