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公开(公告)号：CN119379672B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411933639.5
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国特种设备检测研究院 , 陕西省特种设备检验检测研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料技术领域，具体涉及一种端到端钢质油气管道裂纹的多通道检测方法，该方法由处理器执行，包括：获取目标管道裂纹的检测信号；获得裂纹缺陷信号集；对裂纹缺陷信号集中的信号执行数据增强，获得增强数据集；对增强数据集执行信号栅格化，获得栅格图片数据集；对栅格图片数据集内的数据输入SSD模型训练，获得裂纹缺陷自动标注模型；基于遗传算法配置神经网络的超参数；将裂纹缺陷信号集输入DRSN2d模型训练，配合超参数，得到最佳优化模型。本申请解决了现有技术中在对管道内部裂纹检测时存在的对人工的依赖度较高、检测精度较低以及量化速度较低的问题。
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公开(公告)号：CN119359730A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411933636.1
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国特种设备检测研究院 , 陕西省特种设备检验检测研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及基于特定计算模型的计算机系统技术领域，具体涉及一种钢质管道内壁裂纹的检测量化方法，包括：获取含裂纹管道的涡流多通道检测信号集；获得缺陷信号数据集；将缺陷信号数据集转化为信号图像数据集；将信号图像数据集输入YOLOv8模型进行训练，获得裂纹缺陷标注模型；计算信号图像数据集中信号的裂纹缺陷信号范围数据；获取裂纹缺陷信号特征值数据集；获得裂纹深度量化值和裂纹长度量化值；确定通道数；获得裂纹宽度量化值。本发明解决了现有技术中手动标注的一致性较差、且使用过程以及适用范围局限性较大的问题。
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公开(公告)号：CN119379672A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411933639.5
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国特种设备检测研究院 , 陕西省特种设备检验检测研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及借助于测定材料的化学或物理性质来测试或分析材料技术领域，具体涉及一种端到端钢质油气管道裂纹的多通道检测方法，该方法由处理器执行，包括：获取目标管道裂纹的检测信号；获得裂纹缺陷信号集；对裂纹缺陷信号集中的信号执行数据增强，获得增强数据集；对增强数据集执行信号栅格化，获得栅格图片数据集；对栅格图片数据集内的数据输入SSD模型训练，获得裂纹缺陷自动标注模型；基于遗传算法配置神经网络的超参数；将裂纹缺陷信号集输入DRSN2d模型训练，配合超参数，得到最佳优化模型。本申请解决了现有技术中在对管道内部裂纹检测时存在的对人工的依赖度较高、检测精度较低以及量化速度较低的问题。
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公开(公告)号：CN116379257A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310559320.X
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国特种设备检测研究院
IPC: F16L55/32 , F16L55/40 , G01B17/02 , F16L101/30
Abstract: 本发明提供了一种用于工业管道的电磁超声测厚内检测器，为了适应给定公称直径的工业管道实际内径变化不明的工况，具体包括设置在安装主体上的随动贴合组件，随动贴合组件的两端分别与检测探头和安装本体铰接，当管道实际内径发生变化的时候，随动贴合组件可根据管道实际内径进行随动变化，检测探头设置在支撑组件上，进而使检测探头通过支撑组件适应不同管道内径。解决了电磁超声内检测器行驶过程中因机械抖动、过弯头、焊缝等因素导致换能器与管壁无法有效贴合以及无法越障的问题，提高了电磁超声探头测厚精度和越障能力。
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公开(公告)号：CN118443785A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410575391.3
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国特种设备检测研究院
IPC: G01N27/9013 , G01N27/83
Abstract: 本发明公开一种基于剩磁与涡流耦合作用的油气管道内检测装置及方法，涉及管道内检测技术领域，利用磁化节对被测管道进行饱和磁化，当磁化节停止磁化后，被测管道的磁化强度由饱和磁化强度下降至剩余磁化强度，处于剩磁状态，利用检测节在被测管道中产生感应涡流场，基于剩余磁化强度和感应涡流场形成的耦合磁场对被测管道的缺陷进行检测，通过将被测管道磁化至磁饱和状态可以消除管道的相对磁导率分布不均匀，减少由于相对磁导率的不均匀造成管道缺陷漏检和误检的概率，同时，可以抑制涡流检测技术的集肤效应，实现内、外表面缺陷的有效检出，检测节可以获取剩磁与涡流的复合信号，提高对缺陷感知的灵敏度，从而基于剩磁效应提高涡流感知能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117889357A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410153258.9
