管道漏磁檢測(cè)的智能方法綜述①

杜文飛， 李春光， 萬四海

1.浙江大學(xué) 工程師學(xué)院，杭州 310015； 2.浙江大學(xué) 寧波研究院，浙江 寧波 315100； 3.浙江大學(xué) 信息與電子工程學(xué)院，杭州 310027； 4.中國五洲(集團(tuán))有限公司，河南 許昌 461200

管道運(yùn)輸是油氣運(yùn)輸?shù)闹饕绞?，其安全問題一直備受重視．管道上任何微小的缺陷都可能導(dǎo)致油氣泄露，具有很大的潛在危險(xiǎn)，因此需要定期對(duì)管道進(jìn)行檢測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)管道上存在的缺陷并進(jìn)行修復(fù)．漏磁檢測(cè)技術(shù)可以在不破壞管道完整性的情況下，利用漏磁檢測(cè)器對(duì)管道中的缺陷進(jìn)行檢測(cè)[1-2]．漏磁檢測(cè)器是根據(jù)漏磁原理制造的一種儀器，檢測(cè)器采集的管道漏磁數(shù)據(jù)可以反映管道的受損情況．通過處理和分析漏磁數(shù)據(jù)，不僅能檢測(cè)出管道上的缺陷，還能識(shí)別出管道中的焊縫、閥門、三通、法蘭和彎頭等組件用以輔助缺陷定位．傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法依賴于人工對(duì)漏磁信號(hào)曲線進(jìn)行判別，這種方法效率低、主觀性強(qiáng)，且容易出錯(cuò)．隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，許多基于人工智能的方法被應(yīng)用到管道漏磁檢測(cè)中，在提高效率的同時(shí)也取得了良好的效果．

本文對(duì)管道漏磁檢測(cè)的智能方法進(jìn)行了綜述，首先在第1節(jié)中簡(jiǎn)要介紹了漏磁檢測(cè)的基本原理，隨后在第2節(jié)中重點(diǎn)闡述了管道漏磁檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)方法中基于分類的方法、基于目標(biāo)檢測(cè)的方法和多分量方法，在第3節(jié)中介紹了基于知識(shí)的智能專家系統(tǒng)，并在第4節(jié)中進(jìn)一步闡述了多傳感器融合方法，最后在第5節(jié)中進(jìn)行了總結(jié)，并討論了當(dāng)前漏磁檢測(cè)智能方法仍然存在的問題．

1 管道漏磁檢測(cè)的基本原理

1966年，Zatsepin和Shcherbinin首先提出了無限長(zhǎng)矩形裂紋的磁偶極子模型，該模型是漏磁檢測(cè)解析法的基礎(chǔ)理論之一[3]．經(jīng)過不斷的發(fā)展，如今漏磁檢測(cè)已經(jīng)成為一種經(jīng)濟(jì)實(shí)用的管道內(nèi)無損檢測(cè)技術(shù)．

漏磁檢測(cè)技術(shù)依賴于鐵磁性管道的高磁導(dǎo)率特性，這一特性使管道的管壁可以被永磁體或線圈產(chǎn)生的均勻磁場(chǎng)磁化至飽和或接近飽和磁通密度[4]．在正常的管道區(qū)域中，外加磁場(chǎng)的磁感線被束縛于管壁的內(nèi)部，幾乎沒有磁感線從管壁表面穿出．當(dāng)管壁中存在缺陷時(shí)，缺陷處的磁導(dǎo)率比正常區(qū)域的磁導(dǎo)率更小，磁阻比正常區(qū)域的更大，這會(huì)導(dǎo)致磁感線從缺陷上方或下方泄露出來，泄露的磁通量可以通過霍爾效應(yīng)傳感器檢測(cè)到[5]，如圖1所示．

