CN114778689A - 高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统与方法 - Google Patents

高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统与方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统与方法，包括：探头向高密度聚乙烯管体的热熔对接头发送超声检测信号并接收超声反射信号，超声相控阵对超声信号进行信号合成与放大，生成A扫信号；对A扫信号进行图像重构，生成B扫图像；控制探头沿高密度聚乙烯管体表面进行扫描，生成C扫图像；使用短时傅里叶变换对A扫信息进行特征提取；使用方向梯度直方图像处理算法对B扫和C扫图像进行特征提取；将信号特征及图像特征使用卷积神经网络进行深度特征提取，然后由分类器进行分类输出。本发明采用方向梯度直方图及卷积神经网络进行图像特征识别，采用softmax分类器进行分类，极大提高了检测准确度及精确度。

Description

高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统与 方法
技术领域
本发明涉及管道损伤检测及识别技术领域，具体涉及一种基于超声相控阵的高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统与方法。
背景技术
相对于金属管道，高密度聚乙烯管道具有强度高、耐腐蚀、使用寿命长、安装方便等优势，广泛应用于城市燃气、供水及农业灌溉等各个方面。热熔对接是高密度聚乙烯管道中最常用的连接方式，其成本低，适用性强；但是其工艺参数较多，操作施工复杂，其在对接过程中容易产生各种类型的缺陷，其外部缺陷可以肉眼判别，其内部缺陷需要借助无损检测技术，而超声技术具有快捷、简单、无需安全防护等优点，是高密度聚乙烯管道热熔对接接头无损检测的首选方法。
高密度聚乙烯管道热熔对接接头的检测存在焊缝结构比较复杂、缺陷定位等主要难点；目前在超声检测中，主要还是依靠检测人员肉眼识别图像中的缺陷信息，凭工作经验判断产品等级。上述方法过于依赖现场人员的经验，而人员的主观判断也易于受到个人经验、现场环境、思维方式、技术水平等因素的影响。
发明内容
针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种基于超声相控阵的高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统与方法，其采用方向梯度直方图(HOG)及卷积神经网络(CNN)进行图像特征识别，采用softmax分类器进行分类，极大提高了检测准确度及精确度。
本发明公开了一种高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统，包括：超声相控阵、探头和扫查架，所述探头分别与所述超声相控阵和扫查架相连；
所述探头作用于高密度聚乙烯管体的热熔对接头处，用于：
向高密度聚乙烯管体的热熔对接头发送超声检测信号；
接收经高密度聚乙烯管体后的超声反射信号；
所述超声相控阵，用于：
添加与超声信号对应的时间增益进行信号合成与放大，生成A扫信号；
对A扫信号进行图像重构，生成B扫图像；
通过扫查架控制探头沿高密度聚乙烯管体表面进行扫描，A扫信号及B扫图像经转化和计算处理后，生成C扫图像；
使用短时傅里叶变换信号分析方法对A扫信息进行特征提取；
使用方向梯度直方图像处理算法对B扫和C扫图像进行特征提取；
将信号特征及图像特征使用卷积神经网络进行深度特征提取，然后由分类器进行分类输出。
作为本发明的进一步改进，所述超声相控阵的扫描频率为2.5-10MHz，所述探头通过64针屏蔽线与所述超声相控阵相连。
作为本发明的进一步改进，所述探头与高密度聚乙烯管体的接触面设有耦合剂。
作为本发明的进一步改进，短时傅里叶变换变化定义为：
Figure BDA0003595018650000021
式中，t为时域，ω为频域。
作为本发明的进一步改进，梯度计算公式定义为：
Figure BDA0003595018650000022
梯度的幅值为：
Figure BDA0003595018650000023
梯度的方向为：
Figure BDA0003595018650000024
