本發(fā)明涉及核電領域，尤其涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、穿墻管廣泛用于電廠、化工廠、供水、供氣等領域，隨著服役時間增加，管道受使役環(huán)境因素的綜合作用，具有腐蝕減薄甚至穿孔的風險，及時有效地開展管道腐蝕狀況監(jiān)控檢測對于保障其運行安全性具有重要作用。但是穿墻管道由于位置特殊、結構復雜以及檢測設備不可達導致穿墻管段的腐蝕長期得不到有效監(jiān)控檢測，從而增加了系統(tǒng)運行風險。

2、因此，如何對穿墻管道進行孔缺陷的檢測，成為亟需解決的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術問題是：提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法及系統(tǒng)，不僅可以對穿墻管道的孔缺陷進行初步檢測，而且具有檢測快速的優(yōu)點。

2、本發(fā)明提供了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法，包括以下步驟：

3、步驟一：建立訓練樣本集，所述訓練樣本集包括有孔缺陷電磁超聲波圖片集和無孔缺陷電磁超聲波圖片集；

4、步驟二：構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；

5、步驟三：利用所述訓練樣本集對所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，以得到具有識別穿墻管道孔缺陷功能的檢測模型；

6、步驟四：利用所述檢測模型，對待測的電磁超聲波圖片進行識別，并輸出檢測結果。

7、在本發(fā)明的一具體實施例中，所述步驟一中，

8、在所述有孔缺陷電磁超聲波圖片集所包含的所有電磁超聲波圖片上打上第一標記；所第一述標記包括有孔缺陷、孔缺陷對應的電磁超聲波的峰寬、峰高和峰位置；

9、在所述無孔缺陷電磁超聲波圖片集所包含的所有電磁超聲波圖片上打上第二標記，所述第二標記包括無孔缺陷。

10、在本發(fā)明的一具體實施例中，所述步驟三中還包括：

11、對所述檢測模型進行更新。

12、在本發(fā)明的一具體實施例中，對所述檢測模型進行更新具體包括：

13、將所述檢測結果與人工識別待測的電磁超聲波圖片所得到的結果進行對比；

14、若對比結果相似或相同，則將該待測的電磁超聲波圖片作為訓練樣本，對所述檢測模型進行更新。

15、在本發(fā)明的一具體實施例中，若待測的電磁超聲波圖片為有孔缺陷電磁超聲波圖片；

16、對比結果相似包括：孔缺陷對應的電磁超聲波的峰寬、峰高和峰位置中的一種或兩種相同；

17、對比結果相同包括：孔缺陷對應的電磁超聲波的峰寬、峰高和峰位置均相同；

18、對所述檢測模型進行更新之前，還包括：將人工識別的峰寬、峰高和峰位置，并加上有孔缺陷，作為標記，并在待測的電磁超聲波圖片上打上該標記；

19、若待測的電磁超聲波圖片為無孔缺陷電磁超聲波圖片；

20、對比結果相同包括：均為無孔缺陷；

21、對所述檢測模型進行更新之前，還包括：將無孔缺陷作為標記，并在待測的電磁超聲波圖片上打上該標記。

22、在本發(fā)明的一具體實施例中，所述步驟一中，還包括對采集的電磁超聲波圖片進行預處理后，形成相應的圖片集。

23、在本發(fā)明的一具體實施例中，所述步驟二中，構建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡包括26層，包括數(shù)據(jù)層、卷積層、池化層、全連接層、softmax層，其中數(shù)據(jù)層用于提供輸入數(shù)據(jù)，卷積層用于訓練模型參數(shù)，池化層用于下采樣，避免過擬合，全連接層和softmax層共同作用輸出打分進行判斷。

24、在本發(fā)明的一具體實施例中，所述步驟三中，通過梯度下降法與反向傳播算法進行迭代訓練，得到具有識別穿墻管道孔缺陷功能的檢測模型；

25、使用密集鏈接、殘差網(wǎng)絡和批標準化中的至少一種方式對檢測模型進行優(yōu)化。

26、本發(fā)明還提供了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測裝置，包括：

27、訓練樣本集采集模塊，用于采集訓練樣本；

28、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建模塊；

29、訓練模塊，利用所述訓練樣本集對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，以得到具有識別穿墻管道孔缺陷功能的檢測模型；

30、檢測模塊，利用所述檢測模型，對電磁超聲檢測裝置所獲得的待測的電磁超聲波圖片進行識別，并輸出檢測結果。

31、在本發(fā)明的一具體實施例中，所述訓練樣本集采集模塊包括有孔缺陷電磁超聲波圖片集和無孔缺陷電磁超聲波圖片集。

32、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法及系統(tǒng)，通過建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，并利用訓練樣本集進行訓練，以得到檢測模型，從而實現(xiàn)了對待測的電磁超聲波圖片的識別，最終確認穿墻管道是否有孔缺陷。本申請不僅可以對穿墻管道的孔缺陷進行初步檢測，而且具有檢測快速的優(yōu)點。本申請作為初步檢測，對于經(jīng)驗尚欠的技術人員非常友好，可以給出一定的初檢結果。同時，本申請給出的初步檢測結果，與技術人員對待測的電磁超聲波圖片直接分析的結果，可以互相印證，從而可以提高對穿墻管道孔缺陷判斷的準確性。

技術特征：

1.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟一中，

3.根據(jù)權利要求2所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟三中還包括：

4.根據(jù)權利要求3所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法，其特征在于，對所述檢測模型進行更新具體包括：

5.根據(jù)權利要求4所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法，其特征在于，若待測的電磁超聲波圖片為有孔缺陷電磁超聲波圖片；

6.根據(jù)權利要求1所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟一中，還包括對采集的電磁超聲波圖片進行預處理后，形成相應的圖片集。

7.根據(jù)權利要求1所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟二中，構建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡包括26層，包括數(shù)據(jù)層、卷積層、池化層、全連接層、softmax層，其中數(shù)據(jù)層用于提供輸入數(shù)據(jù)，卷積層用于訓練模型參數(shù)，池化層用于下采樣，避免過擬合，全連接層和softmax層共同作用輸出打分進行判斷。

8.根據(jù)權利要求1所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法，其特征在于，所述步驟三中，通過梯度下降法與反向傳播算法進行迭代訓練，得到具有識別穿墻管道孔缺陷功能的檢測模型；

9.一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測裝置，其特征在于，包括：

10.根據(jù)權利要求9所述的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測裝置，其特征在于，所述訓練樣本集采集模塊包括有孔缺陷電磁超聲波圖片集和無孔缺陷電磁超聲波圖片集。

技術總結
本發(fā)明涉及核電領域，尤其涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穿墻管道孔缺陷檢測方法及系統(tǒng)。所述方法為：建立訓練樣本集；構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；利用所述訓練樣本集對所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，以得到具有識別穿墻管道孔缺陷功能的檢測模型；利用所述檢測模型，對待測的電磁超聲波圖片進行識別，并輸出檢測結果。所述系統(tǒng)，包括訓練樣本集采集模塊、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建模塊、訓練模塊和檢測模塊。本發(fā)明不僅可以對穿墻管道的孔缺陷進行初步檢測，而且具有檢測快速的優(yōu)點。

技術研發(fā)人員：徐科,胡明磊,張維,李邱達,鄧志新,文杰,朱昌榮,胡則棟
受保護的技術使用者：中核核電運行管理有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/30