尹　健，邢　韻，劉松凱

(中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所，沈陽110014)

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基于圖像特征提取的在役管線故障缺陷的分類

尹健，邢韻，劉松凱

(中國科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所，沈陽110014)

摘要:分析了在役管線母材及焊縫的故障缺陷的主要類型及形成原因，并根據(jù)其在X射線底片上的顯圖的特點(diǎn)，確定了在役管線母材及焊縫的故障缺陷所提取的特征參數(shù)的類別，并對其提取算法進(jìn)行介紹，為智能分類識別在役管線故障缺陷X射線檢測圖像奠定了基礎(chǔ).

關(guān)鍵詞:在役管線;母材缺陷;焊縫缺陷;特征參數(shù);邊界分析;故障分類

管線是最重要的油氣運(yùn)輸載體，是現(xiàn)行五大運(yùn)輸工具之一.由于油氣輸送管線廣泛鋪設(shè)于世界各地，不同的地理環(huán)境、氣候變化等外界復(fù)雜條件所導(dǎo)致的由其母材及焊縫缺陷所引起的事故時(shí)有發(fā)生，且事故多對周圍環(huán)境造成影響，對人員安全構(gòu)成重大的威脅.因此如何正確地從在役管線檢測X射線底片中提取存在的故障缺陷圖形的特征、進(jìn)而分類故障缺陷類型顯得尤為重要［1－2］.

1　故障缺陷分類及圖像特點(diǎn)

1.1母材故障缺陷

在役管線的工況條件復(fù)雜，甚至惡劣，其缺陷形式復(fù)雜多樣.根據(jù)調(diào)查統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可將在役管線母材故障缺陷劃分為橫向缺陷、縱向缺陷以及其它形式缺陷三大部分.

在實(shí)際情況中，適合X射線檢測的在役管線母材故障缺陷主要有裂紋、孔洞以及不規(guī)則腐蝕，如圖1所示.

( 1)裂紋缺陷:其圖像特點(diǎn)是不規(guī)則的黑線狀，多為波線形，也有成平直狀、分叉狀、彎曲狀等多種顯形.

( 2)孔洞缺陷:其圖像特點(diǎn)是類圓形狀，且輪廓光滑邊緣規(guī)則，黑度值較大.

( 3)不規(guī)則腐蝕缺陷:其圖像特點(diǎn)是形狀復(fù)雜，輪廓邊界較不清楚，缺陷圖像占總圖像比例大.

1.2焊縫故障缺陷

正確地分類在役管線母材及焊縫故障缺陷的基礎(chǔ)是對其特征進(jìn)行充分的分析，根據(jù)GB 6417 －86《金屬熔合焊焊縫缺陷分類及說明》可將在役管線焊縫的故障缺陷歸為裂紋、未焊透、未熔合、氣孔、夾渣、形狀缺陷等六種類別.對在役管線焊縫處X射線底片所顯示的故障圖像進(jìn)行分析時(shí)，可根據(jù)圖像的形狀特點(diǎn)、圖像灰度值的分布以及故障圖像相對于整體圖像的位置進(jìn)行分析.下面將分類介紹焊縫故障缺陷(見圖2)的圖像形狀特點(diǎn)［3］.

圖1　在役管線母材缺陷Fig.1 Base metal defect of the in－service pipeline( a)—裂紋; ( b)—孔洞; ( c)—不規(guī)則腐蝕

圖2　在役管線焊縫缺陷Fig.2 Welding–line defect of the in－service pipeline( a)—裂紋; ( b)—未焊透; ( c)—未熔合; ( d)—?dú)饪? ( e)—夾渣; ( f)—形狀缺陷

( 1)裂紋:其圖像特點(diǎn)是其外形呈現(xiàn)明顯黑線狀并伴有微小的鋸齒，有些裂紋圖像有分叉，裂紋圖像中端部尖銳且黑度低，中間顯像變粗黑度變高.

( 2)未焊透:其圖像特點(diǎn)是外形呈細(xì)直黑線狀，輪廓整齊，呈斷續(xù)或連續(xù)分布，有時(shí)能貫穿整張底片，一般顯像于焊縫中部，成像寬度恰好是鈍邊機(jī)械加工時(shí)間隙的寬度.

