管道漏磁檢測中數(shù)據(jù)壓縮及缺陷定量識別技術(shù)的研究.pdf

1、漏磁檢測技術(shù)是長距離油氣輸送管道進行在線檢測的主要方法。隨著檢測數(shù)據(jù)分辨率、精度和檢測總里程的提高，現(xiàn)有的檢測設(shè)備在數(shù)據(jù)存儲速度和存儲容量兩方面已無法滿足海量檢測數(shù)據(jù)的要求，因此研究適合的數(shù)據(jù)壓縮算法并設(shè)計高速的數(shù)據(jù)采集與存儲系統(tǒng)成為設(shè)備研制的關(guān)鍵；同時原有的依靠人工定性進行缺陷識別的方法精度差、速度慢，迫切需要管道缺陷的智能定量識別技術(shù)。本文針對上述問題研究了管道漏磁檢測數(shù)據(jù)的壓縮技術(shù)及缺陷的定量識別技術(shù)。主要研究工作如下：

2、(1)以典型管道漏磁檢測圖像為例，分析了管道漏磁圖像區(qū)別于普通數(shù)字圖像的特點及統(tǒng)計特性；分析了不同分辨率、不同精度的管道漏磁圖像在統(tǒng)計特性上的差異。 (2)研究了預測編碼在漏磁圖像無損壓縮中的應用，提出了適合8位漏磁圖像的預測模型；研究了整數(shù)小波變換及嵌入式小波編碼算法在漏磁圖像無損壓縮中的應用，提出了改進的無鏈表SPIHT零樹編碼算法；針對不同分辨率、不同精度的漏磁圖像的特點提出了兩套數(shù)據(jù)無損壓縮方案。對8位低分辨率漏磁圖像使

3、用預測編碼和算術(shù)編碼相結(jié)合的壓縮方案；對12位較高分辨率的漏磁圖像則在預測編碼后，進行整數(shù)小波變換，然后使用改進的無鏈表SPIHT零樹編碼算法進行編碼。 (3)提出了漏磁圖像中缺陷的分割方案。漏磁圖像經(jīng)去提離值影響等預處理后，使用最大類間方差法進行圖像分割，然后進行膨脹運算等后處理得到完整的缺陷圖像，從中提取出缺陷的長度和寬度等部分特征參數(shù)。 (4)研究了基于感興趣區(qū)域的漏磁圖像無損壓縮方法。對已分割出的缺陷區(qū)域，以一個

4、可包含缺陷的最小矩形作為感興趣區(qū)域，只對感興趣區(qū)域的數(shù)據(jù)進行壓縮存儲。 (5)利用有限元分析軟件ANSYS建立管道缺陷漏磁檢測裝置的模型，對漏磁信號與缺陷參數(shù)之間的關(guān)系進行了研究；使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對仿真缺陷和人工缺陷進行了缺陷參數(shù)的識別，識別結(jié)果基本滿足檢測要求；對軸向漏磁信號和徑向漏磁信號進行數(shù)據(jù)融合后，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果得到了改善。 (6)針對現(xiàn)有管道漏磁檢測裝置的不足，提出了基于單片F(xiàn)PGA的管道漏磁檢測數(shù)