圖1 管道漏磁檢測(cè)基本原理

漏磁檢測(cè)器是根據(jù)漏磁原理制造的一種管道內(nèi)檢測(cè)工具，其主要通過管道中油氣等介質(zhì)的流動(dòng)作為動(dòng)力在管內(nèi)移動(dòng)，并在運(yùn)行過程中不斷采集管壁的漏磁數(shù)據(jù)[6]．漏磁檢測(cè)器主要由動(dòng)力節(jié)、漏磁節(jié)、計(jì)算機(jī)節(jié)和電池節(jié)這4個(gè)部分組成，如圖2(a)所示．動(dòng)力節(jié)中的皮碗可用于產(chǎn)生壓差推動(dòng)檢測(cè)器前進(jìn)； 漏磁節(jié)包含磁化裝置和多個(gè)霍爾傳感器，磁化裝置可以使管壁磁化，霍爾傳感器用于測(cè)量漏磁通； 計(jì)算機(jī)節(jié)負(fù)責(zé)控制測(cè)量的過程和存儲(chǔ)采集的數(shù)據(jù)； 電池節(jié)提供電力支持．節(jié)與節(jié)之間使用萬向節(jié)連接，以保證檢測(cè)器可以通過彎道．

圖2 管道漏磁檢測(cè)器結(jié)構(gòu)

漏磁檢測(cè)器中包含了一組沿著圓周排列的霍爾傳感器，如圖2(b)所示，每一個(gè)傳感器都可以測(cè)量該處三維磁場(chǎng)矢量H=(Hx，Hy，Hz)，其中Hx表示沿著檢測(cè)器運(yùn)行方向的磁場(chǎng)軸向分量(水平分量)，Hy表示沿著管徑方向的磁場(chǎng)徑向分量(垂直分量)，Hz表示沿著圓周方向的磁場(chǎng)周向分量(切向分量)．根據(jù)采集的三維漏磁場(chǎng)矢量信號(hào)，繪制出其3個(gè)分量的曲線如圖3(a-c)所示．在漏磁曲線中，橫軸表示檢測(cè)器沿著管道方向運(yùn)行的里程數(shù)，縱軸表示不同傳感器通道測(cè)量的漏磁信號(hào)，每條曲線與傳感器通道一一對(duì)應(yīng)．曲線的幅值表示漏磁信號(hào)值的大小，由于相鄰?fù)ǖ篱g的幅值差距很小，所以在曲線之間添加了一定的縱向間隔來分隔它們．此外，也可以將漏磁信號(hào)進(jìn)行灰度映射或偽彩色映射，通過顏色的深淺來表示漏磁信號(hào)的大小，如圖3(d-f)所示．漏磁信號(hào)在正常區(qū)域變化較為平緩，而在缺陷區(qū)域和組件區(qū)域會(huì)出現(xiàn)異常波動(dòng)，這些波動(dòng)與周圍的正常信號(hào)形成明顯差異，根據(jù)這個(gè)特性可以區(qū)分出管道上的缺陷和不同的組件．

圖3 漏磁信號(hào)各個(gè)分量曲線和偽彩色圖像

2 管道漏磁檢測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法

近年來，以機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)在模式識(shí)別、圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域取得了許多令人矚目的成就，其中的很多方法也被應(yīng)用到管道漏磁檢測(cè)領(lǐng)域，極大地提高了漏磁檢測(cè)的效率和精度．本節(jié)對(duì)管道漏磁檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)方法中基于分類的方法、基于目標(biāo)檢測(cè)的方法和多分量方法進(jìn)行了介紹，概述了每一類方法的研究現(xiàn)狀，并分析了這些方法的特點(diǎn)．

2.1 基于分類的方法

漏磁信號(hào)在正常區(qū)域、缺陷區(qū)域和組件區(qū)域會(huì)呈現(xiàn)出不同的特征．基于分類的方法可以直接對(duì)漏磁信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取出數(shù)據(jù)的特征后進(jìn)行分類； 也可以根據(jù)漏磁數(shù)據(jù)繪制出漏磁曲線圖像、灰度圖像或偽彩色圖像，隨后使用圖像處理的方法提取特征并進(jìn)行分類．

