基于深度学习的压力管道红外热像缺陷检测方法研究

来源 :重庆科技学院 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fengyuguohou2009
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目前,随着高含硫化氢天然气的大量开采,天然气站场的压力容器和压力管道等设备腐蚀隐患增加。使用传统的无损检测技术,如超声、磁粉等,需要投入大量成本。因此,本项目提出了一种基于红外热像的天然气站场设备隐患普查技术。该技术在红外图像的基础上,利用图像处理算法和深度学习算法提取缺陷,并识别,可大大降低人工普查所耗时间精力,为进一步检测缺陷做准备。本文基于深度学习理论对红外热缺陷检测中的关键技术和难点展开了深入研究,主要内容如下:首先,通过现场调研确认项目的可行性,并通过多次现场考察,拍摄了100余张带有缺陷的压力设备的红外热图,初步构建红外热图数据库。其次,对现有真实样本进行分析,发现红外图像普遍存在背景复杂、对比度不清晰、图像模糊等问题。因此对图像的预处理方法展开了研究,包括简化图像背景和图像增强等,为后续图像的进一步处理做铺垫。深度学习需要海量的样本来训练模型。但由于压力管道的缺陷图像极难获取,难以获得足够的样本去训练模型,因此亟需一套通用的数据增强方案。因此,本文提出了使用软件进行管道模拟仿真,从而产生模拟样本。然后进一步研究了常用的一些数据增强方法,并运用于红外图像数据集。最后探索了目前的研究热点生成对抗网络,但该方法仍然依靠数据集,并且可能存在图像崩塌的问题。通过对比,选择YOLOV3作为基础研究算法。首先阐述了YOLOV3算法的原理和结构,然后基于Paddle平台进行模型的搭建和训练。观察原始模型在测试图像上的检测效果,分析了其存在的问题,通过引入变种Res Net50结构和可变形卷积核对原始模型进行优化。优化后模型的m AP达到94.12%,比原模型提升了1.56个百分点,证实了优化方法的有效性。然后通过实验证实了训练次数与样本数量与模型的检测能力成正相关,且前期提升速度快,但当条件达到某一阈值后,检测能力基本趋于稳定。并通过两次现场图像检测,证实了优化后的模型对天然气站场管道的检测效果更好,精确率可达96.25%,召回率89.53%。而在对电厂管道进行检测时,精确率只有84%,召回率只有79.75%,并分析了该现象的原因。最后,本项目以python和paddle作为开发平台,对图像预处理算法和图像识别算法进行封装,成功开发了红外热像缺陷检测系统,有助于提升检测效率。
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