為判斷焊瘤對超臨界機組金屬管道液體流通的阻礙程度,提出了基于逆透視變換的管道通流能力分析算法。該算法設(shè)計語義分割網(wǎng)絡(luò)從整張金屬管道射線檢測圖片中提取焊縫投影;通過二維圖像濾波和最小二乘橢圓擬合方法從焊縫投影中提取通流面投影;選取特征點計算單應(yīng)性矩陣,通過逆透視變換還原投影前通流面形狀;在通流面中使用最大熵閾值分割方法提取焊瘤邊界,計算瘤徑比,分析焊瘤影響。實驗結(jié)果表明:算法可以根據(jù)射線檢測圖片精確評估焊瘤對管道流通能力的影響,為實現(xiàn)焊瘤檢測自動化提供了有效的解決途徑。 

【文章來源】：傳感技術(shù)學(xué)報. 2020,33(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

流通面示意圖

為保護金屬管道物理結(jié)構(gòu),工業(yè)中常采用雙壁雙影射線檢測法[9]觀察管道焊縫區(qū)域內(nèi)部形貌。雙壁雙影射線檢測原理如圖2(a)所示,射線源發(fā)射的射線以一定角度傾斜透照金屬管道,使金屬管道上下焊縫在底部膠片不同區(qū)域感光。當(dāng)射線源距離焊縫較遠時,可認為射線平行穿透焊縫,射線穿透過程中能量會被管壁吸收,吸收程度與射線在管壁中穿透厚度相關(guān)。通過雙壁雙影法得到焊縫區(qū)域檢測圖片如圖2(b)所示,焊縫區(qū)域左右邊界傾斜投影后形成兩個平行橢圓,如圖中黑色粗實線所示。通流面投影位于兩邊界橢圓中間位置且與邊界橢圓平行,如圖中黑色虛線所示。圖中深灰色區(qū)域為焊瘤在通流面上的投影,根據(jù)焊縫投影區(qū)域形狀可分析金屬管道內(nèi)部焊瘤分布及影響。

金屬管道射線檢測圖片中包含管壁、余高等背景信息,嚴重降低圖片分析效率。為分析焊瘤對金屬管道通流能力的影響,首先應(yīng)從整張射線檢測圖片中分割出焊縫投影。語義分割是一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像分割算法,能夠在圖像質(zhì)量變化時得到穩(wěn)定精確的分割結(jié)果[10-12]。設(shè)計焊縫投影語義分割算法結(jié)構(gòu)如圖3所示。圖3中,焊縫投影語義分割算法主要由特征提取和掩模預(yù)測兩部分組成:特征提取模塊使用多層卷積層由低到高提取圖像特征,使用空間金字塔結(jié)構(gòu)進行特征融合,最終得到尺寸為原圖1/8的特征向量;掩模預(yù)測模塊使用雙線性插值將特征向量上采樣到原圖大小。為了在圖像放縮的過程中盡量保留圖像細節(jié),特征提取模塊中低級特征通過跳層連接[13]與上采樣過程中尺寸相同的特征相融合。經(jīng)過三次上采樣特征向量恢復(fù)到原圖大小,使用Logistic函數(shù)計算像素對前景和背景的隸屬概率:當(dāng)隸屬概率小于0.5時像素屬于背景,當(dāng)隸屬概率大于0.5時,像素屬于焊縫投影。選取隸屬概率大于0.5的像素組成焊縫投影分割掩模,記為Mw。


本文編號：3023129