在分類任務(wù)中，特征的好壞直接影響到分類器性能的好壞[7]，一些研究人員根據(jù)漏磁信號(hào)的特點(diǎn)人工設(shè)計(jì)了不同的特征來執(zhí)行分類任務(wù)．文獻(xiàn)[8]對(duì)漏磁信號(hào)與缺陷類型及尺寸之間的關(guān)系進(jìn)行了分析，提取了漏磁信號(hào)徑向分量的峰值、徑向分量的峰間距、軸向分量的信號(hào)高度和寬度作為缺陷特征，然后采用支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和梯度提升決策樹對(duì)5類缺陷進(jìn)行了分類識(shí)別，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所選取的特征的有效性．文獻(xiàn)[9]使用漏磁信號(hào)波形的峰谷值、峰谷差、谷谷差和谷谷值等特征，分析和比較了支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)7種不同缺陷進(jìn)行分類的效果和優(yōu)缺點(diǎn)．文獻(xiàn)[10-11]提出了一種基于支持向量機(jī)的方法對(duì)管道部件和缺陷進(jìn)行區(qū)分，該方法采用了后驗(yàn)熵進(jìn)行特征選擇，以上下峰次序、信號(hào)最大幅值、峰峰跨度、傳感器數(shù)量、軸向斜率和周向斜率作為特征向量，可以有效地識(shí)別缺陷和不同的部件．文獻(xiàn)[12]提出了一種基于KPCA (Kernel Principal Component Analysis)和Boosting結(jié)合的管道異常檢測(cè)算法，該算法首先使用KPCA對(duì)設(shè)計(jì)的特征進(jìn)行選擇，隨后利用選擇的特征訓(xùn)練Boosting分類器，實(shí)現(xiàn)了對(duì)焊縫、法蘭和閥門的分類．文獻(xiàn)[13]提出了一種基于改進(jìn)最小二乘雙支持向量機(jī)的焊縫缺陷分類方法，以管道漏磁信號(hào)的波動(dòng)特征和形狀特征作為支持向量機(jī)的輸入，并采用粒子群算法對(duì)支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)和核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性．文獻(xiàn)[14]提取了缺陷的多種統(tǒng)計(jì)特征，分別使用正則化最小二乘、支持向量機(jī)和偏最小二乘回歸方法將漏磁圖像分為有缺陷和無缺陷兩類．文獻(xiàn)[15]提取了缺陷的顯著性、對(duì)比度、中心點(diǎn)和指紋這4種特征，然后利用支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和KNN (K-Nearest Neighbor)方法對(duì)漏磁圖像上的正常區(qū)域和缺陷區(qū)域進(jìn)行檢測(cè)．

人工特征提取很大程度上依賴于專家經(jīng)驗(yàn)，不同的人可能傾向于提取不同類型的特征，這種提取方法存在很強(qiáng)的主觀性，因此一些研究者開始關(guān)注更加智能的自動(dòng)特征提取方法．卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)特征提取，能夠獲取到圖像中不同層次的特征，并通過全連接層輸出分類的概率．文獻(xiàn)[16]利用LeNet5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)無缺陷、軸向缺陷、周向缺陷和斜向缺陷的漏磁曲線圖像進(jìn)行分類，該模型可以自動(dòng)提取漏磁曲線圖像不同層次的特征，實(shí)現(xiàn)了管道缺陷的快速與批量化識(shí)別．文獻(xiàn)[17]利用改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層提取管道焊縫的特征信息，實(shí)現(xiàn)了對(duì)無缺陷、環(huán)焊縫和螺旋焊縫曲線圖像的智能識(shí)別．文獻(xiàn)[18]使用經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練和篩選后的卷積核構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過該網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取焊縫圖像中的特征，實(shí)現(xiàn)了環(huán)焊縫與螺旋焊縫的自動(dòng)分類．

對(duì)基于分類方法的相關(guān)研究進(jìn)行總結(jié)，如表1所示．從表1可以看出，目前直接使用漏磁數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法多數(shù)采用人工特征提取，人工提取可以根據(jù)漏磁數(shù)據(jù)或圖像的特點(diǎn)設(shè)計(jì)出具有區(qū)分度的特征，但這種提取方式主觀性很強(qiáng)．基于圖像的分類方法既有使用人工特征提取的方法，也有使用自動(dòng)特征提取的方法，自動(dòng)特征提取可以直接從漏磁圖像中學(xué)習(xí)到不同層次的結(jié)構(gòu)特征，無需人工手動(dòng)設(shè)計(jì)特征，其對(duì)圖像亮度和缺陷形態(tài)等變化的適應(yīng)性更強(qiáng)，能夠適應(yīng)更多復(fù)雜的場(chǎng)景．

