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原文传递一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法及装置

专利名称：	一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法及装置
摘要：	本发明公开了一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法及装置，通过控制超声导波换能器阵列对管道进行监测信号采集，得到多个监测信号，从预构建的参考信号数据库中选取每个监测信号对应的最优参考信号；计算每个监测信号与其对应的最优参考信号的信号差异系数，并计算每个信号差异系数对应的缺陷概率，对生成的每个缺陷概率对应的缺陷概率分布图进行叠加，生成第一缺陷概率RAPID层析图像；对第一缺陷概率RAPID层析图像进行图像预处理，得到并提取第二缺陷概率RAPID层析图像中的管道缺陷信息，与现有技术相比，本发明通过监测信号和参考信号生成的超声导波RAPID层析成像图提取缺陷概率信息，能提高缺陷检测的可靠性。
专利类型：	发明专利
申请人：	广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
发明人：	董重里;聂铭;罗啸宇;岳楹超;凡东;张瀚;吕旺燕;谢文平
专利状态：	有效
申请日期：	2022-09-30T00:00:00+0800
发布日期：	2022-12-13T00:00:00+0800
申请号：	CN202211218806.9
公开号：	CN115469014A
代理机构：	广州三环专利商标代理有限公司
代理人：	何卿华
分类号：	G01N29/06;G01N29/44;G;G01;G01N;G01N29;G01N29/06;G01N29/44
申请人地址：	510000 广东省广州市越秀区东风东路757号;
主权项：	1.一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法，其特征在于，包括：控制超声导波换能器阵列对管道进行监测信号采集，得到多个监测信号，并对所述多个监测信号进行均值归一化处理，得到每个监测信号的第一映射幅值；获取管道的管道温度，基于所述管道温度和第一映射幅值，从预构建的参考信号数据库中选取每个监测信号对应的最优参考信号；计算每个监测信号与其对应的所述最优参考信号的信号差异系数，得到多个信号差异系数；基于预设的缺陷概率计算公式，分别计算每个信号差异系数对应的缺陷概率，生成每个缺陷概率对应的缺陷概率分布图，对所有缺陷概率分布图进行叠加，生成第一缺陷概率RAPID层析图像；对所述第一缺陷概率RAPID层析图像进行图像预处理，得到第二缺陷概率RAPID层析图像，并对所述第二缺陷概率RAPID层析图像进行管道缺陷信息提取，得到管道缺陷信息，其中，所述图像预处理包括滤波、增强、二值化、边缘提取。 2.如权利要求1所述的一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法，其特征在于，控制超声导波换能器阵列对管道进行监测信号采集前，还包括：对管道设置超声导波换能器阵列，其中，所述超声导波换能器阵列包括发射换能器阵列和接收换能器阵列，且所述发射换能器阵列包括12个发射换能器，所述接收换能器阵列包括12个接收换能器；将所述发射换能器阵列中的所有发射换能器按发射换能器编号顺序均匀布置在所述管道的第一端管道圆周上，将所述接收换能器阵列中的所有接收换能器按接收换能器编号顺序均匀布置在所述管道的第二端管道圆周上。 3.如权利要求2所述的一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法，其特征在于，控制超声导波换能器阵列对管道进行监测信号采集，得到多个监测信号，具体包括：控制所述发射换能器阵列中的每个发射换能器依次向所有接收换能器发射超声导波信号，以使每个接收换能器依次接收到所有发射换能器发射的所述超声导波信号；将所述每个接收换能器接收到的每个超声导波信号作为监测信号，并对每个监测信号设置信号标记，其中，所述信号标记包括发射换能器编号和接收换能器编号。 4.如权利要求1所述的一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法，其特征在于，参考信号数据库的构建过程，具体包括：获取管道的多个管道温度，在同一管道温度下，控制所述超声导波换能器阵列按预设次数重复对管道进行参考信号采集，得到多组参考信号，其中，每组参考信号包括多个参考信号；计算每组参考信号的参考信号包络线幅值最大值的均方差，基于所述均方差，对所述多组参考信号进行筛选，得到多组已筛选参考信号；对所述多组已筛选参考信号中的每个已筛选参考信号进行均值归一化处理，得到所述每个已筛选参考信号对应的映射幅值；基于不同管道温度下得到的所有已筛选参考信号及其对应的映射幅值，构成参考信号数据库。 5.如权利要求1所述的一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法，其特征在于，计算每个监测信号与其对应的所述最优参考信号的信号差异系数，具体包括：式中，m为发射换能器编号，n为接收换能器编号，t0为发射换能器到接收换能器的信号直达时间，μ表示相应信号的平均值，ΔT是时间窗宽度。 6.如权利要求1所述的一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法，其特征在于，基于预设的缺陷概率计算公式，分别计算每个信号差异系数对应的缺陷概率，具体包括：预设的缺陷概率计算公式，如下所示： Pm-n(x,y)＝SDCm-nSm-n(x,y)；式中，Sm-n(x,y)为信号差异系数空间分布函数。 7.如权利要求1所述的一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法，其特征在于，对所述第二缺陷概率RAPID层析图像进行管道缺陷信息提取，得到管道缺陷信息，具体包括：获取第二缺陷概率RAPID层析图像中每个像素点的像素值，将所述像素值与预设像素阈值进行对比，若所述像素值大于或等于所述预设像素阈值，则认为像素点出现缺陷的概率较大，若所述像素值大于或等于所述预设像素阈值，则认为像素点大概率出现缺陷的概率较小。 8.一种基于超声导波层析成像的管道缺陷监测装置，其特征在于，包括：监测信号采集模块、最优参考信号选取模块、缺陷概率RAPID层析图像生成模块和管道缺陷信息提取模块；其中，所述监测信号采集模块，用于控制超声导波换能器阵列对管道进行监测信号采集，得到多个监测信号，并对所述多个监测信号进行均值归一化处理，得到每个监测信号的第一映射幅值；所述最优参考信号选取模块，用于获取管道的管道温度，基于所述管道温度和第一映射幅值，从预构建的参考信号数据库中选取每个监测信号对应的最优参考信号；所述缺陷概率RAPID层析图像生成模块，用于计算每个监测信号与其对应的所述最优参考信号的信号差异系数，得到多个信号差异系数，基于预设的缺陷概率计算公式，分别计算每个信号差异系数对应的缺陷概率，生成每个缺陷概率对应的缺陷概率分布图，对所有缺陷概率分布图进行叠加，生成第一缺陷概率RAPID层析图像；所述管道缺陷信息提取模块，用于对所述第一缺陷概率RAPID层析图像进行图像预处理，得到第二缺陷概率RAPID层析图像，并对所述第二缺陷概率RAPID层析图像进行管道缺陷信息提取，得到管道缺陷信息，其中，所述图像预处理包括滤波、增强、二值化、边缘提取。 9.一种终端设备，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法。 10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的基于超声导波层析成像的管道缺陷监测方法。