( 3)未熔合:根部未熔合的圖像特點(diǎn)是呈連續(xù)或斷續(xù)的黑線且靠近母材側(cè)顯像整齊黑度值大;坡口未熔合的圖像特點(diǎn)是連續(xù)或斷續(xù)的黑線，寬度及黑度不均勻;層間未熔合的圖像特點(diǎn)是黑度低其外形呈塊狀，不易被發(fā)現(xiàn).

( 4)氣孔:其圖像特點(diǎn)是黑度較大的斑點(diǎn)狀，中心黑度大，輪廓明顯，以球狀居多但也有其它形狀，氣孔有單圖像也有密集分布圖像.

( 5)夾渣:其圖像特點(diǎn)是黑度較小的斑點(diǎn)狀，且其外形不規(guī)則，黑度分布無規(guī)律，較小的夾渣外形輪廓顯像不清.

( 6)形狀缺陷:其圖像不盡相同，其成像明顯區(qū)別于其他缺陷圖形，容易識別，缺陷甚至不需X射線拍照分析肉眼即可直接識別.

2　故障缺陷特征參數(shù)的確定

2.1圖像特征參數(shù)的選取依據(jù)

在役管線故障缺陷圖形是以缺陷形態(tài)為基礎(chǔ)，在X射線照射方法、管線壁厚尺寸以及焊接工藝等諸多因素共同作用的結(jié)果.由在役管線故障缺陷的圖像特點(diǎn)分析可知，故障缺陷圖像的外形輪廓、黑度值分布，以及圖中缺陷圖像相對于整體圖像的位置是判斷故障缺陷類別的最重要的三個(gè)因素，通過對此三類特征進(jìn)行正確的特征量提取，才能對故障缺陷進(jìn)行分類識別［4］.

2.2圖像特征參數(shù)的選取類別

在役管線母材及焊縫故障缺陷通過計(jì)算機(jī)作自動(dòng)識別時(shí)，要充分考慮缺陷的幾何形狀、缺陷灰度差及位置.本文提出可采用下面六類特征參數(shù)對在役管線母材及焊縫故障缺陷進(jìn)行標(biāo)識提取，其中前五點(diǎn)特征用于母材故障缺陷，全部特征用于焊縫故障缺陷:

( 1)長寬比L1/L2.根據(jù)長寬比可區(qū)分圓形與長形缺陷.

式中，L1為長軸長度; L2為短軸長度.

當(dāng)L1/L2≤3時(shí)可判定為圓形缺陷，反之可判定為長形缺陷.

式中，e為圓形度; S為區(qū)域面積; C為區(qū)域周長.

圓形度0＜e≤1，當(dāng)e趨近于1時(shí)圖像形狀趨近于圓形，當(dāng)e = 1時(shí)圖像為圓形，當(dāng)e取值越小時(shí)，圖像形狀越不規(guī)則，理論上最小值可趨向于0.

( 3)填充度指數(shù)ε.填充度指數(shù)反映了故障缺陷形狀走向趨勢.

式中，Lx為故障缺陷圖像水平方向長度; Ly為故障缺陷圖像垂直方向長度; S為故障缺陷圖像的面積.

( 4)尖部尖銳度USP.尖銳度主要表征條形故障缺陷圖形中兩端的尖銳程度，尖銳度越大表明缺陷圖像越尖銳.

式中，S1、S2為端部兩側(cè)長度為長徑1/4部的面積值; S為缺陷的總面積.

( 5)對稱性SYM.它主要表征故障缺陷圖形的對稱性;條形缺陷對稱性較好，不規(guī)則缺陷的對稱性較差.

