本發(fā)明適用于漏磁內(nèi)檢測(cè)數(shù)據(jù)分析處理領(lǐng)域，具體涉及一種軸向漏磁缺陷信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)方法，用于解決管道缺陷漏磁信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)問題。

背景技術(shù)：

油氣管道經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的使用,由于管道內(nèi)部的腐蝕、磨損等原因?qū)е鹿鼙趽p傷而造成的泄露事件時(shí)有發(fā)生,造成能源浪費(fèi)和引發(fā)環(huán)境污染等問題。因此定期對(duì)油氣管道進(jìn)行檢測(cè)探傷,及時(shí)發(fā)現(xiàn)泄露隱患是非常必要的,也是近幾十年來油氣運(yùn)輸領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

漏磁內(nèi)檢測(cè)法是目前應(yīng)用范圍最廣、檢測(cè)效果最好的油氣管道探傷技術(shù)。作為一種無損檢測(cè)技術(shù)，它具有低污染、高精度、技術(shù)成熟等優(yōu)點(diǎn)，檢測(cè)后，無需對(duì)被測(cè)器件進(jìn)行清理等優(yōu)點(diǎn)。該技術(shù)主要包括信號(hào)采集和數(shù)據(jù)分析處理兩部分：數(shù)據(jù)采集是通過采集器對(duì)被測(cè)管道進(jìn)行局部磁化，并通過霍爾元件將漏磁通分量轉(zhuǎn)化為電信號(hào)進(jìn)而獲得漏磁信號(hào)；數(shù)據(jù)分析處理指從漏磁缺陷信號(hào)中解讀出管道的缺陷大小、腐蝕狀況等信息。由于采集器中傳感器較多，采集的數(shù)據(jù)量很大，因此數(shù)據(jù)分析的前提和基礎(chǔ)是從漏磁信號(hào)中自動(dòng)檢測(cè)定位缺陷信號(hào)?，F(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案尚不能從軸向漏磁信號(hào)中快速、自動(dòng)檢測(cè)漏磁缺陷信號(hào)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：從軸向漏磁信號(hào)中快速、自動(dòng)檢測(cè)漏磁缺陷信號(hào)。本發(fā)明提供了一種漏磁缺陷信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)方法，在梯度提取和基于直方圖全局對(duì)比度增強(qiáng)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)做閾值分割，得到缺陷粗檢測(cè)結(jié)果，最后根據(jù)面積剔除虛驚，得到最終缺陷檢測(cè)結(jié)果。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

一種軸向漏磁缺陷信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)方法，該方法包括如下步驟：

步驟1、對(duì)原始二維軸向漏磁信號(hào)進(jìn)行梯度提?。?/p>

步驟2、對(duì)提取的梯度數(shù)據(jù)g(x,y)進(jìn)行基于直方圖的全局對(duì)比度增強(qiáng)；

步驟3、根據(jù)全局對(duì)比度增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)計(jì)算全局最優(yōu)分割點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)閾值分割，得到二值化數(shù)據(jù)；

步驟4、根據(jù)閾值分割后的二值化數(shù)據(jù)的區(qū)域面積，剔除虛驚，從而實(shí)現(xiàn)信號(hào)的自動(dòng)檢測(cè)。

進(jìn)一步的，所述步驟1、對(duì)原始二維軸向漏磁信號(hào)進(jìn)行梯度提取，具體實(shí)現(xiàn)步驟為：

遍歷原始二維軸向漏磁信號(hào)f(x,y)，提取(x,y)坐標(biāo)下的梯度數(shù)據(jù)g(x,y)：

進(jìn)一步的，所述步驟2、對(duì)提取的梯度數(shù)據(jù)g(x,y)進(jìn)行基于直方圖的全局對(duì)比度增強(qiáng)，具體實(shí)現(xiàn)步驟為：

2.1、計(jì)算梯度數(shù)據(jù)g(x,y)的最大值Mx₁、最小值Mi₁，并以如下公式完成數(shù)據(jù)歸一化操作：

其中，為向下取整操作。

2.2、計(jì)算歸一化后的梯度數(shù)據(jù)q(x,y)的直方圖f(n)

