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摘要：长期以来，管道漏磁内检测以其对管道内环境要求不高、不需要耦合剂、适用范围广、价格低廉等优越性，成为目前管道检测应用中使用最为广泛、技术最成熟的检测手段。而对管道检测数据进行可视化分析，得到管道内部缺陷和焊缝的特征信息是对管道进行修复的前提条件，也是保证管道安全使用的一项重要工作。
关键词：管道漏磁；内检测；缺陷；可视化方法
前言
管道检测技术已有四十多年研究、发展的历史，是一个多学科领域的综合性研究问题，是以大量的理论和工程技术为背景的。在漏磁、超声、涡流等检测技术方法中，漏磁检测技术应用最广泛、技术最成熟，适用于多种传输介质，对铁损失等常见的管道缺陷有着很好的检测效果。
１、管道漏磁内检测器
管道漏磁内检测器分成三节，即测量节、计算机节和电池节。每节的前后都有橡皮碗支撑在管道内，节与节之间由万向节相连。整个系统靠油和气的推力向前行走。每一节均为密闭结构，可耐１０ＭＰａ的压力。其示意图如图１所示。管道漏磁内检测器自带电源，随传输流体在管道中运行，在运行过程中由检测器携带的励磁设备向管壁加载恒定磁场，而由传感器测量管壁内侧泄露的磁通密度，测量数据经压缩后存放在检测器的存储设备中。当检测器经过缺陷或其它特征物（螺旋焊缝、连接焊缝、Ｔ形接口和阀门等）时，会有漏磁通泄露出管壁而被传感器测得。测试系统工作完毕，将其从地下取出，对沿途测得的数据进行处理和分析，可以判定管道内的缺陷及腐蚀情况。
图１ 漏磁检测器示意图
２、数据的曲线图形
管道漏磁内检测数据的曲线图形通常称为漏磁曲线。漏磁曲线是人工对漏磁数据进行分析的主要依据。管道漏磁内检测数据主要可分为缺陷数据和非缺陷数据两大类。在管道无缺陷处，漏磁信号幅值较小，漏磁曲线平滑，没有特殊畸变；在管道有缺陷处检测到的漏磁信号由于边缘场效应发生突变，漏磁信号变化幅度较大。
根据管道漏磁内检测数据的结构，每条曲线表示一个通道（管道漏磁内检测装置的探头），每个漏磁数据的序数为曲线的横坐标、具体记录的数值通过一定的处理变换称为曲线上对应的纵坐标，连接相邻的点，画出漏磁曲线。
３、数据的灰度图像显示
依据曲线的波动来判断管道特征信息难免会出现误差，因此需要借助其他的显示方式对数据进行分析。灰度图是将检测数据用不同的灰度等级进行显示，使得管道的特征信息非常直观、清晰，有助于管道漏磁数据的分析和处理。
３．１灰度图显示
一般的灰度图通过改变原有的２４位真彩色图像中的每个像素的Ｒ（红）、Ｇ（绿）、Ｂ（蓝）３个分量值来实现，Ｒ、Ｇ、Ｂ分量值的变化能产生１６００多万种颜色。通常使用的灰度化方法就是求取每个像素点的Ｒ、Ｇ、Ｂ的平均值或最大值来代替原来的Ｒ、Ｇ、Ｂ，或者利用公式（１）来求取该像素点的Ｒ、Ｇ、Ｂ。
Ｙ＝０．２９９×Ｒ＋０．５７８×Ｇ＋０．１１４×Ｂ（１）
上述方法是针对２４位真彩色图的灰度处理。对于管道漏磁检测数据来说，很明显不能采用上述方法。要想得到管道漏磁数据的灰度图像，首要任务就是将每个通道记录的每个数据转换成与之相对应的灰度值。灰度图像的灰度级是从０到２５５，当灰度值为０时，代表黑色；若灰度值为２５５时，则代表白色；中间灰度值是从黑到白的渐变颜色。因此，可以根据漏磁数据的变化来实现灰度等级的显示。本文以１２８为基准计算灰度值，具体计算方法如下：
３．２灰度图像处理
３．２．１灰度图像插值