表1 基于分類方法的相關(guān)研究

圖4 基于目標(biāo)檢測(cè)的方法

2.2 基于目標(biāo)檢測(cè)的方法

目標(biāo)檢測(cè)是圖像處理的一項(xiàng)基本任務(wù)．基于目標(biāo)檢測(cè)的方法可以對(duì)漏磁圖像進(jìn)行處理，不僅能檢測(cè)出圖像中缺陷和組件的類別，還可以用矩形框標(biāo)記出缺陷和組件的具體位置，很符合實(shí)際管道檢測(cè)的需求，如圖4所示．

已有許多研究者致力于將目標(biāo)檢測(cè)算法應(yīng)用到管道漏磁檢測(cè)中．文獻(xiàn)[19]提出了一個(gè)包含特征提取和預(yù)測(cè)模塊的環(huán)焊縫目標(biāo)檢測(cè)方法，特征提取模塊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取特征，預(yù)測(cè)模塊使用全連接網(wǎng)絡(luò)和卷積網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)目標(biāo)的類別和錨框的偏移量，該方法在較大的噪聲和數(shù)據(jù)局部缺失的情況下也具備較好的表現(xiàn)．文獻(xiàn)[20]利用視覺表示對(duì)比學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)單框架生成預(yù)訓(xùn)練模型，并將預(yù)訓(xùn)練后的模型替換到Faster R-CNN的特征提取網(wǎng)絡(luò)中，然后使用該網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)漏磁圖像中的缺陷類型和位置．文獻(xiàn)[21]提出了一種改進(jìn)的級(jí)聯(lián)R-CNN多目標(biāo)檢測(cè)算法，利用該算法對(duì)缺陷、管道分支、三通和焊縫進(jìn)行檢測(cè)，通過在級(jí)聯(lián)R-CNN中添加FPN (Feature Pyramid Networks)和OHEM (Online Hard Example Mining)來提高目標(biāo)檢測(cè)的精度．文獻(xiàn)[22]為了解決小目標(biāo)檢測(cè)精度低的問題，將空洞卷積和注意力殘差模塊引入到SSD算法中，該算法對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)效果明顯，能夠自動(dòng)識(shí)別環(huán)焊縫、螺旋焊縫和缺陷．

基于目標(biāo)檢測(cè)的方法能夠在整張漏磁圖像上對(duì)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，其可視化結(jié)果顯得更為直觀，不僅能檢測(cè)出目標(biāo)的類別，還可以得到目標(biāo)的位置．但是目標(biāo)檢測(cè)所使用的網(wǎng)絡(luò)也往往更加復(fù)雜，檢測(cè)時(shí)需要耗費(fèi)更多的計(jì)算時(shí)間，在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的場(chǎng)景中可能會(huì)受到限制．

2.3 多分量方法

漏磁檢測(cè)器可以測(cè)量三維磁場(chǎng)矢量，磁場(chǎng)的3個(gè)分量都包含了管道的部分信息．多數(shù)研究只使用了漏磁信號(hào)單個(gè)分量的數(shù)據(jù)，忽略了另外兩個(gè)分量上所含的信息，或者僅在特征提取時(shí)單獨(dú)提取出不同分量的特征作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，而沒有考慮分量之間的融合．

為了充分地利用漏磁信號(hào)中多個(gè)分量的信息，文獻(xiàn)[23]提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合方法，該方法使用漏磁信號(hào)軸向、徑向和周向分量的數(shù)據(jù)來模擬RGB彩色圖像的3個(gè)通道，然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這3個(gè)通道的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合．文獻(xiàn)[24]使用主成分分析方法對(duì)漏磁圖像的3個(gè)分量進(jìn)行融合，相比較于只使用一個(gè)分量的圖像，融合后的圖像可以提供所有關(guān)于缺陷形狀、邊緣和4個(gè)角的增強(qiáng)信息．文獻(xiàn)[25]提出了一種基于空間矢量的多分量信息融合方法，同時(shí)考慮了磁場(chǎng)的幅值和方向信息，把3個(gè)正交的分量融合到一個(gè)三維矩陣中，然后將這個(gè)矩陣映射到新的ARC (Axial-Radial-Circumferential)空間上作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，該融合方法能夠更好地反映出真實(shí)磁場(chǎng)的空間分布，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性．

