管道焊缝数字图像缺陷自动识别技术

摘要：

管道焊缝数字图像是管道焊缝可靠性管理的重要依据,但对其进行人工判别的误判率较高.为了提高对管道焊缝数字图像缺陷的识别准确度,采用多项边缘检测、检测通道与阈值分割等方法,对管道焊缝图像中存在的缺陷进行图像处理,构造了焊缝数字图像缺陷特征库,包含灰度差、等效面积、圆形度、熵、相关度等参数,建立了多分类器构造(SVM)模型,实现了对管道焊缝数字图像缺陷的分类评价,最终开发出管道焊缝数字图像缺陷自动识别软件,并进行了现场验证分析.研究结果表明:①图像处理后在没有噪声的情况下,Canny等算法都可以得到很好的边缘检测结果,在有噪声的情况下,检测结果出现伪边缘,选用自动选取阈值方法进行图像边缘检测,能够取得合理的阈值;②所建立的焊缝数字图像缺陷特征数据库包含形状特征和纹理特征、图像长度像素等14项参数;③通过所建立的SVM分类模型,可以分类获取缺陷形状特征,找出裂纹、夹渣、气孔、未焊透、未熔合和条形等缺陷特征.现场应用结果表明:①该缺陷自动识别技术适用于对各类管道焊缝缺陷质量的识别判定;②其识别准确率超过90％;③该技术实现了对管道焊缝数字图像缺陷的自动识别和自动化评价.结论认为,该研究成果有助于确保管道的安全运行.

关键词：管道焊缝、射线底片、数字图像、缺陷库、SVM分类模型、缺陷识别、自动识别、软件开发

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资助基金：国家重点研发计划项目“国家石油及天然气储备库安全保障技术与装备研发”2017YFC0805800;国家自然科学基金项目“X80管线钢氢损伤失效行为与完整性评价模型研究”51874322

在线出版日期：2019-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：113-117