CN104514987A - 管道三维漏磁成像缺陷量化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种管道三维漏磁成像缺陷量化方法，包括以下步骤：通过周向漏磁信号特征作为评价进行缺陷宽度量化，以获取缺陷宽度量化公式；通过径向漏磁信号特征作为评价进行缺陷长度量化，以获取缺陷长度量化公式；通过轴向漏磁信号特征和径向漏磁信号特征作为综合评价进行缺陷深度量化，以获取缺陷深度量化公式；获取被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据，并且进行过滤以提取缺陷漏磁信号特征值，以及将特征值代入量化公式，以获取缺陷的尺寸和分布情况。本发明实施例的方法，通过综合多种漏磁信号特征共同评价，不但辨识度高、计算准确、简单易行，而且有利于提高对各种不规则缺陷的识别能力和量化精度，提高适用性。

Description

管道三维漏磁成像缺陷量化方法

技术领域

本发明涉及无损检测技术领域，特别涉及一种管道三维漏磁成像缺陷量化方法。

背景技术

漏磁检测是应用最为广泛的无损检测方法，尤其在铁磁性材料质量检测和安全监测方面有着无可比拟的优势。然而，由于检测信号与缺陷尺寸之间存在复杂的非线性关系，导致对漏磁检测信号分析以实现缺陷的特征识别和量化评价成为一道技术难题。此外，传统的缺陷量化方法多以轴向漏磁检测信号特征作为评价，信号特征来源单一，辨识度不高，导致识别能力和量化精度的下降。

相关技术中，例如管道缺陷漏磁检测数据的分析方法，虽然能够提高各种钢制管道缺陷检测信号分析效率和定量分析精度，但通过显示数据云图，导致只能定性判断管道的缺陷有无，并不能实现缺陷量化；例如管道腐蚀缺陷类型识别方法，虽然通过简单算法和国际标准实现对大量漏磁检测数据快速分类处理，但对规则化缺陷才能取得较好的识别精度；例如基于三维有限元神经网络的缺陷识别和量化评价方法，虽然给定缺陷特征参数的初始估计值并送入三维有限元神经网络进行迭代计算，通过比较缺陷漏磁场计算值与测量值间误差的大小来实现缺陷的识别和量化评价，从而具有一定的缺陷识别量化能力，但算法较为复杂，计算时间长，效率不高。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的目的在于提出一种辨识度高，计算准确，简单易行的管道三维漏磁成像缺陷量化方法。

为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种管道三维漏磁成像缺陷量化方法，包括以下步骤：S1，取同被检测部件相同材质、相同厚度的管道试样，沿周向等间隔加工三组人工标准缺陷，每N个作为一组，沿轴向同样等间隔分布；S2，通过直流磁化场对管壁进行饱和磁化，三维传感器阵列在管道内以预设速度等间距采样，其中，传感器提离值保持在预设范围内，以分别得到检测管道内标准缺陷沿管道轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据；S3，通过对所述离散三维漏磁检测数据取平均值，并以平均值的预设倍数作为阈值对所采数据进行过滤，以提取漏磁信号特征，其中，所述漏磁信号特征包括周向漏磁信号特征、径向漏磁信号和轴向漏磁信号特征；S4，通过所述周向漏磁信号特征作为评价进行缺陷宽度量化，以获取缺陷宽度量化公式；S5，通过所述径向漏磁信号特征作为评价进行缺陷长度量化，以获取缺陷长度量化公式；S6，通过所述轴向漏磁信号特征和所述径向漏磁信号特征作为综合评价进行缺陷深度量化，以获取缺陷深度量化公式；以及S7，获取所述被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据，并且通过所述步骤S3中的方法进行过滤以提取缺陷漏磁信号特征值，并将所述缺陷漏磁信号特征值代入所述缺陷宽度量化公式、所述缺陷长度量化公式和深度量化公式。

