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管道漏磁内检测图像识别技术的研究
作 者: 郑树林
导 师: 高松巍
学 校: 沈阳工业大学
专 业: 测试计量技术及仪器
关键词: 漏磁内检测 漏磁检测曲线 缺陷识别 数据分析 特征点
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
长输管道作为石油、化工、热电等工业中不可或缺的运输工具之一,其安全性关系到国家经济及生态环境,因此,对管道进行定期检测与维护是十分必要的。管道内检测是长输油气管道缺陷检测的主要手段之一,为油气管道的安全运行和维护提供了可靠的科学保障。管道内检测一般分为漏磁缺陷检测和超声波缺陷检测,其中的漏磁缺陷检测在我国的应用范围最广、最普遍。长期以来,管道漏磁内检测以其对管道内环境要求不高、不需要耦合剂、适用范围广、价格低廉等优越性,成为目前管道检测应用中使用最广、技术最成熟的检测手段。本文针对管道漏磁内检测的缺陷识别问题,提出了一种基于缺陷特征点阈值分析的方法,并对漏磁检测数据进行处理,生成一系列可视化的漏磁检测曲线,便于进行图像的观察与自动识别。利用Delphi面向对象编程软件,通过对焊缝及缺陷的特征点分析,在环形焊缝处,产生一条竖直的线,实现了环形焊缝的自动识别功能;在螺旋焊缝处,以圆点的形式产生斜线来定位螺旋焊缝,实现了焊缝的自动识别功能;在缺陷处,以三角形标记出缺陷的位置,实现了缺陷的自动识别功能,同时,生成基于缺陷的EXCEL表格,为缺陷识别提供必要的数据依据。通过对大量的漏磁检测数据进行的多次图像识别实验,表明基于焊缝及缺陷特征点的阈值分析方法可以有效地识别出环形焊缝、螺旋焊缝及缺陷在管道中的位置,并能以EXCEL表格形式准确地输出漏磁检测缺陷的位置、大小等参数,识别准确率在90%以上。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-9 第一章 引言 9-14 1.1 课题的研究背景及意义 9-10 1.2 管道漏磁内检测国内外研究与发展现状 10-12 1.2.1 国外研究与发展现状 10-11 1.2.2 国内研究与发展现状 11-12 1.3 课题研究的主要内容及章节安排 12-14 1.3.1 课题研究的主要内容 12-13 1.3.2 论文的章节安排 13-14 第二章 管道漏磁内检测技术基础 14-26 2.1 漏磁检测原理 14-17 2.1.1 管道漏磁内检测的基本原理 14-16 2.1.2 管道漏磁内检测器的基本结构 16-17 2.2 管道漏磁内检测缺陷分析方法 17-25 2.2.1 缺陷漏磁偶极子模型分析 17-20 2.2.2 缺陷漏磁有限元模型分析 20-25 2.3 管道漏磁内检测的影响因素 25 2.4 本章小结 25-26 第三章 管道漏磁内检测数据分析 26-36 3.1 漏磁内检测的数据特征 26-28 3.1.1 漏磁数据的格式 26 3.1.2 漏磁检测数据的读取及处理方法 26-28 3.2 漏磁检测数据的曲线显示 28-35 3.2.1 漏磁检测数据曲线 28-31 3.2.2 漏磁检测曲线显示方法 31-35 3.3 本章小结 35-36 第四章 管道漏磁内检测图像识别 36-65 4.1 常见缺陷识别技术 36-41 4.1.1 基于神经网络的识别方法 36-40 4.1.2 基于支持向量机的识别方法 40-41 4.2 管道焊缝及特征物的识别 41-54 4.2.1 管道螺旋焊缝的识别 42-45 4.2.2 管道环形焊缝的识别 45-48 4.2.3 管道特征物的识别 48-54 4.3 管道缺陷的识别 54-64 4.3.1 缺陷的分类 55-59 4.3.2 缺陷数据的特征分析 59-60 4.3.3 缺陷的定位与标记 60-63 4.3.4 缺陷报表的生成 63-64 4.4 本章小结 64-65 第五章 管道漏磁内检测缺陷识别系统 65-72 5.1 开发环境 65-66 5.2 系统设计 66-71 5.2.1 程序界面设计 66-67 5.2.2 功能介绍 67-71 5.3 本章小结 71-72 第六章 结论 72-73 参考文献 73-75 在学研究成果 75-76 致谢 76
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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