遍歷q(x,y)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，按照如下公式(3)和(4)計(jì)算直方圖f(n)

其中

2.3、計(jì)算特征值映射表S(p)

其中

其中，σ為方差，n₁、n₂分別為第一、第二灰度級(jí)變量；

2.4、遍歷所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，根據(jù)特征映射表S(p)將梯度歸一化后的梯度數(shù)據(jù)q(x,y)映射為全局對(duì)比度增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)h(x,y)，公式如下：

h(x,y)＝S(q(x,y))； (7)。

進(jìn)一步的，所述步驟3、根據(jù)全局對(duì)比度增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)計(jì)算全局最優(yōu)分割點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)閾值分割，得到二值化數(shù)據(jù)；

具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

3.1、將全局對(duì)比度增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)h(x,y)歸一化至[0，255]

其中，Q(x,y)為歸一化后的數(shù)據(jù)，Mx₂、Mi₂分別為h(x,y)的最大值和最小值。

3.2、將歸一化后的數(shù)據(jù)Q(x,y)視為二維圖像，圖像點(diǎn)總個(gè)數(shù)為N，L為圖像灰度級(jí)，灰度級(jí)取值范圍為[0，255]，n_i為灰度級(jí)為i的點(diǎn)數(shù)，p_i為灰度級(jí)i出現(xiàn)的概率,則

p_i＝n_i/N i＝0,1,2…255 (9)

3.3、將圖像像素點(diǎn)分為兩類，即C₀類和C₁類；

計(jì)算C₀類的均值和權(quán)值：

計(jì)算C₁類的均值和權(quán)值：

其中，L為圖像灰度級(jí)；

整幅圖像的均值為

那么類間方差為

3.4、讓k在[0，255]范圍內(nèi)遍歷性取值，當(dāng)最大時(shí)對(duì)應(yīng)的k值為選定閾值，即圖像的全局最優(yōu)分割點(diǎn)；

遍歷Q(x,y)，數(shù)值大于圖像的全局最優(yōu)分割點(diǎn)k的點(diǎn)設(shè)為1，否則設(shè)為0，可得二值化數(shù)據(jù)b(x,y)。

進(jìn)一步的，所述步驟4、根據(jù)閾值分割后二值化數(shù)據(jù)的區(qū)域面積，剔除虛驚；

具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

4.1、計(jì)算缺陷面積：

將二值化數(shù)據(jù)b(x,y)中1值的點(diǎn)視為缺陷信號(hào)，0值的點(diǎn)為非缺陷信號(hào)；缺陷信號(hào)相鄰距離小于第一距離閾值Ω，則視為同一缺陷區(qū)域，缺陷信號(hào)相鄰距離超過第二距離閾值α，則視為不同缺陷區(qū)域；將第i個(gè)缺陷區(qū)域內(nèi)信號(hào)點(diǎn)的個(gè)數(shù)A_i設(shè)為第i個(gè)缺陷的面積；

4.2、剔除虛驚：

遍歷所有缺陷面積；如果缺陷面積小于第二距離閾值α視為虛驚，則將其剔除；如果缺陷面積大于等于第二距離閾值α，則視為有效缺陷，保留檢測(cè)結(jié)果。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于：

(1)采用兩級(jí)對(duì)比度增強(qiáng)方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)信號(hào)的拉伸處理，降低設(shè)備噪聲干擾。

(2)采用閾值分割方法可以自適應(yīng)檢測(cè)目標(biāo)信號(hào)，較少人工干預(yù)。

(3)計(jì)算復(fù)雜度低、檢測(cè)效率高，適用于大數(shù)據(jù)漏磁信號(hào)分析。

附圖說明

圖1為原始軸向漏磁信號(hào)