3 基于知識(shí)的智能專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是人工智能中非常重要和活躍的一個(gè)分支，它是一種基于知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理判斷的智能系統(tǒng)，自從20世紀(jì)70年代問世以來，各種不同的專家系統(tǒng)在全世界范圍內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用，并產(chǎn)生了巨大的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益．

在管道漏磁檢測(cè)中，專家系統(tǒng)根據(jù)缺陷識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)和專家檢測(cè)的經(jīng)驗(yàn)建立知識(shí)庫，通過模擬專家的思維過程對(duì)漏磁數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以此來檢測(cè)管道上的缺陷．有些專家系統(tǒng)還可以進(jìn)一步對(duì)產(chǎn)生缺陷的原因進(jìn)行分析，并提供解決的方案．文獻(xiàn)[26]基于專家系統(tǒng)理論，建立了一個(gè)管道漏磁信號(hào)自適應(yīng)識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用樣本庫和知識(shí)庫相結(jié)合的方法，充分發(fā)揮了人機(jī)交互的優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)漏磁信號(hào)的自動(dòng)分類識(shí)別，具有較高的識(shí)別效率和精度．文獻(xiàn)[27]開發(fā)了一套具有多圖形顯示、數(shù)據(jù)自動(dòng)修復(fù)、數(shù)據(jù)自動(dòng)分析處理和檢測(cè)報(bào)告自動(dòng)輸出的漏磁檢測(cè)專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據(jù)異常點(diǎn)漏磁信號(hào)會(huì)產(chǎn)生突變的特點(diǎn)，通過專家設(shè)定的閾值來識(shí)別焊縫和缺陷，并將用于計(jì)算腐蝕缺陷的長(zhǎng)度、寬度和深度的經(jīng)驗(yàn)公式，以及用于管道安全性評(píng)估的方程作為系統(tǒng)的領(lǐng)域知識(shí)，實(shí)現(xiàn)了缺陷的量化和評(píng)估[28]．文獻(xiàn)[29]為了提高管道漏磁檢測(cè)的效率，提出了一種漏磁檢測(cè)數(shù)據(jù)分析專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅可以檢測(cè)出管道中的環(huán)焊縫、彎頭、三通和閥門等組件，還能自動(dòng)識(shí)別和量化缺陷，并輸出包含缺陷里程、周向位置、距離最近參考點(diǎn)的位置和尺寸等信息的分析報(bào)告．文獻(xiàn)[30]在進(jìn)行多次管道檢測(cè)后，得到了一組將缺陷特征和某種參數(shù)聯(lián)系起來的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，每條經(jīng)驗(yàn)規(guī)則都代表了一個(gè)概念形式的典型缺陷模式，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個(gè)基于知識(shí)的離線檢測(cè)專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)在分析時(shí)選擇與待檢測(cè)缺陷模式最相似的模式，并對(duì)所選模式應(yīng)用指定的經(jīng)驗(yàn)規(guī)則來獲得該缺陷的特征估計(jì)，最后通過合適的預(yù)測(cè)方法對(duì)缺陷進(jìn)行識(shí)別和評(píng)估．

4 多傳感器融合方法

除了漏磁檢測(cè)外，還有許多其他的無損檢測(cè)技術(shù)也可以應(yīng)用到管道檢測(cè)中，如超聲檢測(cè)、電磁聲學(xué)檢測(cè)和渦流檢測(cè)等．這些檢測(cè)方法通過不同的傳感器采集不同類型的管道數(shù)據(jù)，可以提供更加全面的管道信息，一些研究者嘗試將不同傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合以獲得更好的檢測(cè)效果．文獻(xiàn)[31]提出了一種將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-S證據(jù)理論相結(jié)合的數(shù)據(jù)融合模型，該融合模型首先使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)漏磁傳感器和超聲傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，然后把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值經(jīng)過歸一化后作為D-S證據(jù)理論的證據(jù)，最后使用證據(jù)理論進(jìn)行融合計(jì)算并給出缺陷識(shí)別的結(jié)果．文獻(xiàn)[32]利用模糊線性回歸算法對(duì)漏磁檢測(cè)數(shù)據(jù)與超聲檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，推導(dǎo)出不同傳感器之間數(shù)據(jù)融合的隸屬度和置信區(qū)間計(jì)算公式，使用隸屬度的大小來表示損傷的程度，并得到了某一檢測(cè)損傷在一定可靠度和置信度時(shí)模糊表征尺寸的上下限計(jì)算公式，這個(gè)公式可以將檢測(cè)數(shù)據(jù)表征成更接近實(shí)際尺寸的表征尺寸，從直觀上給出了數(shù)據(jù)融合的結(jié)果．文獻(xiàn)[33]提出了一種基于完全鏈接的模糊推理系統(tǒng)和D-S證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合腐蝕檢測(cè)方法，該方法首先分別使用模糊推理系統(tǒng)對(duì)多個(gè)漏磁傳感器的數(shù)據(jù)與多個(gè)超聲傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，然后以這兩個(gè)模糊推理系統(tǒng)的輸出作為D-S證據(jù)理論的證據(jù)，最后通過D-S證據(jù)理論做出決策并輸出檢測(cè)的結(jié)果．

