案例摘要
本案例利用人工智能技术加快推进无损检测数字化转型步伐，实现对射线底片缺陷识别的智能化评定的技术变革。在成果创新与应用过程中，一是研发信息化系统，在底片数字化信息获取（扫描）、数字图像处理、焊缝缺陷识别、神经网络自我学习等方面深入研究，提出射线底片数字化、评片智能化的方法，形成无损检测智能评定系统，使整个评定过程包括从底片的扫描到生成评定报告的全过程智能化处理，排除人为因素影响，使得评定结果更加客观、可靠。二是开展信息化和行业应用融合研究：开展无损检测智能评定系统与无损检测业务逻辑相融合的应用研究，总结形成无损检测智能评定数据采集标准，完成与竣工档案管理相匹配的报告表格，达到信息化与业务逻辑、竣工资料的统一，推进传统人工评片向智能辅助评片方式的转变，提高无损检测监督管理水平。
一、实施背景
射线检测是管道环焊缝无损检测的主要方式之一，但在底片保存、查阅、共享、价值挖掘等方面存在很多不足：如长期保存成本高、难度大、占用空间大；长期受热、受潮、受光引起底片变形或影像质量下降；底片信息检索和共享非常困难。此外检测过程需要经历：曝光拍片、洗片、晾干、观光片灯下人工判读及专门的库房存档。射线底片由专业的检测人员进行评片，评定受设备、环境、底片质量以及人为因素的影响，容易出现对焊接缺陷的错评漏评。
另外人眼长时间评片，会使眼睛疲劳，分辨能力下降，也容易造成对缺欠的漏检、误判等后果。因此通过将射线底片数字化，并利用人工智能技术智能识别射线底片上的焊接缺陷，是实现由传统的人工评片转向了智能化评片的重要管理方式创新，对于提高效率、降低误判、降本增效具有重要意义。
随着管道完整性管理的广泛和深入的开展，以及在役长输管道数据逆向恢复和“智慧管道”全数字化移交相关要求，底片数字化成为新趋势，并为远程人工复评和软件智能评定提供了重要前提，当前及未来有着极大的市场需求。
二、实施目标
研发形成无损检测智能评定系统，该系统可实现类似于医学影像领域的CT诊断仪器，通过底片的数字化处理，依靠计算机的高速处理能力，将人工评片的工作转化为图像处理技术，使用焊缝底片的标准化图像处理技术。可针对管道建设期和运行期焊缝中存在的圆缺、条缺、未熔合、未焊透、裂纹等8种缺陷，具有较高的识别准确率，实现了对管道焊缝缺陷底片的分类评价。
该系统软件除了具备单机使用的条件，还预留支持远程会诊与评片功能，施工现场可通过互联网将数字化底片上传至控制中心服务器，智能评定系统通过局域网进行底片评定。
通过研究管道焊缝射线底片的数字化扫描、智能识别技术，形成以“三通道工业X射线底片扫描仪”和“无损检测智能评定系统”为核心的一体化解决方案。实现了射线底片的数字化存储、缺欠智能识别与判定、焊接缺欠查询、自动输出检测评定报告。
三、建设内容
（一）研发“一种三通道X射线底片扫描技术”
将传统射线胶片底片进行数字化扫描并获取高清底片图像，是影响焊缝准确识别的关键点；目前存在的难点是市面上扫描仪质量参差不齐，扫描效果不尽理想，扫描速度偏慢，影响工作效率。
基于机器视觉与图像处理算法，研发了三通道X射线底片扫描仪，能够三个通道同时扫描射线底片，并优于行业现有水平的扫描精度和速度，配套开发了管道焊缝X射线底片的扫描系统，实现了管道焊缝射线底片的数字化扫描、存储和远程共享。
（二）研发“一种管道焊缝主要缺陷特征的提取方法”
在获得高清数字焊缝底片后，管道焊缝主要缺陷特征能否正确提取是后续智能识别的关键因素。由于管道焊缝缺陷具有相同性，又有不规则性，需要对焊缝特征进行分析，制定规则，并采用图像处理基础进行特征提取。
1.特征图像分析
单个气孔的影像多数是圆形或近似圆形的小黑点。轮廓比较园滑，其黑度中心较大，并均匀向边缘减小。密集气孔与链状气孔的影像与单个气孔聚集类似。
非金属夹渣在底片上的影象是黑点，黑条或黑块，形状不规则，黑度变化无规律，轮廓不圆润，有的带棱角。
裂纹呈一直线，黑细线条，两端尖细，有延展性特征，轮廓分明，不大含有分枝，边缘没有松状现象。黑度逐渐淡漠消失。
未焊透在底片上是位于焊缝中间，是笔直一条黑线，线条连续或断续都有。呈条状或带状，其宽窄取决于对缝间隙的大小，有时对缝很小，在底片呈一条很细黑线，似裂纹，但无尾梢，无延展。阴影的黑度均匀，轮廓显明。
根部未熔合的典型影象是一条细直黑线，线的一侧轮廓整齐且黑度较大，为坡口钝边痕迹，另一侧轮廓可能较规则也可能不规则，根部未熔合在底片上的位置应是焊缝根部的投影位置，一般在焊缝中间．因坡口形状或投影角度等原因也可能偏向一边。
