Page 81 - 无损检测2024年第十期

高乾祥，等：

PE 管道外壁缺陷的微波可视化定量检测

平面尺寸。
评估结果显示减薄缺陷定位误差在 0. 5 mm以
内，面积评估精度可达 90% 以上；裂纹定位误差
在 1 mm 以内，长度评估精度可达 88% 以上，实现
了较高精度的缺陷可视化定量评估。文章所提方

图 11 裂纹缺陷的二值化分割处理结果 法可对工程实际中PE管道的外壁减薄及裂纹缺陷
插值处理，最后使用阈值分割二值化和Regionprops 进行可视化定位和平面尺寸评估，具有工程应用
统计函数定量评估了管道外壁缺陷中心位置与 价值。
表3 裂纹定位及长度评估结果
缺陷编号 评估位置/mm 实际位置/mm 评估长度/mm 实际长度/mm 长度误差/%
#2 (51.7， 13.1) (52.0，13.0) 31.5 30 5
#3 (22.3， 12.9) (22.0，13.0) 27.5 30 8.3
#4 (82.1， 23.7) (82.0，23.0) 32 30 6.7
#5 (51.8， 22.8) (52.0，23.0) 33.5 30 11.7
#6 (21.8， 22.4) (22.0，23.0) 33 30 10
#7 (82.0， 33.3) (82.0，33.0) 33.5 30 11.7
#8 (52.1， 32.0) (52.0，33.0) 33.5 30 11.7
#9 (22.0， 32.3) (22.0，33.0) 33.5 30 11.7
参考文献： of glass reinforced epoxy and high density polyethylene
pipes[J]. Journal of Nondestructive Evaluation，2020，

[1] 于昊言，李勤勤，金淇，等. 非金属管道的微波无损检

39（1）: 26.
测技术综述[J]. 测控技术， 2023， 42（5）: 12-27.

[11] GHASR M T，YING K， ZOUGUI R. 3D millimeter
[2] 李智， 王志刚， 辛明亮. 在用PE燃气管道失效分
wave imaging of vertical cracks and its application for
析[J]. 广东化工， 2023， 50（14）: 123-125.
the inspection of HDPE pipes[J]. AIP Conference
[3] SILVA W， LOPES R， ZSCHERPEL U， et al.

Proceedings， 2014， 1581（1）: 1531-1536.
X-ray imaging techniques for inspection of composite
[12] CARRIGAN T D，FORREST B E， ANDEM H N，

pipelines[J]. Micron， 2021， 145: 103033.
et al. Non-destructive testing of nonmetallic pipelines
[4] SHAH J， EL-HAWWAT S， WANG H. Guided wave
using microwave reflectometry on an In-line inspection
ultrasonic testing for crack detection in polyethylene
robot[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and
pipes: laboratory experiments and numerical
Measurement[J]. 2019， 68（2）: 586-594.
modeling[J]. Sensors， 2023， 23（11）: 5131.
[13] 雒明世， 张蒙蒙， 方阳. PE管道的近场微波成像及缺

[5] ZHENG J，ZHANG Y， HOU D， et al. A review of

陷定量表征[J]. 通信学报， 2023， 44（9）: 139-148.
nondestructive examination technology for polyethylene
[14] WANG R N， FANG Y， GAO Q X， et al. Quantitative
pipe in nuclear power plant[J]. Frontiers of Mechanical
visualization of buried defects in GFRP via microwave
Engineering， 2018， 13: 535-545.
reflectometry[J]. Sensors， 2023， 23（14）: 6629.
[6] KAFIEH R， LOTFI T， AMIRFATTAHI R.

[15] FANG Y， CHEN Z M， YANG X H， et al.

Automatic detection of defects on polyethylene pipe
Visualization and quantitative evaluation of delamination
welding using thermal infrared imaging[J]. Infrared
Physics & Technology， 2011， 54（4）: 317-325. defects in GFRPs via sparse millimeter-wave imaging
[7] 李少波，杨静，王铮，等. 缺陷检测技术的发展与应用 and image processing[J]. NDT and E International， 2024

研究综述[J]. 自动化学报， 2020， 46（11）: 2319-2336. （141）: 102975.
[8] 回沛林，李勇，王若男，等. GFRP材料损失缺陷的微波 [16] YANG X H，FANG Y， WANG R N， et al. Visual

反射定量检测[J]. 传感器与微系统， 2021， 40（7）: 110-113. quantitative detection of delamination defects in GFRP
[9] 王若男，李勇，回沛林，等. 涡轮叶片热障涂层减薄缺 via microwave[J]. Sensors， 2023（14）: 6386.

陷的微波扫频定量检测[J]. 传感器与微系统， 2022， [17] FANG Y，YANG X H， CHEN H E， et al. Non-
41（8）: 104-107. destructive quantitative evaluation of delamination depth and
[10] RAHMAN M S U， HARYONO A， ABOU- thickness in GFRP using microwave reflectometry[J]. NDT

KHOUSA M A. Microwave non-destructive evaluation and E International， 2024（144）: 103065.
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2024 年 第 46 卷 第 10 期
无损检测