當(dāng)前文獻(xiàn)報(bào)道中的多傳感器融合的方法主要使用漏磁檢測(cè)和超聲檢測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合．漏磁檢測(cè)可以檢測(cè)到管壁上較為復(fù)雜的缺陷，但是只限于材料近表面的檢測(cè)； 超聲波檢測(cè)能夠檢測(cè)較厚的管壁，但是對(duì)復(fù)雜缺陷的檢測(cè)比不上漏磁檢測(cè)．使用融合方法對(duì)這兩種傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可以得到更全面的缺陷信息，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性．

5 總結(jié)與展望

利用漏磁信號(hào)數(shù)據(jù)檢測(cè)管道缺陷一直是一項(xiàng)重要且富有挑戰(zhàn)性的任務(wù)，傳統(tǒng)人工檢測(cè)方法的局限性促使研究人員不斷探索更加高效和更加準(zhǔn)確的檢測(cè)方法．人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為管道漏磁檢測(cè)提供了新的思路，許多基于人工智能的方法被應(yīng)用到漏磁檢測(cè)領(lǐng)域并取得了良好的成果．本文對(duì)管道漏磁檢測(cè)的智能方法進(jìn)行了綜述，首先簡(jiǎn)要介紹了漏磁檢測(cè)的基本原理，隨后重點(diǎn)闡述了管道漏磁檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)方法中基于分類的方法、基于目標(biāo)檢測(cè)的方法和多分量方法，以及管道漏磁檢測(cè)中基于知識(shí)的智能專家系統(tǒng)，并進(jìn)一步介紹了多傳感器融合方法．

雖然當(dāng)前基于人工智能的漏磁檢測(cè)方法在理論和實(shí)驗(yàn)研究上取得了一定的成果，但是仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)．下面針對(duì)目前漏磁檢測(cè)智能方法中存在的一些問題進(jìn)行討論．

(1) 基于學(xué)習(xí)的方法需要大量的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，然而管道漏磁數(shù)據(jù)集中缺陷樣本的數(shù)量往往很少，樣本不足時(shí)應(yīng)用基于學(xué)習(xí)的方法很容易導(dǎo)致模型過擬合．在小樣本情況下使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行漏磁檢測(cè)是未來需要解決的一個(gè)問題．

(2) 在真實(shí)的管道環(huán)境中，焊縫和其他組件處也可能存在缺陷，圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)的方法都很難將這些地方的缺陷正確識(shí)別出來．實(shí)現(xiàn)焊縫和組件處缺陷的精準(zhǔn)識(shí)別也是未來研究需要解決的一個(gè)問題．

(3) 在漏磁檢測(cè)的智能方法中，基于數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方法可以在大數(shù)據(jù)和大算力的支持下達(dá)到較高的精度，基于知識(shí)的推理方法能夠充分利用專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)解決各種復(fù)雜的問題．人類在解決問題時(shí)，通常會(huì)結(jié)合數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和知識(shí)推理共同進(jìn)行決策．然而在漏磁檢測(cè)的應(yīng)用中，基于學(xué)習(xí)的方法和基于推理的方法幾乎是分開的，研究如何使機(jī)器學(xué)習(xí)和邏輯推理進(jìn)行協(xié)同工作，以達(dá)到更高的智能水平，這是未來漏磁檢測(cè)智能方法中值得探索的一個(gè)方向．