Page 111 - 无损检测2022年第四期

实践经验

DOI : 10.11973 / ws j c202204014

中俄东线管道射线检测底片图像的智能识别

雷铮强 , 王维斌 , 李立军 2
1
1
( 1. 国家石油天然气管网集团有限公司 科学技术研究总院分公司, 廊坊 065099 ;

2. 河北省特种设备监督检验研究院廊坊分院, 廊坊 065001 )
摘 要:基于中俄东线管道射线检测底片图像和数据, 采用 FasterR-CNN 、 YOLO 等深度学

习算法, 建立了全自动焊接环焊缝射线检测缺陷样本数据库, 完成了未熔合等主要缺陷类型智能识
别技术的研究和开发, 初步实现了未熔合、 裂纹等危害性缺陷的智能识别。在中俄东线智慧管道建
设的目标框架下, 射线检测底片图像识别等人工智能新技术的开发和应用, 有助于实现管道大数据
价值的充分挖掘, 提升管道智能化运营管理的水平。

关键词:油气管道; 射线检测图像; 环焊缝; 深度学习

中图分类号: TG115.28 文献标志码: B 文章编号: 1000-6656 ( 2022 ) 04-0073-06

Intelli g entreco g nitionofradio g ra p hicins p ectionfilmima g esof

China-Russiaeastline p i p eline

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LEIZhen gq ian g 1 , WANG Weibin , LILi j un 2

( 1.Pi p eChinaGeneralResearchInstituteofScienceandTechnolo gy , Lan g fan g065099 , China ;

2.Lan g fan gBranchofHebeiS p ecialE q ui p mentSu p ervisionandIns p ectionInstitute , Lan g fan g065001 , China )

Abstract : Usin gdee plearnin gnetworkofFasterR-CNN and YOLO , wep erformeddefectreco g nitionfor

radio g ra p hicima g eofChina-RussiaEasternGasp i p eline.Inthisstud y , thedefectsam p ledatabaseofautomatic
weldin gg irthweldswasestablished , andtheresearchofdefectreco g nitionforradio g ra p hicima g ewascom p leted ,

whichp reliminaril yrealizedtheintelli g entidentificationofhazardousdefectssuchaslack-of-fusionandcracks.

Undertheconstructiontar g etofChina-Russia Eastern Gas Pi p eline , thedevelo p mentanda pp licationofnew

artificialintelli g encetechnolo g iessuchasradio g ra p hicima g ereco g nitioncanhel p tounearththevalueof p i p elinebi g

dataandim p rovethelevelof p i p elineintelli g ento p erationandmana g ement.

Ke ywords : oilandg asp i p eline ; radio g ra p hictestin g ima g e ; g irthweld ; dee p learnin g
射线检测底片的缺陷影像识别和复评是判断管 非常依赖评片人员的专业经验, 严重缺陷的排查效
道环焊缝质量的重要依据之一, 为有效管控大口径 率较低。中俄东线作为首条全数字化移交的大口径
高压力高强钢管道环焊缝失效的问题, 国内管道企 输气管道, 在环焊缝检测方面, 全线采用了胶片射线
业进行了在役油气管道环焊缝射线检测底片复核和 检测( RT ) 底 片 数 字 化 技 术、 数 字 射 线 成 像 技 术
超 标缺陷排查工作 [ 1-2 ] 。 由于底片复评工作量大且 ( DR )、 全自动超声检测技术( AUT ) 等数字化无损
检测技术, 为智能评片技术积累了高质量的缺陷特
征样本数据。
笔者基 于 射 线 检 测 底 片 图 像 和 人 工 评 级 结
收稿日期: 2021-09-23
基金项目: 国家管网科学研究与技术开发项目( WZXGL202107 ;
果, 采用深 度 学 习 等 算 法 对 未 熔 合 等 主 要 缺 陷 图
JCGL202109 )
像特征的 智 能 识 别 分 析 技 术 进 行 研 究, 并 对 数 字
作者简介: 雷铮强( 1984 —), 男, 博士, 高级工程师, 主要从事管
道完整性检测评价技术领域的研究工作 化无损检测技术在智能化方向的应用前景进行了
展望。
通信作者: 雷铮强, leizhen gq ian g @ y eah.net
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2022 年 第 44 卷 第 4 期
无损检测