根据本发明实施例提出的管道三维漏磁成像缺陷量化方法，通过三维传感器阵列扫描管道，通过对管道轴向、径向和周向漏磁信号的分别检测得到对应的轴向分量、径向分量和周向分量，其次确定管道缺陷长度、宽度和深度量化公式，从而获取缺陷的尺寸和分布情况，通过综合多种漏磁信号特征共同评价，不但辨识度高、计算准确、简单易行，手工和计算机均可实现，克服了传统量化算法多以轴向漏磁检测信号特征作为评价的缺点，而且有利于提高对各种不规则缺陷的识别能力和量化精度，提高适用性，具有较广阔的应用前景。

另外，根据本发明上述实施例的管道三维漏磁成像缺陷量化方法还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，在本发明的一个实施例中，第一组是宽为2.5T，深为0.25T，长度分别为0.5T，1T，…，N×0.5T的N个变长缺陷；第二组是长为2.5T，深为0.25T，宽度分别为0.5T，1T，…，N×0.5T的N个变宽缺陷；第三组是长为2.5T，宽为2.5T，深度分别为0.05T，0.1T，…，N×0.05T的N个变深缺陷；其中，N设定不超出管道本身尺寸要求，所有缺陷边界自然圆弧过渡，缺陷之间间隔为10～30T，管道试样厚度T为7.0～36.0mm。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S4具体包括：

测量并提取所有N个变宽缺陷的周向漏磁信号影响的通道数范围，并与缺陷真实宽度进行对比分析，以获取所述缺陷宽度量化公式，其中，所述缺陷宽度量化公式为：

W＝R×π×N₁/N₀，

其中，W为缺陷宽度，R为管道外径，单位均为mm，N₁为周向漏磁信号异常区域影响的通道数，N₀为周向通道总数。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S5具体包括：

测量并提取所有N个变长缺陷的径向漏磁信号两峰谷间距，并与缺陷真实长度进行对比分析，以及作一元线性回归计算，以获取所述缺陷长度量化公式，其中，所述缺陷长度量化公式为：

L＝a×S_p-v+b，

其中，L为缺陷长度，S_p-v为径向漏磁信号峰谷间距，单位均为mm，a、b为预设系数。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述步骤S6具体包括：

测量并提取所有N个变深缺陷的轴向漏磁信号峰值和径向漏磁信号峰谷值，并与缺陷真实深度进行多元线性拟合，同时引入速度影响因子，以获取所述缺陷深度量化公式，其中，所述缺陷深度量化公式为：

$D=\sqrt{\frac{L}{W}}\×(3\sqrt{e\×X_p^2}\×{\mathrm{\σ}}_1+f\×Y_{p-v}\×{\mathrm{\σ}}_2)-g,$

其中，D为缺陷深度，单位为mm，X_p为轴向漏磁信号峰值，Y_p-v为径向漏磁信号峰谷值，单位均为Gs，σ₁，σ₂分别为轴向峰值速度影响因子和径向峰谷值速度影响因子，具体有：σ₁＝j+kV，σ₂＝m+nV，e、f、g、j、k、m、n为预设系数。

进一步地，在本发明的一个实施例中，采样间距d可以为0.5～8.0mm，所述预设速度V可以为0.1～3.0m/s。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述获取所述被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据具体包括：通过所述直流磁化场对所述被检测部件进行饱和磁化；通过所述采样间距和所述提离值进行扫描获取所述被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述预设范围可以为[1.0mm，5.0mm]。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述缺陷漏磁信号特征值为缺陷漏磁场轴向、径向和周向分量，具体包括周向漏磁信号异常区域影响通道数N₁、周向通道总数N₀、径向漏磁信号峰谷间距S_p-v、轴向漏磁信号峰值X_p和径向漏磁场信号峰谷值Y_p-v。

进一步地，在本发明的一个实施例中，所述预设倍数取值在[1.2，1.5]之间。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为根据本发明实施例的管道三维漏磁成像缺陷量化方法的流程图；