作为本发明的进一步改进，在卷积过程中，上一层的特征图被一个可学习的卷积核进行卷积，可以得到输出特征图；每个输出特征图包含多个输入特征图的卷积，其公式为：
Figure BDA0003595018650000031
Figure BDA0003595018650000032
式中，
Figure BDA0003595018650000033
表示在l层的第j个特征图，
Figure BDA0003595018650000034
称为激活函数，
Figure BDA0003595018650000035
是卷积核矩阵，
Figure BDA0003595018650000036
是卷积后特征图的偏置。
作为本发明的进一步改进，由softmax分类器进行分类输出，其通过sigmoid函数将输入的实数映射到[0，1]区间上，如下：
Figure BDA0003595018650000037
其损失函数如下：
Figure BDA0003595018650000038
softmax函数如下：
Figure BDA0003595018650000039
作为本发明的进一步改进，还包括：
从分类输出结果中选取具有缺陷的区域图和没有缺陷的区域进行分割，并对其进行标注，将标注好的图片存储至训练库中；
根据其特征信息与缺陷的对应关系，以确定对接接头内部是否存在缺陷及缺陷的类型、位置和大小。
本发明还公开了一种基于上述系统的高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别方法，包括：
向高密度聚乙烯管体的热熔对接头发送超声检测信号；
接收经高密度聚乙烯管体后的超声反射信号；
添加与超声信号对应的时间增益进行信号合成与放大，生成A扫信号；
对A扫信号进行图像重构，生成B扫图像；
控制探头沿高密度聚乙烯管体表面进行扫描，A扫信号及B扫图像经转化和计算处理后，生成C扫图像；
使用短时傅里叶变换信号分析方法对A扫信息进行特征提取；
使用方向梯度直方图像处理算法对B扫和C扫图像进行特征提取；
将信号特征及图像特征使用卷积神经网络进行深度特征提取，然后由分类器进行分类输出。
作为本发明的进一步改进，还包括：
从分类输出结果中选取具有缺陷的区域图和没有缺陷的区域进行分割，并对其进行标注，将标注好的图片存储至训练库中；
根据其特征信息与缺陷的对应关系，以确定对接接头内部是否存在缺陷及缺陷的类型、位置和大小。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
1、本发明通过探头的移动，可以实现对高密度聚乙烯管道热熔对接头的全方位扫查与检测，并且可以通过超声相控阵记录检测数据及检测图谱，检测效率高，操作简单，结果可靠；
2、本发明使用短时傅里叶变换信号分析方法对A扫信息进行特征提取，使用方向梯度直方图像处理算法对B扫图像和C扫图像进行特征提取，将信号特征及图像特征使用卷积神经网络进行深度特征提取，然后由分类器进行分类输出；随着检测数量增加，能够逐渐增加该模型的泛化能力，提升识别准确度；
3、本发明应用于高密度聚乙烯管道热熔对接接头缺陷检测，可以有效检测出高密度聚乙烯管道热熔对接接头的各种缺陷，其对专业技术人员的要求大幅度降低，避免了人为因素的干扰，使缺陷识别结果更加可靠及评价结果更为客观，能实现对热熔对接接头缺陷的准确定位、定性与定量。
附图说明
图1为本发明一种实施例公开的基于超声相控阵的高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统的结构示意图；
图2为本发明一种实施例公开的基于超声相控阵的高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别方法的流程示意图。
图中：
1、超声相控阵；2、64针屏蔽线；3、探头；4、高密度聚乙烯管体；5、热熔对接头；6、耦合剂；7、缺陷检测模块；8、缺陷识别模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：
如图1、2所示，本发明提供一种高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统，包括：超声相控阵1、64针屏蔽线2、探头3、高密度聚乙烯管体4、热熔对接头5、耦合剂6和扫查架(图中未示出)，超声相控阵1包括缺陷检测模块7和缺陷识别模块8；其中，
