石油、天然气等能源运输的最主要方式是管道运输,由于腐蚀、磨损、意外损伤等原因导致管线泄漏事故频发,从而造成极大的经济损失,环境污染甚至是人员伤亡。这对人民的生命财产安全造成了极大的影响。管道漏磁内检测技术是当前在无损检测领域中非常重要的方法之一,可以通过管道漏磁内检测器对管道进行定期检测,通过内检测器采集到的漏磁信号识别分析找出管道中潜在缺陷进而及时修复,因此管道漏磁检测技术在长输油气管道中发挥着重要作用。现阶段管道漏磁数据的识别分析大多采用人工判读方式,由于石油天然气管道的管线距离比较长,通常都是上百公里乃至上千公里。因此由管道漏磁内检测器采集到的漏磁信号数据量是非常大的,而且由于漏磁信号种类较多,在识别和分析时存在耗时长、漏检、误检等问题。目前针对管道漏磁信号的自动识别方法仍在探索阶段,如何对漏磁信号进行高效、高精度的智能检测,完成缺陷的识别与判定,出具管道缺陷报告开挖单是当前研究的重点。深度学习理论能够提供基于学习的特征表示,在图像分类、检测、分割等领域都有广泛应用。目前针对管道漏磁信号的识别研究较少,因此本文以管道环焊缝、螺旋焊缝、缺陷漏磁信号为研究对象,以深度学习为基础框架对管道漏磁信号的智能识别问题进行研究。本文的研究内容主要包括以下四点:针对管道漏磁信号数据成像问题,从曲线成像法和伪彩色成像法对其进行可视化处理。首先确定管道漏磁信号数据的基本格式和类型,将实际检测到的漏磁信号从检测器中提取出来。然后根据管道漏磁信号的特点,利用描点成像法和伪彩色变换法将其生成曲线图像和伪彩色图像。通过实验对比发现伪彩色图像能提高对图像细节的分辨能力,得到看起来清晰、自然的图像。彩色值可以作为漏磁信号的第三维特征,从而利用彩色来显示完整的漏磁信号数据。最后利用非线性双边滤波器对管道漏磁图像做平滑处理,得到预处理后的图像。将图像预处理后的管道漏磁曲线图像和伪彩色图像构建数据集,建立图像数据库,作为后续的分类和识别实验中的网络输入。针对管道漏磁图像目标边缘轮廓模糊的问题,提出一种基于多尺度数学形态学和拉普拉斯算子的管道漏磁图像边缘增强方法。构建多尺度结构元素,将不同尺度的矩形结构元素和圆形结构元素相结合对曲线图像进行增强处理;针对管道漏磁伪彩色图像,首先利用拉普拉斯算子对伪彩色图像的各分量进行边缘检测得到边缘点,然后利用边缘颜色约束对检测到的边缘点进行判定删除非边缘检测点,最后将各分量的边缘检测图与原始图像叠加得到边缘增强后的伪彩色图像。实验结果表明,该方法可以有效的对焊缝、缺陷图像等特征的边缘进行增强,细化了边缘轮廓信息,从而提高图像分辨率。针对管道漏磁焊缝图像的自动分类问题,提出一种基于稀疏自编码卷积神经网络的管道漏磁焊缝图像分类方法。首先,搭建基于Caffe的深度学习平台,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)为基础分类网络和模型的优化方法。为了增强卷积核对管道漏磁信号的特征提取能力问题,将卷积核输入到稀疏自编码网络中进行优化预训练。利用稀疏自编码网络自动学习图像特征,然后在网络中加入图像熵相似度约束规则来判定每个卷积携带图像结构的信息量,使卷积核的图像熵达到均衡值,再通过相似度判定条件删除权值相似的卷积核,使卷积核具有更多样的学习能力。通过预训练网络可以提高卷积核的特征提取能力,并增强目标特征信息与背景特征信息的差异性,从而提高网络分类能力。最后将管道环焊缝、螺旋焊缝、三通、法兰、缺陷、无缺陷这六种类型的漏磁图像作为输入,输入优化卷积核后的卷积神经网络中进行验证。实验结果表明,该方法对上述六种管道类型的平均分类准确率达到94%,优于传统卷积神经网络模型,具有良好的特征提取能力和泛化能力。针对管道漏磁伪彩色图像的自动识别问题,提出一种基于DAR-SSD网络的管道漏磁伪彩色图像识别算法。首先以SSD(Single Shot MultiBox Detector)网络为基础目标检测网络模型,为提高SSD算法对管道漏磁信号中小缺陷的识别精度,在SSD模型中加入空洞卷积和注意力残差模块。利用空洞卷积扩大网络模型的感受野,将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合,提高网络对小目标细节特征的学习能力。然后利用注意力残差模块有针对性的强化网络感兴趣的区域,使待检测目标成为显著性目标,从而提高模型获取目标位置和类别的准确性。通过实验结果表明,本文提出的算法能自动识别出漏磁数据的环焊缝、螺旋焊缝、缺陷等位置,准确率提高到97.33%,误检率为2.05%,漏检率降为0.62%,定位误差小于2米,具有更优良的鲁棒性,在小缺陷目标检测上效果明显。综上所述,本文主要从数据集和模型结构方面提升网络的特征表达能力。包括图像增强,设计网络结构,引入稀疏自编码、空洞卷积、注意力残差模块的优化算法。实验结果表明改进算法能较好的提升网络的识别性能。