為判斷焊瘤對(duì)超臨界機(jī)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(jì)語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)從整張金屬管道射線檢測(cè)圖片中提取焊縫投影;通過(guò)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(diǎn)計(jì)算單應(yīng)性矩陣,通過(guò)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(jì)算瘤徑比,分析焊瘤影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:算法可以根據(jù)射線檢測(cè)圖片精確評(píng)估焊瘤對(duì)管道流通能力的影響,為實(shí)現(xiàn)焊瘤檢測(cè)自動(dòng)化提供了有效的解決途徑。 

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

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

流通面示意圖

為保護(hù)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(cè)法[9]觀察管道焊縫區(qū)域內(nèi)部形貌。雙壁雙影射線檢測(cè)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(yuǎn)時(shí),可認(rèn)為射線平行穿透焊縫,射線穿透過(guò)程中能量會(huì)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(guò)雙壁雙影法得到焊縫區(qū)域檢測(cè)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(gè)平行橢圓,如圖中黑色粗實(shí)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?yàn)楹噶鲈谕髅嫔系耐队?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(cè)圖片中包含管壁、余高等背景信息,嚴(yán)重降低圖片分析效率。為分析焊瘤對(duì)金屬管道通流能力的影響,首先應(yīng)從整張射線檢測(cè)圖片中分割出焊縫投影。語(yǔ)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(shí)得到穩(wěn)定精確的分割結(jié)果[10-12]。設(shè)計(jì)焊縫投影語(yǔ)義分割算法結(jié)構(gòu)如圖3所示。圖3中,焊縫投影語(yǔ)義分割算法主要由特征提取和掩模預(yù)測(cè)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(jìn)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(cè)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(guò)程中盡量保留圖像細(xì)節(jié),特征提取模塊中低級(jí)特征通過(guò)跳層連接[13]與上采樣過(guò)程中尺寸相同的特征相融合。經(jīng)過(guò)三次上采樣特征向量恢復(fù)到原圖大小,使用Logistic函數(shù)計(jì)算像素對(duì)前景和背景的隸屬概率:當(dāng)隸屬概率小于0.5時(shí)像素屬于背景,當(dāng)隸屬概率大于0.5時(shí),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(hào)：3023129