探头3置于扫查架上且通过64针屏蔽线2超声相控阵1相连，探头3作用于高密度聚乙烯管体4的热熔对接头5处，优选探头3为楔形探头，优选在探头3与高密度聚乙烯管体4的接触面设有耦合剂6；启动超声相控阵1，设置其扫描参数，扫描频率为2.5-10MHz，其具体频率设置根据壁厚进行选取。
如图2所示，基于上述缺陷检测及识别系统，本发明高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别方法，包括：
S1、超声相控阵1通过楔形探头3向高密度聚乙烯管体4的被测热熔对接头5发射超声信号；
S2、超声信号穿过耦合剂6进入高密度聚乙烯管体4内部，当其中的超声信号遇到缺陷时，声阻抗的变化使其在缺陷处发生反射，反射回来的超声信号被同一探头3所接收；
S3、超声信号由超声相控阵1添加与之对应的时间增益进行信号合成与放大，生成其A扫信号；
S4、A扫信号经超声相控阵1内部进行图像重构，生成其B扫图像；
S5、扫查架控制探头沿管道表面进行扫描，其A扫信号及B扫图像经转化和计算处理后，生成其C扫图像；
S6、记录超声相控阵检测数据，并使用短时傅里叶变换信号分析方法对A扫信息进行特征提取；其中，
短时傅里叶变换变化定义为：
Figure BDA0003595018650000061
式中，t为时域，ω为频域；
S7、使用方向梯度直方图像处理算法对B扫和C扫图像进行特征提取；
具体为：
记录超声相控阵检测图谱，截取其中B扫图像和C扫图像，以RGB格式进行保存；当图像中存在边缘时，有一些相邻像素的灰度值变化比较大，即一定有较大的梯度值，所以可以求图像的梯度来确定图像的边缘，梯度计算公式定义为：
Figure BDA0003595018650000062
梯度的幅值为：
Figure BDA0003595018650000063
梯度的方向为：
Figure BDA0003595018650000064
根据上述梯度计算图片的梯度直方图，进行归一化处理后，计算B扫图像和C扫图像的特征向量。
S8、将信号特征及图像特征使用卷积神经网络进行深度特征提取，然后由分类器进行分类输出；
具体为：
将梯度直方图提取的图像表层特征导入卷积神经网络进行深层特征的提取，在卷积过程中，上一层的特征图被一个可学习的卷积核进行卷积，可以得到输出特征图，每个输出特征图包含多个输入特征图的卷积，其公式为：
Figure BDA0003595018650000065
Figure BDA0003595018650000066
式中，
Figure BDA0003595018650000071
表示在l层的第j个特征图，
Figure BDA0003595018650000072
称为激活函数，
Figure BDA0003595018650000073
是卷积核矩阵，
Figure BDA0003595018650000074
是卷积后特征图的偏置；
由卷积神经网络进行特征提取，然后由softmax分类器进行分类输出，其通过sigmoid函数将输入的实数映射到[0，1]区间上，如下：
Figure BDA0003595018650000075
其损失函数如下：
Figure BDA0003595018650000076
softmax函数如下：
Figure BDA0003595018650000077
S9、从分类输出结果中选取具有缺陷的区域图和没有缺陷的区域进行分割，并对其进行标注，将标注好的图片存储至训练库中；随着检测数量增加，能够逐渐增加该模型的泛化能力，提升识别准确度；根据其特征信息与缺陷的对应关系，以确定对接接头内部是否存在缺陷及缺陷的类型、位置和大小。
进一步，缺陷检测模块7实现S3～S5，缺陷识别模块8实现S6～S9。
本发明的优点为：
1、本发明通过探头的移动，可以实现对高密度聚乙烯管道热熔对接头的全方位扫查与检测，并且可以通过超声相控阵记录检测数据及检测图谱，检测效率高，操作简单，结果可靠；
2、本发明使用短时傅里叶变换信号分析方法对A扫信息进行特征提取，使用方向梯度直方图像处理算法对B扫图像和C扫图像进行特征提取，将信号特征及图像特征使用卷积神经网络进行深度特征提取，然后由分类器进行分类输出；随着检测数量增加，能够逐渐增加该模型的泛化能力，提升识别准确度；