考核成績設(shè)置為平時(shí)成績∶期中成績∶期末成績=4∶2∶4的模式（見表1）．該模式充分體現(xiàn)了過程考核和集中考核相結(jié)合的原則，培養(yǎng)了學(xué)生參與意識、責(zé)任意識和規(guī)則意識．其假設(shè)的前提是學(xué)生平時(shí)表現(xiàn)直接影響平時(shí)成績，進(jìn)而間接影響期中和期末集中考核成績．線上考核滿足個(gè)性化學(xué)習(xí)需要，培養(yǎng)責(zé)任意識與規(guī)則意識，課堂考核培養(yǎng)學(xué)生參與意識、責(zé)任意識、團(tuán)隊(duì)意識、擔(dān)當(dāng)意識及創(chuàng)新意識．考核方式與學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)及學(xué)習(xí)效果直接相關(guān)．考核過程公開、公正、透明，對所有學(xué)生一視同仁，才能獲得學(xué)生尊重與合作．

式中，S1、S2為端部兩側(cè)長度為長徑1/4部的面積值.

( 6)缺陷的相對灰度REG.相對灰度主要表征的是故障缺陷圖像灰度于其背景灰度的比值關(guān)系.

式中，A為缺陷圖像灰度平均值; B為缺陷圖像輪廓向外5個(gè)像素部分灰度平均值.

故障缺陷的不同在圖像中成像的灰度也不盡相同，相對灰度可區(qū)別形狀相近的不同類型故障缺陷的圖像.

( 7)缺陷的重心坐標(biāo)相對焊縫中心的位置PST.相對位置主要區(qū)別顯像圖像形狀相似，灰度值相近但顯像位置有差別的不同類型的故障缺陷.

式中，d為故障缺陷圖像形狀重心與焊縫中心線之間距離; BW為焊縫圖像寬度.

3　故障缺陷特征參數(shù)的計(jì)算

3.1鏈碼法的邊界分析

目標(biāo)區(qū)域外部形狀是構(gòu)成區(qū)域邊界像素的集合，利用鏈碼法［5］可以方便地提取并計(jì)算一系列的幾何特征，將空間邊界信息壓縮表示.

鏈碼法對缺陷邊界進(jìn)行跟蹤時(shí)，由于數(shù)字圖像是離散的，所以區(qū)域邊界可對應(yīng)理解成相鄰邊界像素的依次相連.鏈碼法通?；诰€段的4或8鏈碼，每段的方向使用編號進(jìn)行編碼.4鏈碼取值如圖3( a)所示，取值為0、1、2、3或0、2、4、6; 8鏈碼取值如圖3( b)所示，用0、1、2、3、4、5、6、7表示8個(gè)方向，按逆時(shí)針遞增，方向碼即為上面提及的數(shù)字.下面將采用8鏈碼進(jìn)行描述邊界.如圖4所示，水平或垂直方向的鏈碼邊界(碼長為1)用偶數(shù)表示;對角線方向的鏈碼界(碼長為用奇數(shù)表示.

當(dāng)設(shè)定坐標(biāo)系原點(diǎn)于左上角時(shí)( X軸正方向由左向右，Y軸正方向由上而下)，表1給出鄰域各點(diǎn)相對于中心點(diǎn)的偏差值.

如圖4所示的一條以S為起點(diǎn)的封閉曲線，其鏈碼編碼與方向有直接關(guān)聯(lián)，順、逆時(shí)針方向編碼完全不同，其順時(shí)針方向編碼構(gòu)成的鏈碼可表示為: 0－7－6－6－6－6－5－5－3－3－2－1－2 －1－2.在具體應(yīng)用時(shí)必須加以說明.

表1　中心點(diǎn)與各鄰點(diǎn)坐標(biāo)偏差Table 1 Deviation between the central point and the neighboring points

圖4　邊界的鏈碼表示Fig.4 Boundary chain show

3.2故障缺陷的特征計(jì)算

計(jì)算在役管線缺陷的特征，有些特征參數(shù)的計(jì)算比較簡單，在前文中已給出具體計(jì)算公式，而有些公式涉及其內(nèi)部參數(shù)計(jì)算相對復(fù)雜，因此特征參數(shù)值的獲得依賴于其相關(guān)參數(shù)的提取計(jì)算.