坡口未熔合的典型影象是连续或断续的黑线，宽度不一，黑度不均匀，一侧轮廓较齐，黑度较大，另一侧轮廓不规则，黑度较小，在底片上的位置一般在焊缝中心至边缘的1／2处，沿焊缝纵向延伸。
层间未熔合的典型影象是黑度不大的块状阴影，形状不规则，如伴有夹渣时，夹渣部位的黑度较大。较小时，底片上不易发现
咬边，内咬边在底片上偏离焊缝中心。外咬边在母材与焊缝边缘处。阴影呈弯曲状平行于焊缝，线条粗细不等，黑度不均匀，轮廓不明显。
2.缺陷特征提取：采用阈值分割方法对预处理的缺陷图像进行分割，获取不同的缺陷特征。针对气孔、夹渣、未焊透、未熔合、裂纹等缺陷，获取了不同类型焊缝缺陷样本的特征信息，进一步定义缺陷图像特征，在国内首次创建了具有管道焊缝缺陷特征参数的缺陷样本数据库。
（三）研发“一种管道焊缝智能识别系统构架与模型评价的理论方法”
基于卷积神经网络方法和深度学习技术，开发了系统软件，实现了焊缝图像的预处理、缺陷特征值的自动提取及对缺陷的定性分析和定量计算，能够对焊缝缺陷类型、位置、尺寸等信息进行识别与学习，形成自主产权的神经网络架构与智能识别系统，取得专利1项、软著1项，填补了专业领域自主创新产品空白。
1.图像识别预处理：通过图像去噪、图像对比增强、直方图均衡化等预处理，使得缺陷特征更加明显。
2.缺陷特征提取：采用阈值分割方法对预处理的缺陷图像进行分割，获取不同的缺陷特征。
3.缺欠识别与定量评价：利用人工智能技术图像识别，将底片中缺陷特征数据进行分析、匹配判断。
4.深度学习：利用神经元网络进行深度学习训练，不断提高识别准确率。
（四）构建“一种全新高效、全过程管理的管道焊缝无损检测评定新模式”研究形成的“射线底片扫描仪”+“智能评定”为一体的《管道焊缝射线无损检测智能评定系统》解决方案，实现底片扫描、底片数字化存储、底片筛选、智能判定焊缝缺陷和位置、焊接缺陷查询、自动生成检测评定报告等功能，使整个评定过程从底片的扫描到生成评定报告的全过程智能化处理，排除人为因素影响，使得评定结果更加客观、可靠。
（五）形成推广应用指导文件
针对无损检测智能评定特色功能，形成了《道焊缝射线底片数字化及缺陷智能评定管理规定》《无损检测智能评定系统操作指南》《工业X射线底片扫描仪操作指南》等文件，从无损检测数字化移交质量要求、数据录入规定、人员配置要求、无损检测成果附件入库要求、无损检测智能评定系统试点应用等方面提出标准化要求。
成果一：《管道焊缝射线底片数字化及缺陷智能评定解决方案》形成了管道焊缝射线底片数字化及缺陷智能评定解决方案，为后续专业性研究与推广提供技术创新研究基础。
成果二：《管道焊缝射线底片数字化及缺陷智能评定管理规定》在推广应用过程中，建立射线底片数字化数据逆向恢复、射线底片抽检复检等业务方面应用场景；总结形成无损检测智能评定数据采集标准，完成与竣工档案管理相匹配的报告表格，达到信息化和业务的逻辑与竣工资料的统一。
成果三：《无损检测智能评定系统操作手册》：用于无损检测智能评定系统的培训及操作使用，促进集团公司内专业化推广。
成果四：《工业X射线底片扫描仪操作手册》用于无损检测智能评定系统的培训及操作使用，促进集团公司内专业化推广。
成果五：《油气管道工程环焊缝无损检测质量提升研究报告》在本项目调研过程中，提出了提升环焊缝质量无损检测管理提升建议，并提出无损检测智能评定设备作为提升工作的重要举措之一。
四、实施效果
已在公司所辖长输管道工程项目开展试点应用，其中典型工程有天津南港LNG外输项目，中俄东线安平至泰安段施工监理一标段等8个工程进行试点应用。
通过试点应用项目的实际部署和试运行，验证了相关无损检测智能评定技术的使用效果。通过测算来看一是减少了人力资源投入，节约成本约30%；二是提高了工作效率约50%，有效缓解了当前专业评片人员紧缺的矛盾；三是显著减少错评、漏评现象，保证了工作质量。同时证实了创新与实践方案的可行性，并且为项目的进一步实施和推广打下坚实基础。
目前本项成果可以在油气管道在役管道底片数字化及复评、在建管道底片数字化及复评管理用等场景应用，目前按照监理单位试点应用、建设相关方专业性示范推广、产业化辅助评片、产业化全智能评片为推广路线开展推广。
无损检测智能评定系统研究成果应用对象包括无损检测单位、监理单位、建设单位。可有效避免评定结果受人员、设备的影响，并有望在将来彻底取代人工进行智能评定，减少评定过程中设备、环境、人为等影响因素，提高无损检测评定准确率，确保管道运行的安全，应用前景十分广阔。