由于受到漏磁内检测器体积的限制及采集速率等诸多方面因素的影响，周向数据采集分辨率不高，导致生成的灰度图像出现带状条纹。为改善这种情况，需要对图像进行插值，从而减少每个灰度显示的宽带。所谓图像插值就是一个图像数据的再生过程，由原始较低分辨率的图像数据生成具有更高分辨率的图像数据。图像插值是图像处理中重采样过程的第一个重要组成部分，能把一个离散的矩阵转换成一幅连续的图像，改善图像的质量，粗糙的图像变得精细，带状条纹淡化、消失，从而提高了图像的视觉效果，使得管道的缺陷特征表现的清晰、具有层次感。笔者采用分段线性插值方法对图像进行处理。
３．２．２灰度图像滤波
在初步得到的灰度图像中，存在着一定的噪声影响，因此需要对图像进行滤波处理，去除噪声，使图像变得平滑、柔和。图像的去噪处理方法可分为空间域方法和变换域方法两大类。空间域方法是在原图像上直接进行数据运算，对像素的灰度值进行处理；变换域方法又称为频率域方法，是在图像上变换域上进行处理的，对变换后的系数进行相应的处理，然后对其进行反变换，从而达到图像去噪的目的。经过对初步生成的灰度图像的插值、去噪处理得到的图像如图４所示。
图４ 图像处理后的灰度图像
４、伪彩色显示
人眼能分辨的灰度级介于十几级到二十几级之间，而对不同亮度和色调的彩色分辨能力是灰度分辨能力的百倍以上。伪彩色增强是把黑白图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数成不同的彩色，得到一幅彩色图像，使原来图像的细节更加容易辨认，目标更加容易识别。
伪彩色增强的方法主要有三种：（１）密度分割法；（２）空间域灰度－彩色变换合成法；（３）频率域伪彩色增强。本文采用第一种方法。密度分割法或称强度分割法是伪彩色增强中一种最简单的方法，是把黑白图像的灰度级从０（黑）到Ｍ０（白）分成Ｎ个区间Ｉｉ（ｉ＝１，２，…，Ｎ），给每个区间Ｌｉ指定一种彩色Ｃｉ，这样，便可把一幅灰度图像变成一幅伪彩色图像。此方法比较简单、直观，但是变换出的色彩数目有限。
设原灰度图像的灰度范围０≤ｆ（ｘ，ｙ）≤Ｌ，用ｋ＋１灰度等级把该灰度范围分为ｋ段，（Ｉ０，Ｉ１，…，Ｉｋ），Ｉ０＝０（黑），Ｉｋ＝Ｌ（白）映射每一段灰度成一种颜色，映射关系为：
式（５）中ｇ（ｘ，ｙ）为输出的伪彩色图像；Ｃｉ为灰度在［Ｉ（ｉ－１），Ｉ（ｉ）］中时所映射成的颜色。经过映射处理后，原始的灰度图像ｆ（ｘ，ｙ）就变成了伪彩色图像ｇ（ｘ，ｙ），可以通过伪彩色图像中颜色的不同分布，大致判断出缺陷的深浅。
５、结束语
通过以上对管道漏磁内检测器检测到的数据进行处理分析，得到了管壁对应的曲线图形（图２）、灰度图像（图３～图４）及伪彩色图像，图中所示的是管道漏磁数据对应图形、图像的部分截取图。从图中可以看到清晰、直观、形象的管道焊缝信息及其缺陷信息，实现了管道漏磁内检测缺陷的可视化显示，有助于管道漏磁内检测数据的缺陷分析，提高了对管道漏磁数据分析的效率和质量。
参考文献：
[1]黄辉，何仁洋，熊昌胜等.漏磁检测技术在管道检测中的应用及影响因素分析.管道技术与设备，2010(3)：18~19．
[2]李志球，梁双华.改进的灰度级-彩色变化法在B超图像中的应用.工程图学学报，2010(4)：87~93．
论文作者:姚李平
论文发表刊物:《防护工程》2019年第2期
论文发表时间:2019/5/5
标签：灰度论文; 图像论文; 管道论文; 数据论文; 缺陷论文; 彩色论文; 检测器论文; 《防护工程》2019年第2期论文;