图2为根据本发明一个实施例的周向漏磁信号波形示意图；

图3为根据本发明一个实施例的径向漏磁信号特征示意图；以及

图4为根据本发明一个实施例的管道三维漏磁成像缺陷量化方法的流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。

下面参照附图描述根据本发明实施例提出的管道三维漏磁成像缺陷量化方法。参照图1所示，该方法包括以下步骤：

S1，取同被检测部件相同材质、相同厚度的管道试样，沿周向等间隔加工三组人工标准缺陷，每N个作为一组，沿轴向同样等间隔分布。

进一步地，在本发明的一个实施例中，第一组是宽为2.5T，深为0.25T，长度分别为0.5T，1T，…，N×0.5T的N个变长缺陷；第二组是长为2.5T，深为0.25T，宽度分别为0.5T，1T，…，N×0.5T的N个变宽缺陷；第三组是长为2.5T，宽为2.5T，深度分别为0.05T，0.1T，…，N×0.05T的N个变深缺陷；其中，N设定不超出管道本身尺寸要求，例如N可根据实验所需合理设定，设定以不超出管道本身尺寸要求为标准，并且所有缺陷边界自然圆弧过渡，缺陷之间间隔为10～30T，管道试样厚度T为7.0～36.0mm。

S2，通过直流磁化场对管壁进行饱和磁化，三维传感器阵列在管道内以预设速度等间距采样，其中，传感器提离值保持在预设范围内，以分别得到检测管道内标准缺陷沿管道轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据。

其中，在本发明的一个实施例中，采样间距d可以为0.5～8.0mm，预设速度V可以为0.1～3.0m/s。

进一步地，在本发明的一个实施例中，预设范围可以为[1.0mm，5.0mm]。

具体地，在本发明的一个实施例中，用直流磁化场对管壁进行饱和磁化，三维传感器阵列在管道内以一定的运行速度等间距采样，传感器提离值需保持在1.0～5.0mm之间，得到检测管道内标准缺陷沿管道轴向、径向和周向的漏磁检测数据。其中，提离值是指霍尔传感器距离管道内壁表面距离，采样间距d可以为0.5～8.0mm，运行速度V可以为0.1～3.0m/s。

S3，通过对离散三维漏磁检测数据取平均值，并以平均值的预设倍数作为阈值对所采数据进行过滤，以提取漏磁信号特征，其中，漏磁信号特征包括周向漏磁信号特征、径向漏磁信号和轴向漏磁信号特征。

其中，在本发明的一个实施例中，预设倍数取值在[1.2，1.5]之间。在本发明的实施例中，对步骤S2得到的离散三维漏磁检测数据取平均值，以平均值的1.2～1.5倍作为阈值对所采数据进行提取过滤，以排除一些明显错误数据和异常数据。

S4，通过周向漏磁信号特征作为评价进行缺陷宽度量化，以获取缺陷宽度量化公式。

其中，在本发明的一个实施例中，参照图2所示，由于在缺陷区域，周向漏磁信号在缺陷宽度方面表现得最为明显。具体为：在缺陷中心线上方为先波峰后波谷，下方为先波谷后波峰，信号幅值最强处定位缺陷边缘，即宽度边缘，沿中心线呈中心对称，幅值类似但趋势相反，因此步骤S4可以具体包括：

测量并提取所有N个变宽缺陷的周向漏磁信号影响的通道数范围，并与缺陷真实宽度进行对比分析，以获取缺陷宽度量化公式，其中，缺陷宽度量化公式为：

W＝R×π×N₁/N₀，

其中，W为缺陷宽度，R为管道外径，单位均为mm，N₁为周向漏磁信号异常区域影响的通道数，N₀为周向通道总数，即周向霍尔传感器总数。

S5，通过径向漏磁信号特征作为评价进行缺陷长度量化，以获取缺陷长度量化公式。

其中，在本发明的一个实施例中，参照图3所示，由于在缺陷区域，径向漏磁场信号产生突变，形成波峰与波谷，突变处定位缺陷边缘，即长度边缘，且与缺陷宽度和深度相关性不大，因此步骤S5可以具体包括：