3、本发明应用于高密度聚乙烯管道热熔对接接头缺陷检测，可以有效检测出高密度聚乙烯管道热熔对接接头的各种缺陷，其对专业技术人员的要求大幅度降低，避免了人为因素的干扰，使缺陷识别结果更加可靠及评价结果更为客观，能实现对热熔对接接头缺陷的准确定位、定性与定量。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种高密度聚乙烯管道热熔对接接头的缺陷检测及识别系统，其特征在于，包括：超声相控阵、探头和扫查架，所述探头分别与所述超声相控阵和扫查架相连；
所述探头作用于高密度聚乙烯管体的热熔对接头处，用于：
向高密度聚乙烯管体的热熔对接头发送超声检测信号；
接收经高密度聚乙烯管体后的超声反射信号；
所述超声相控阵，用于：
添加与超声信号对应的时间增益进行信号合成与放大，生成A扫信号；
对A扫信号进行图像重构，生成B扫图像；
通过扫查架控制探头沿高密度聚乙烯管体表面进行扫描，A扫信号及B扫图像经转化和计算处理后，生成C扫图像；
使用短时傅里叶变换信号分析方法对A扫信息进行特征提取；
使用方向梯度直方图像处理算法对B扫和C扫图像进行特征提取；
将信号特征及图像特征使用卷积神经网络进行深度特征提取，然后由分类器进行分类输出。
2.如权利要求1所述的缺陷检测及识别系统，其特征在于，所述超声相控阵的扫描频率为2.5-10MHz，所述探头通过64针屏蔽线与所述超声相控阵相连。
3.如权利要求1所述的缺陷检测及识别系统，其特征在于，所述探头与高密度聚乙烯管体的接触面设有耦合剂。
4.如权利要求1所述的缺陷检测及识别系统，其特征在于，短时傅里叶变换变化定义为：
Figure FDA0003595018640000011
式中，t为时域，ω为频域。
5.如权利要求1所述的缺陷检测及识别系统，其特征在于，梯度计算公式定义为：
Figure FDA0003595018640000012
梯度的幅值为：
Figure FDA0003595018640000021
梯度的方向为：
Figure FDA0003595018640000022
6.如权利要求1所述的缺陷检测及识别系统，其特征在于，在卷积过程中，上一层的特征图被一个可学习的卷积核进行卷积，可以得到输出特征图；每个输出特征图包含多个输入特征图的卷积，其公式为：
Figure FDA0003595018640000023
Figure FDA0003595018640000024
式中，
Figure FDA0003595018640000025
表示在l层的第j个特征图，
Figure FDA0003595018640000026
称为激活函数，
Figure FDA0003595018640000027
是卷积核矩阵，
Figure FDA0003595018640000028
是卷积后特征图的偏置。
7.如权利要求1所述的缺陷检测及识别系统，其特征在于，由softmax分类器进行分类输出，其通过sigmoid函数将输入的实数映射到[0，1]区间上，如下：
Figure FDA0003595018640000029
其损失函数如下：
Figure FDA00035950186400000210
softmax函数如下：
Figure FDA00035950186400000211
8.如权利要求1所述的缺陷检测及识别系统，其特征在于，还包括：
从分类输出结果中选取具有缺陷的区域图和没有缺陷的区域进行分割，并对其进行标注，将标注好的图片存储至训练库中；
根据其特征信息与缺陷的对应关系，以确定对接接头内部是否存在缺陷及缺陷的类型、位置和大小。
9.一种基于如权利要求1～8中任一项所述的缺陷检测及识别系统的缺陷检测及识别方法，其特征在于，包括：
向高密度聚乙烯管体的热熔对接头发送超声检测信号；
接收经高密度聚乙烯管体后的超声反射信号；
添加与超声信号对应的时间增益进行信号合成与放大，生成A扫信号；
对A扫信号进行图像重构，生成B扫图像；
控制探头沿高密度聚乙烯管体表面进行扫描，A扫信号及B扫图像经转化和计算处理后，生成C扫图像；
使用短时傅里叶变换信号分析方法对A扫信息进行特征提取；
使用方向梯度直方图像处理算法对B扫和C扫图像进行特征提取；
将信号特征及图像特征使用卷积神经网络进行深度特征提取，然后由分类器进行分类输出。
10.如权利要求9所述的缺陷检测及识别方法，其特征在于，还包括：
从分类输出结果中选取具有缺陷的区域图和没有缺陷的区域进行分割，并对其进行标注，将标注好的图片存储至训练库中；
根据其特征信息与缺陷的对应关系，以确定对接接头内部是否存在缺陷及缺陷的类型、位置和大小。
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