( 1)面積S.面積與故障缺陷圖像有關(guān)，而與其內(nèi)部灰度級的變化無關(guān).在像素邊長為1的條件下，可以用如圖5所示的像素計(jì)數(shù)法來求區(qū)域面積.下面將給出圖5所示面積求解方法，圖5中區(qū)域面積的計(jì)算公式如下:

圖5　面積計(jì)算方法ig.5 Method to estimate image’s area

式中，“1”為二值數(shù)字圖像中物體的區(qū)域.需要說明的是，故障缺陷面積計(jì)算時(shí)，必須將缺陷圖像進(jìn)行填充，即計(jì)算面積為圖像“實(shí)心”面積.

( 2)周長C.根據(jù)上文對于鏈碼法的定義，可設(shè)定每個(gè)鏈碼代表的長度為Δli，進(jìn)一步設(shè)定區(qū)域邊界鏈碼表示為a1，a2，a3……，an，則其周長度量可由以下二式確定:

式中，ne為鏈碼中偶數(shù)鏈的數(shù)目; n為鏈碼序列中碼的總數(shù)目.

( 3)長軸l1、短軸l2.如圖6所示，長軸短軸分別代表區(qū)域圖像邊界中最大距離的兩點(diǎn)連線和最小距離的兩點(diǎn)連線.

圖6　缺陷長軸、短軸Fig.6 Major axis and minor axis of a defect

若兩點(diǎn)間的鏈碼為{ a1，a2，a3，……，ak，}，則兩點(diǎn)間距離為

式中，ai0為水平方向鏈碼; ai2為垂直方向鏈碼.

結(jié)合圖6及式11可知L1= dmax，L2為垂直于長徑的邊界上任意兩點(diǎn)連線最大長度，即:

( 4)缺陷水平長度L1、缺陷垂直長度.L2目標(biāo)區(qū)域的水平及垂直長度定義如圖7所示，分別指缺陷最大及最小縱坐標(biāo)之差與缺陷最大及最小橫坐標(biāo)之差.

圖7　缺陷水平長度、垂直長度Fig.7 Horizontal length and vertical length of a defect

( 5)目標(biāo)區(qū)域的重x0，y0心.對于缺陷圖像區(qū)域重心的獲取是確定缺陷位置的前提，通過重心相對圖像其他目標(biāo)位置的距離計(jì)算分析缺陷類型，重心的計(jì)算公式如下［6］:

式中，x為橫向; y為縱向; f( x，y)為點(diǎn)f( x，y)的灰度值.

( 6)焊縫的中心位置

縫的中心位置即焊縫寬度中心線位置，圖像二值化后求得焊縫寬度的平均數(shù)的一半即為焊縫的中心位置.

4　結(jié)論

主要分析了在役管線母材及焊縫的故障缺陷的種類以及在X射線底片上圖像的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)了以長寬比L1/L2、圓形度e、填充度ε、尖部尖銳度USP及對稱性SYM等五組特征作為母材的特征值;以長寬比L1/L2、圓形度e、填充度ε、尖部尖銳度USP、對稱性SYM、缺陷的相對灰度REG及缺陷的重心坐標(biāo)相對焊縫中心的位置PST等七組特征作為焊縫的特征值.并且對所有特征值的計(jì)算及部分計(jì)算公式中出現(xiàn)的復(fù)雜變量作詳細(xì)的分析，為以后運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對在役管線故障缺陷進(jìn)行分類識別奠定了基礎(chǔ).

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Fault classification of the in－service pipeline based on image feature extraction

Yin Jian，Xing Yun，Liu Songkai
( Chinese Academy of Sciences Shenyang Institute of Automation，Shenyang 110014，China)

Abstract:The main types of the fault of the base metal and the welding－line of the in－service pipeline were analyzed.According to the characteristics of the X－ray film，the characteristic parameters were determined.A feature extraction algorithm was proposed It may provide an important base for the intelligent recognition and the fault classification of the in－service pipeline of the x ray image.

Key words:in－service pipeline; base metal defect ; welding–line defect; characteristic parameters; boundary analysis; fault classification

作者簡介:尹健( 1983—)，男，助理研究員，工學(xué)碩士，E－mail: yinjian@ sia.cn.

收稿日期:2015-10-23.

doi:10.14186/j.cnki.1671－6620.2016.01.015

中圖分類號:TB 304

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

文章編號:1671-6620( 2016) 01-0076-05