本文關(guān)鍵詞： 管道內(nèi)表面 環(huán)焊縫缺陷 渦流無(wú)損檢測(cè) 圖像處理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：油氣長(zhǎng)輸管道環(huán)焊縫處缺陷對(duì)管道安全的危害性巨大,管道缺陷造成的事故大部分發(fā)生在管道焊接處。目前,對(duì)管道進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)(NTD)是預(yù)測(cè)事故隱患、保證管道安全運(yùn)行的常用手段,但傳統(tǒng)無(wú)損檢測(cè)方法無(wú)法有效識(shí)別位于環(huán)焊縫處等表面形貌復(fù)雜位置的缺陷。為了克服傳統(tǒng)檢測(cè)方法的缺點(diǎn),提出一種基于圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的嵌入式渦流檢測(cè)系統(tǒng)。從渦流信號(hào)合成的二維阻抗圖入手,對(duì)其進(jìn)行霍夫變換和輪廓提取得到特征分量,使用類內(nèi)散布矩陣篩選分類特性好的特征用以訓(xùn)練基于FPGA加速的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)在焊縫基底噪聲較大的情況下對(duì)缺陷的自動(dòng)分類與識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本系統(tǒng)可以有效識(shí)別位于環(huán)焊縫處等形貌復(fù)雜位置的缺陷信號(hào),正確率可達(dá)92%,且系統(tǒng)體積小、功耗低,適合應(yīng)用于管道內(nèi)檢測(cè)環(huán)境。
[Abstract]:The defects in the girth weld of long distance oil and gas pipeline are very harmful to the safety of the pipeline, and the accidents caused by the defects of the pipeline mostly occur in the welding of the pipeline. At present, the nondestructive testing of the pipeline is the hidden trouble to predict the accident. In order to overcome the shortcomings of the traditional detection methods, the conventional nondestructive testing method can not effectively identify the defects in the complex position of the surface morphology at the circumferential weld seam in order to overcome the shortcomings of the traditional detection methods in order to overcome the shortcomings of the traditional detection methods. An embedded eddy current detection system based on image processing and neural network is proposed. Based on the two-dimensional impedance diagram of eddy current signal synthesis, the feature components are obtained by Hough transform and contour extraction. In order to train the neural network based on FPGA acceleration, the defects can be automatically classified and identified when the weld substrate noise is high. The experimental results show that the proposed method can be used to identify the defects. The system can effectively identify the defect signals located in complex positions such as girth welds, and the accuracy can reach 92%. The system is small in size and low in power consumption, so it is suitable for pipeline detection environment.
【作者單位】： 天津大學(xué)精密測(cè)試技術(shù)及儀器國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國(guó)石油管道科技研究中心中國(guó)石油天然氣集團(tuán)公司油氣儲(chǔ)運(yùn)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：天津市自然科學(xué)基金(14JCQNJC04900) 教育部博士點(diǎn)基金(20130032120066)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TE973.3;TG441.7;TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的高速發(fā)展,管道運(yùn)輸成為一種高效且經(jīng)濟(jì)的物料運(yùn)輸方式。由于管道運(yùn)輸行業(yè)的大規(guī)模發(fā)展、管道里程的不斷增長(zhǎng),如何保證管道安全運(yùn)行成為越來(lái)越重要的問(wèn)題。針對(duì)管道缺陷的定期檢測(cè)以及安全評(píng)估對(duì)預(yù)測(cè)和及時(shí)消除管道的安全隱患有著重要的意義[1]。由于管道

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3 趙r，

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