典型文献
环焊缝缺陷漏磁内检测图像识别技术研究
文献摘要：
为解决油气管道环焊缝信号复核及缺陷排查工作严重依赖人工问题,采用高斯混合模型(GMM)聚类分析方法完成漏磁检测伪彩色图像的颜色特征提取和缺陷识别分类算法开发.考虑了信号断点、变壁厚等常见异常信号的影响,研制出环焊缝缺陷漏磁内检测图像智能分析软件,实现了环焊缝漏磁内检测信号图像的自动采集和缺陷智能识别分析.与人工复核结果比较,缺陷智能识别分类的准确率达到90％以上,可应用于环焊缝漏磁内检测信号复核并提高缺陷排查效率和智能化水平.
文献关键词：
油气管道;漏磁内检测;环焊缝;图像识别
中图分类号：
作者姓名：
雷铮强;颜元
作者机构：
国家管网集团科学技术研究总院分公司 河北 廊坊 065000;中国石油国际勘探开发有限公司 北京 100034
文献出处：
引用格式：
[1]雷铮强;颜元-.环焊缝缺陷漏磁内检测图像识别技术研究)[J].石油管材与仪器,2022(05):32-36
A类：
B类：
环焊缝缺陷,漏磁内检测,图像识别技术,识别技术研究,油气管道,管道环焊缝,复核,缺陷排查,高斯混合模型,GMM,聚类分析方法,漏磁检测,伪彩色,彩色图像,颜色特征,缺陷识别,识别分类,分类算法,算法开发,断点,壁厚,常见异常,异常信号,图像智能分析,检测信号,信号图像,自动采集,智能识别,识别分析,结果比较,智能化水平
AB值：
0.30993
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