测量并提取所有N个变长缺陷的径向漏磁信号两峰谷间距，并与缺陷真实长度进行对比分析，以及作一元线性回归计算，以获取缺陷长度量化公式，其中，缺陷长度量化公式为：

L＝a×S_p-v+b，

其中，L为缺陷长度，S_p-v为径向漏磁信号峰谷间距，单位均为mm，a、b为预设系数。其中，预设系数为待定系数，根据实际情况进行预先设置

S6，通过轴向漏磁信号特征和径向漏磁信号特征作为综合评价进行缺陷深度量化，以获取缺陷深度量化公式。

其中，在本发明的一个实施例中，由于不同于缺陷长度和宽度，缺陷深度受多种因素影响较大，如管道材质、壁厚、检测速度等，尤其与缺陷开口形状有直接关系，即同时受缺陷长度和宽度的影响，因此步骤S6可以具体包括：

测量并提取所有N个变深缺陷的轴向漏磁信号峰值和径向漏磁信号峰谷值，并与缺陷真实深度进行多元线性拟合，同时引入速度影响因子，以获取缺陷深度量化公式，其中，缺陷深度量化公式为：

$D=\sqrt{\frac{L}{W}}\×(3\sqrt{e\×X_p^2}\×{\mathrm{\σ}}_1+f\×Y_{p-v}\×{\mathrm{\σ}}_2)-g,$

其中，D为缺陷深度，单位为mm，X_p为轴向漏磁信号峰值，Y_p-v为径向漏磁信号峰谷值，单位均为Gs，σ₁，σ₂分别为轴向峰值速度影响因子和径向峰谷值速度影响因子，具体有：σ₁＝j+kV，σ₂＝m+nV，e、f、g、j、k、m、n为预设系数，也为待定系数。

S7，获取被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据，并且通过步骤S3中的方法进行过滤以提取缺陷漏磁信号特征值，并将缺陷漏磁信号特征值代入缺陷宽度量化公式、缺陷长度量化公式和深度量化公式，以获取缺陷的尺寸和分布情况。

其中，在本发明的一个实施例中，获取被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据具体包括：通过直流磁化场对被检测部件进行饱和磁化；通过采样间距和提离值进行扫描获取被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据。

进一步地，在本发明的一个实施例中，缺陷漏磁信号特征值为缺陷漏磁场轴向、径向和周向分量，具体包括周向漏磁信号异常区域影响通道数N₁、周向通道总数N₀、径向漏磁信号峰谷间距S_p-v、轴向漏磁信号峰值X_p和径向漏磁场信号峰谷值Y_p-v。

具体地，在本发明的一个实施例中，用相同强度的直流磁化场对被检测部件进行饱和磁化，以步骤S2中的采样间距和提离值进行扫描而获得被检测部件轴向、径向和周向的漏磁检测数据，再通过步骤S3中的方法对数据提取过滤，最后提取相关的缺陷漏磁信号特征值，分别代入步骤S4、S5、S6得到的缺陷宽度、长度和深度量化公式，通过计算即可得到被测部件上未知缺陷的尺寸情况。

在本发明的实施例中，本发明实施例采用三维传感器阵列扫描管道，分别对轴向、径向和周向漏磁信号进行采集，以获得更多与管道缺陷有关的信息，然后分析缺陷形态与各漏磁信号之间的影响因素，再选取不同特征值进行评价，从而确定缺陷边界，以完成缺陷长度、宽度和深度的量化。本发明实施例综合多种漏磁信号共同评价，辨识度高，计算准确，简单易行，手工和计算机均可实现，克服了传统量化算法过分依赖轴向漏磁信号的缺点，有利于提高对各种不规则缺陷的识别能力和量化精度，具有较广阔的应用前景。

