應用方案—采用紅外熱成像對管道缺陷進行定量分析檢測

在管道機器人的檢測過程中，通常需要檢查管道內(nèi)壁的缺陷并估計出缺陷部位的危險程度，以便能夠及時修復缺陷，延長管道的使用壽命。目前的方法主要為機器人攜帶檢測裝置的內(nèi)部缺陷檢查技術，但這樣的設備仍然非常匱乏。隨著無損檢測技術的發(fā)展，實際工程應用中不僅需要定性分析結(jié)果，還需要對管道缺陷的尺寸，深度和其他信息的定量分析結(jié)果。

圖為紅外圖像和灰度圖像的對比

利用紅外熱成像技術檢測缺陷是一種迅速發(fā)展的方法。但是，通過人工觀察很難定量和準確地分析紅外熱像儀采集的圖像中缺陷的大小和位置，這只能判斷是否存在缺陷以及缺陷的近似形狀，不利于有效地評估缺陷的風險程度。因此，非常有必要對收集到的熱圖像進行圖像處理和分析。目前，缺陷的定量分析主要集中在缺陷區(qū)域的分析上。之前的方法可以得到像素尺寸的缺陷區(qū)域，但是以物理長度為單位確定缺陷區(qū)域的實際尺寸仍然是困難的。

圖為缺陷位置校準

研究者提出了一種紅外熱像儀圖像處理管道缺陷檢測方法，可用于定量分析表面缺陷的類型和面積并檢測管道內(nèi)壁上的位置。為了解決獲取紅外熱像的問題，設計了一種基于渦流加熱的特殊紅外熱像儀，可以用來獲得畸變較小的內(nèi)管壁缺陷從像素到實際尺寸的熱像圖并進行校準。實驗表明，將該方法與提出的紅外成像裝置結(jié)合使用，可以安裝在管道檢查機器人中，實現(xiàn)管道內(nèi)壁表面缺陷的無損檢測。

參考資料：

Yixuan Li, Yunwei Zhang, Yangyang Fan. A Quantitative Analysis Method for Pipeline Defect Inspection Based on Infrared Thermal Imaging [C]. 2018 2nd IEEE Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference(IMCEC 2018).