[发明专利]管道缺陷识别方法、处理器和管道缺陷识别装置

说明书

本发明实施例提供一种管道缺陷识别方法、处理器和管道缺陷识别装置，该管道缺陷识别方法包括：获取管道缺陷管段的漏磁信号数据；根据漏磁信号数据绘制漏磁曲线图像；对漏磁曲线图像进行裁剪处理，以获取标准尺寸的漏磁曲线图像；根据标准尺寸的漏磁曲线图像确定管道缺陷识别图像；将管道缺陷识别图像输入到管道缺陷识别模型中，以提取出管道缺陷识别图像的特征信息；根据特征信息识别出管道缺陷管段的缺陷类型，使用该方法对管道缺陷管段的缺陷进行识别时识别效率和准确率高，且方法简单易于实现。

技术领域

本发明涉及管道缺陷识别技术领域，具体地涉及一种管道缺陷识别方法、处理器和管道缺陷识别装置。

背景技术

由于油气管道多埋于土壤环境复杂的地下，常常受到环境侵蚀、疲劳破坏、第三方破坏、自然灾害、误操作等安全威胁，在运输介质和微生物的腐蚀作用下，加之管道长时间服役，极易出现各种类型各种程度的缺陷，这些问题往往导致管道出现各种问题减少管道的使用寿命，严重时会导致石油或天然气泄露，甚至是燃烧或爆炸。虽然有多种多样的原因促成管道形成各种缺陷，但是管道表面缺陷主要包括表面脱落、穿孔、凹坑、裂纹、表面大面积剥落等。

为了预防管道事故发生、维护管道安全运行，需要及时获得管道缺陷信息。经过国内外学者开发出管道无损检测技术，以便确定管道几何缺陷的位置信息，但为了进一步获得管道缺陷信息，需要对漏磁检测信号进行进一步分析，而使用传统管道缺陷识别模型对漏测检测图像进行分类识别时，并不能很好的适用于多年来测得的大量漏磁检测数据，且存在个别缺陷类型样本数据不足和数值跨度不连贯的问题。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种管道缺陷识别方法、处理器和管道缺陷识别装置，该管道缺陷识别方法、处理器和管道缺陷识别装置能提升管道缺陷识别的效率，且方法简单易于实现。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种管道缺陷识别方法，该管道缺陷识别方法包括：

获取管道缺陷管段的漏磁信号数据；

根据漏磁信号数据绘制漏磁曲线图像；

对漏磁曲线图像进行裁剪处理，以获取标准尺寸的漏磁曲线图像；

根据标准尺寸的漏磁曲线图像确定管道缺陷识别图像；

将管道缺陷识别图像输入到管道缺陷识别模型中，以提取出管道缺陷识别图像的特征信息；

根据特征信息识别出管道缺陷管段的缺陷类型。

在本发明的实施例中，管道缺陷识别模型通过以下步骤构建：

确定管道的结构、尺寸和焊缝类型；

根据结构、尺寸、焊缝类型对标准尺寸的漏磁曲线图像进行剔除处理；

确定剔除处理后漏磁曲线图像中每种缺陷类型对应的数量，以构建管道缺陷图像样本集；

构建管道缺陷识别训练网络；

根据缺陷图像样本集和管道缺陷识别训练网络构建管道缺陷识别模型。

在本发明的实施例中，管道缺陷图像样本集包括管道缺陷识别图像和无缺陷管道图像。

在本发明的实施例中，根据结构、尺寸、焊缝类型对标准尺寸的漏磁曲线图像进行剔除处理包括：

根据结构和尺寸确定管道中的三通阀和法兰；

根据焊缝类型和尺寸确定管道中的环焊缝和螺旋焊缝；

对标准尺寸的漏磁曲线图像中带有三通阀、法兰、环焊缝和螺旋焊缝的漏磁曲线图像进行剔除处理。

在本发明的实施例中，构建管道缺陷识别训练网络包括：

获取残差神经网络的卷积核权重值；