下面参照图4所示，并以一个具体实施例进行举例说明，其中，本发明实施例使用一种沿周向等间隔分布240个探头块的三维传感器阵列对口径为273mm、壁厚为12mm的待测油气管道进行检测，其中，每个探头快里均包含3个霍尔探头，方向分别为轴向、径向和周向，总计720个霍尔探头。

S401，三维传感器阵列扫描管道。

具体地，首先进行标准缺陷检测试验，取同待测管道相同材质，壁厚为12mm的试验管道，沿周向等间隔加工三组，共48个人工标准缺陷，每16个作为一组，沿轴向同样等间隔分布。第一组是宽为30mm，深为3mm，长度分别为6mm，12mm，…，96mm的16个变长缺陷；第二组是长为30mm，深为3mm，宽度分别为6mm，12mm，…，96mm的16个变宽缺陷；第三组是长为30mm，宽为30mm，深度分别为0.6mm，1.2mm，…，9.6mm的16个变深缺陷；所有48个人工标准缺陷位置均未超出管道本身尺寸要求，缺陷边界自然圆弧过渡。缺陷之间间隔为180mm。

S402，获取三维漏磁检测数据A。

具体地，用直流磁化场对管壁进行饱和磁化，三维传感器阵列在管道内以0.4m/s的运行速度等间距采样，传感器提离值为2.5mm，得到检测管道内标准缺陷沿管道轴向、径向和周向的漏磁检测数据。轴向和周向采样间距d均为3.57mm。

S403，判断三维漏磁检测数据A是否小于数据过滤阈值B，以剔除异常或错误数据。

具体地，对步骤2采集得到的所有离散三维漏磁检测数据取平均值，以平均值的1.25倍作为阈值对所采数据进行提取过滤，以排除一些明显错误数据和异常数据。

S404，获取三维漏磁数据A1。

S405，通过周向分量漏磁信号的特征值Z1进行缺陷宽度量化。

具体地，本发明实施例进行缺陷宽度量化，以周向漏磁信号特征作为评价。如图2所示，缺陷中心线上方为先波峰后波谷，下方为先波谷后波峰，信号幅值最强处定位缺陷边缘，即为宽度边缘，沿中心线呈中心对称，幅值类似但趋势相反。

测量并提取第二组长为30mm，深为3mm，宽度分别为6mm，12mm，…，96mm的16个变宽缺陷的周向漏磁信号影响的通道数范围，再与缺陷真实宽度进行对比分析，得到缺陷宽度量化公式：

W＝1.138×π×N₁，

其中，W为缺陷宽度，单位mm，N1为周向漏磁信号异常区域影响的通道数。

S406，通过径向分量漏磁信号的特征值Y1进行缺陷长度量化。

具体地，本发明实施例进行缺陷长度量化，以径向漏磁信号特征作为评价。如图3所示，在缺陷区域，径向漏磁场信号会产生突变，形成波峰与波谷，突变处定位缺陷边缘，即长度边缘。

测量并提取第一组宽为30mm，深为3mm，长度分别为6mm，12mm，…，96mm的16个变长缺陷的径向漏磁信号两峰谷间距，再与缺陷真实长度进行对比分析，并作一元线性回归计算，得到缺陷长度量化公式：

L＝0.918×S_p-v+1.156，

其中，L为缺陷长度，Sp-v为径向漏磁信号峰谷间距，单位mm。

S407，通过轴向分量漏磁信号的特征值X1和径向分量漏磁信号的特征值Y1进行缺陷深度量化。

具体地，本发明实施例进行缺陷深度量化，以轴向漏磁信号特征和径向漏磁信号特征综合评价。不同于缺陷长度和宽度，缺陷深度受多种因素影响较大，如管道材质、壁厚、检测速度等，尤其与缺陷开口形状有直接关系，即同时受缺陷长度和宽度的影响。

测量并提取第三组长为30mm，宽为30mm，深度分别为0.6mm，1.2mm，…，9.6mm的16个变深缺陷的轴向漏磁信号峰值和径向漏磁信号峰谷值，再与缺陷真实深度进行多元线性拟合，同时引入多种影响因子，得到缺陷深度量化公式：