圖2為漏磁缺陷信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)結(jié)果

圖3為本發(fā)明的方法流程圖

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步詳細(xì)的解釋和說明。

一種軸向漏磁缺陷信號(hào)自動(dòng)檢測(cè)方法，該方法包括如下步驟：

步驟1、對(duì)原始二維軸向漏磁信號(hào)進(jìn)行梯度提取，減弱噪聲干擾；

具體實(shí)現(xiàn)步驟為：

遍歷原始二維軸向漏磁信號(hào)f(x,y)，提取(x,y)坐標(biāo)下的梯度數(shù)據(jù)g(x,y)：

步驟2、對(duì)提取的梯度數(shù)據(jù)g(x,y)進(jìn)行基于直方圖的全局對(duì)比度增強(qiáng)，進(jìn)一步提升信噪比；

具體實(shí)現(xiàn)步驟為：

2.1、計(jì)算梯度數(shù)據(jù)g(x,y)的最大值Mx₁、最小值Mi₁，并以如下公式完成數(shù)據(jù)歸一化操作：

其中，為向下取整操作。

2.2、計(jì)算歸一化后的梯度數(shù)據(jù)q(x,y)的直方圖f(n)

遍歷q(x,y)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，按照如下公式(3)和(4)計(jì)算直方圖f(n)

其中

2.3、計(jì)算特征值映射表S(p)

其中

2.4、遍歷所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，根據(jù)特征映射表S(p)將梯度歸一化后的梯度數(shù)據(jù)q(x,y)映射為全局對(duì)比度增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)h(x,y)

h(x,y)＝S(q(x,y))； (7)。

步驟3、根據(jù)全局對(duì)比度增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)全局最優(yōu)分割點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)閾值分割，得到二值化數(shù)據(jù)；

具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

3.1、將h(x,y)歸一化至[0，255]

其中，Q(x,y)為歸一化后的數(shù)據(jù)，Mx₂、Mi₂分別為h(x,y)的最大值和最小值。

3.2、將歸一化后的數(shù)據(jù)Q(x,y)視為二維圖像，圖像點(diǎn)總個(gè)數(shù)為N，灰度級(jí)取值范圍為[0，255]，n_i為灰度級(jí)為i的點(diǎn)數(shù)，p_i為灰度級(jí)i出現(xiàn)的概率,則

p_i＝n_i/N i＝0,1,2…255 (9)

3.3、將圖像像素點(diǎn)分為兩類，即C₀類和C₁類；

計(jì)算C₀類的均值和權(quán)值：

計(jì)算C₁類的均值和權(quán)值：

整幅圖像的均值為

那么類間方差為

3.4、讓k在[0，255]范圍內(nèi)遍歷性取值，當(dāng)最大時(shí)對(duì)應(yīng)的k值即為選定閾值。

遍歷Q(x,y)，數(shù)值大于k的點(diǎn)設(shè)為1，否則設(shè)為0，可得二值化數(shù)據(jù)b(x,y)。

步驟4、根據(jù)閾值分割后二值化數(shù)據(jù)的區(qū)域面積，剔除虛驚；

具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

4.1、計(jì)算缺陷面積：

將b(x,y)中1值的點(diǎn)視為缺陷信號(hào)，0值的點(diǎn)為非缺陷信號(hào)；缺陷信號(hào)相鄰距離小于Ω，則視為同一缺陷區(qū)域，缺陷信號(hào)相鄰距離超過距離閾值α則視為不同缺陷區(qū)域；將第i個(gè)缺陷區(qū)域內(nèi)信號(hào)點(diǎn)的個(gè)數(shù)A_i設(shè)為第i個(gè)缺陷的面積；

4.2、剔除虛驚：

遍歷所有缺陷，則缺陷面積小于距離閾值α視為虛驚，將其剔除；缺陷面積大于等于α則視為有效缺陷，保留檢測(cè)結(jié)果。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本方法采用兩級(jí)對(duì)比度拉伸與閾值分割相結(jié)合的方案，在提高方法魯棒性的同時(shí)降低了方法復(fù)雜度。

上述具體實(shí)施方式僅用于解釋和說明本發(fā)明的技術(shù)方案，但并不能構(gòu)成對(duì)權(quán)利要求的保護(hù)范圍的限定。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)清楚，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上做任何簡(jiǎn)單的變形或替換而得到的新的技術(shù)方案，均將落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。