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基于自适应滑动窗口的漏磁数据灰度化增强方法
引用本文:王增国,王雷,黄方佑,刘金海,张宝金. 基于自适应滑动窗口的漏磁数据灰度化增强方法[J]. 数据采集与处理, 2021, 36(6): 1205-1216
作者姓名:王增国  王雷  黄方佑  刘金海  张宝金
作者单位:中国海洋石油有限公司,北京 100010;东北大学信息科学与工程学院,沈阳 110004;鞍钢集团矿业有限公司眼前山分公司,鞍山 114044
基金项目:国家重点研发计划(2017YFF0108804)资助项目。
摘    要:管道无损检测领域中传统的漏磁数据灰度可视化方法在缺陷曲线视图显示时具有延迟大、灰度视图辨识度低的缺点。针对该问题,本文提出了一种基于自适应滑动窗口的漏磁数据灰度化特征增强方法。首先,根据漏磁数据特点建立非等量分类标签并设置降采样比,实现对原始漏磁数据的降采样显示;然后,根据预处理后的漏磁数据设计自适应滑动窗口及灰度值补偿算法,实现漏磁数据的局部分段灰度映射;最后,基于漏磁数据分类标签设计自适应灰度映射方法,得到清晰的漏磁数据灰度视图。通过对比实验,验证了所提方法的先进性和有效性。

关 键 词:漏磁内检测  可视化  自适应滑动窗口  灰度化  特征增强
收稿时间:2020-09-14
修稿时间:2021-04-27

A Gray Enhancement Method with Magnetic Flux Leakage Signals Based on Self-adaptive Sliding Window
Wang Zengguo,Wang Lei,Huang Fangyou,Liu Jinhai,Zhang Baojin. A Gray Enhancement Method with Magnetic Flux Leakage Signals Based on Self-adaptive Sliding Window[J]. Journal of Data Acquisition & Processing, 2021, 36(6): 1205-1216
Authors:Wang Zengguo  Wang Lei  Huang Fangyou  Liu Jinhai  Zhang Baojin
Affiliation:1.China National Offshore Oil Corporation, Beijing 100010, China;2.College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110004, China;3.Anshan Iron and Steel Group Coporation Qianyanshan Branch,Anshan 114044,China
Abstract:
Keywords:magnetic flux leakage (MFL) internal detection  visualization  self-adaptive sliding window  graying  feature enhancement
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