$D=\sqrt{\frac{L}{W}}\×(3\sqrt{0.0023\×X_p^2}\×(0.681+0.260\×V)+0.046\×Y_{p-v}\×(0.904+0.113\×V))-0.219,$

其中，D为缺陷深度，单位为mm，X_p为轴向漏磁信号峰值，Y_p-v为径向漏磁信号峰谷值，单位均为Gs，σ₁，σ₂分别为轴向峰值速度影响因子和径向峰谷值速度影响因子，具体有：σ₁＝0.681+0.260×V，σ₂＝0.904+0.113×V。

最后，本发明实施例用该三维传感器阵列对口径为273mm、壁厚为12mm的待测油气管道上的腐蚀缺陷进行检测，检测条件与上述标准试验相同，即提离值2.5mm，轴向和周向采样间距3.57mm，运行速度0.4m/s，以平均值的1.25倍作为阈值对数据提取过滤。得到一个缺陷漏磁场，具体有：周向漏磁信号影响的通道数为19，轴向漏磁信号峰值为212.6Gs，径向漏磁信号峰谷值为82.5Gs，径向漏磁信号峰谷间距为98mm。代入上述三个缺陷量化公式计算得到缺陷的长、宽、深分别为91.12mm、67.92mm、8.27mm，实际测量该腐蚀缺陷，其长、宽、深分别为95.2mm、63mm、8.8mm。经过计算对比，长度量化误差为4.3％，宽度量化误差为7.8％，深度量化误差为6.0％，均小于10％。另外，通过验证其他腐蚀缺陷量化结果可知，该方法可有效量化各种管道腐蚀缺陷，计算准确，速度快，特别满足大量漏磁检测数据快速处理的需求。

根据本发明实施例提出的管道三维漏磁成像缺陷量化方法，通过三维传感器阵列扫描管道，通过对管道轴向、径向和周向漏磁信号的分别检测得到对应的轴向分量、径向分量和周向分量，并结合漏磁信号波形图，分析缺陷形态与各漏磁信号之间的影响因素，然后提取相关的特征量对其进行分析解释，其次确定管道缺陷长度、宽度和深度量化公式，从而获取缺陷的尺寸和分布情况，通过综合多种漏磁信号特征共同评价，不但辨识度高、计算准确、简单易行，手工和计算机均可实现，克服了传统量化算法多以轴向漏磁检测信号特征作为评价的缺点，而且有利于提高对各种不规则缺陷的识别能力和量化精度，提高适用性，具有较广阔的应用前景。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种管道三维漏磁成像缺陷量化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，取同被检测部件相同材质、相同厚度的管道试样，沿周向等间隔加工三组人工标准缺陷，每N个作为一组，沿轴向同样等间隔分布；

S2，通过直流磁化场对管壁进行饱和磁化，三维传感器阵列在管道内以预设速度等间距采样，其中，传感器提离值保持在预设范围内，以分别得到检测管道内标准缺陷沿管道轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据；

S3，通过对所述离散三维漏磁检测数据取平均值，并以平均值的预设倍数作为阈值对所采数据进行过滤，以提取漏磁信号特征，其中，所述漏磁信号特征包括周向漏磁信号特征、径向漏磁信号和轴向漏磁信号特征；

S4，通过所述周向漏磁信号特征作为评价进行缺陷宽度量化，以获取缺陷宽度量化公式；

S5，通过所述径向漏磁信号特征作为评价进行缺陷长度量化，以获取缺陷长度量化公式；

S6，通过所述轴向漏磁信号特征和所述径向漏磁信号特征作为综合评价进行缺陷深度量化，以获取缺陷深度量化公式；以及

S7，获取所述被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据，并且通过所述步骤S3中的方法进行过滤以提取缺陷漏磁信号特征值，并将所述缺陷漏磁信号特征值代入所述缺陷宽度量化公式、所述缺陷长度量化公式和深度量化公式，以获取缺陷的尺寸和分布情况。