申请日：2024-02-02
Applicant: 西安特种设备检验检测院 , 中国特种设备检测研究院 , 云泰智信(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明一种地下管网内部检测设备，属于地下管网检测技术领域；包括套装于燃气管道的环形搭载模块、设置于搭载模块内周面的检测模块及驱动搭载模块运动的动力模块；搭载模块为分体结构，包括位于燃气管道两侧的顶座和固定座；顶座和固定座的两端之间均安装有缓冲模块和收扩连接模块，通过两端的缓冲模块实现顶座和固定座之间的支撑和径向缓冲，通过两端的收扩连接模块实现顶座和固定座的连接及内周尺寸调节，能够使搭载模块适配于不同管径的燃气管道。本发明解决了采用人工检测导致工作负荷高且工作效率低等问题，且能够对人工手持检测设备不便于检测的位置进行全面检测，使得检测结果更为准确。
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公开(公告)号：CN117685449A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311821633.4
申请日：2023-12-27
Applicant: 中国特种设备检测研究院 , 中特检管网科技(嘉兴)有限公司 , 陕西燃气集团有限公司 , 陕西燃气集团工程有限公司
IPC: F16L55/28 , F16L55/32 , F16L101/30
Abstract: 本发明公开了一种管道内检测器支撑装置，涉及管道检测的技术领域，包括安装基座、爬行轮组件和弹性支撑组件，安装基座的周向均匀连接有若干组弹性支撑组件，弹性支撑组件的末端分别连接有一爬行轮组件，安装基座连接于管道内检测器的骨架上。本发明的管道内检测器支撑结构具有双向越障能力，采用“折臂”式结构，适用于双向移动越障，这种支撑结构径向伸缩幅度大，管道检测器通过能力强；同时支撑轮采用爬楼三角轮的组合，具有很好的翻越不规则障碍物的能力。
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公开(公告)号：CN119355109B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411932943.8
申请日：2024-12-26
Applicant: 中国特种设备检测研究院
Abstract: 本发明公开了一种油气管道梯度增强饱和磁化内检测装置及方法，其中该方法包括：所述管段励磁装置包括：环形刚性骨架、第一管段磁化磁铁、第二管段磁化磁铁、第一管段钢刷及第二管段钢刷；所述第一管段磁化磁铁和所述第二管段磁化磁铁分别套设于所述环形刚性骨架的外侧壁上；所述第一管段钢刷套设于所述第一管段磁化磁铁的外侧壁上，所述第二管段钢刷套设于所述第二管段磁化磁铁的外侧壁上；多个所述探头局部励磁装置包括梯度增强磁化探头和探头支架，所述梯度增强磁化探头通过所述探头支架周向阵列设置在所述刚性骨架上。本发明能够对探头覆盖的管道区域实施精准的饱和磁化，以节约磁场资源，从而实现了轻量级管道内缺陷检测。
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公开(公告)号：CN118518229A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410732595.3
申请日：2024-06-07
Applicant: 中国特种设备检测研究院
Abstract: 本发明公开了一种梯度励磁管道应力集中内检测系统及方法，涉及长输油气管道应力集中内检测技术领域。系统包括梯度励磁应力集中检测装置和信号处理装置；所述梯度励磁应力集中检测装置在油气管道内部工作；所述梯度励磁应力集中检测装置用于分别获取待测不同位置处管道的梯度磁场响应信号；所述信号处理装置用于根据待测管道被梯度磁场磁化后产生的应力集中响应信号，确定待测管道的应力集中区域。本发明通过施加梯度励磁场，获取管道同一位置处的多个应力集中响应信号，降低管道应力集中漏检、错检的概率，提高管道应力集中检测的精度。
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公开(公告)号：CN117934430A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410115510.7
申请日：2024-01-26
Applicant: 中国特种设备检测研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种基于改进YOLOv8的工业管道缺陷检测方法及系统，涉及工业管道缺陷检测技术领域，该方法包括：获取管道表面图像，利用管道缺陷检测模型，识别管道表面图像中的缺陷位置和缺陷类型，管道缺陷检测模型基于改进YOLOv8网络，在训练的过程中，基于WIoU损失和Sophia优化器替换原手段，最终的模型可快速、准确地识别出管道表面图像中的缺陷位置和缺陷类型。相较于传统的YOLOv8算法，本发明利用WIoU损失函数替换了CIoU损失函数，提高了训练的稳定性、收敛速度和识别准确率；利用Sophia优化器替换了官方的AdamW优化器，模型的训练时间能够得到大幅缩短，节省大量的计算资源，内存占用更少。
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