2.根据权利要求1所述的管道三维漏磁成像缺陷量化方法，其特征在于，

第一组是宽为2.5T，深为0.25T，长度分别为0.5T，1T，…，N×0.5T的N个变长缺陷；

第二组是长为2.5T，深为0.25T，宽度分别为0.5T，1T，…，N×0.5T的N个变宽缺陷；

第三组是长为2.5T，宽为2.5T，深度分别为0.05T，0.1T，…，N×0.05T的N个变深缺陷；

其中，N设定不超出管道本身尺寸要求，所有缺陷边界自然圆弧过渡，缺陷之间间隔为10～30T，管道试样厚度T为7.0～36.0mm。

3.根据权利要求1所述的管道三维漏磁成像缺陷量化方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

测量并提取所有N个变宽缺陷的周向漏磁信号影响的通道数范围，并与缺陷真实宽度进行对比分析，以获取所述缺陷宽度量化公式，其中，所述缺陷宽度量化公式为：

W＝R×π×N₁/N₀，

其中，W为缺陷宽度，R为管道外径，单位均为mm，N₁为周向漏磁信号异常区域影响的通道数，N₀为周向通道总数。

4.根据权利要求1所述的管道三维漏磁成像缺陷量化方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：

测量并提取所有N个变长缺陷的径向漏磁信号两峰谷间距，并与缺陷真实长度进行对比分析，以及作一元线性回归计算，以获取所述缺陷长度量化公式，其中，所述缺陷长度量化公式为：

L＝a×S_p-v+b，

其中，L为缺陷长度，S_p-v为径向漏磁信号峰谷间距，单位均为mm，a、b为预设系数。

5.根据权利要求1所述的管道三维漏磁成像缺陷量化方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括：

测量并提取所有N个变深缺陷的轴向漏磁信号峰值和径向漏磁信号峰谷值，并与缺陷真实深度进行多元线性拟合，同时引入速度影响因子，以获取所述缺陷深度量化公式，其中，所述缺陷深度量化公式为：

$D=\sqrt{\frac{L}{W}}\×(\sqrt[3]{e\×X_p^2}\×{\mathrm{\σ}}_1+f\×Y_{p-v}\×{\mathrm{\σ}}_2)-g,$

其中，D为缺陷深度，单位为mm，X_p为轴向漏磁信号峰值，Y_p-v为径向漏磁信号峰谷值，单位均为Gs，σ¹，σ²分别为轴向峰值速度影响因子和径向峰谷值速度影响因子，具体有：σ₁＝j+kV，σ₂＝m+nV，e、f、g、j、k、m、n为预设系数。

6.根据权利要求1所述的管道三维漏磁成像缺陷量化方法，其特征在于，采样间距d为0.5～8.0mm，所述预设速度V为0.1～3.0m/s。

7.根据权利要求6所述的管道三维漏磁成像缺陷量化方法，其特征在于，所述获取所述被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据具体包括：

通过所述直流磁化场对所述被检测部件进行饱和磁化；

通过所述采样间距和所述提离值进行扫描获取所述被检测部件的轴向、径向和周向的离散三维漏磁检测数据。

8.根据权利要求6所述的管道三维成像缺陷量化方法，其特征在于，所述预设范围为[1.0mm，5.0mm]。

9.根据权利要求1所述的管道三维漏磁成像缺陷量化方法，其特征在于，所述缺陷漏磁信号特征值为缺陷漏磁场轴向、径向和周向分量，具体包括周向漏磁信号异常区域影响通道数N₁、周向通道总数N₀、径向漏磁信号峰谷间距S_p-v、轴向漏磁信号峰值X_p和径向漏磁场信号峰谷值Y_p-v。

10.根据权利要求1所述的管道三维成像缺陷量化方法，其特征在于，所述预设倍数取值在[1.2，1.5]之间。