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文档简介
巴什区祥和路运动员村A区L5-5101号楼本发明提供了一种钢制管道缺陷检测方法瞬变电磁衰减信号和弱磁检测信号进行融合增2S3：对瞬变电磁衰减信号和弱磁检测信号进行融步骤S4：通过建立人工智能模型或者AI模型对融合后通过弱磁检测传感器检测钢制管道表面产生的弱磁检测信号，并变电磁衰减信号和弱磁检测信号进行数据对齐处理及归34[0005]本发明提供一种钢制管道缺陷检测方法及装置，采用测量电变量或者测量磁变5合上位机与弱磁检测装置和瞬变电磁检测装置分别道缺陷图像进行缺陷深度估计并基于ASME_B31G的标准判别管道缺陷等级。该检测方式具6检测装置及以及融合弱磁检测信号和瞬变电磁信号的数据融合长度：每个测点覆盖的管段长度近似等于所采用的传感器发射回线边长与2倍管道中心埋更高、误差更小。弱磁检测装置可以为磁通门传感器。弱磁检测传感器例如为维特智能7基于磁信号，通过研究瞬变电磁信号和弱磁检测信号与钢制管道缺陷间的关系，建立CNN_BiGRU_Attention模型对融合后的钢制管道缺陷图像进行缺陷深度估计并基于本方法将瞬变电磁法检测及弱磁检测两种钢制管道缺陷检测方式进行数据融合，[0027]对钢制管道进行瞬变电磁_弱磁检测融合检测后将采集到的数据进行数据对齐处8通过连续小波变化分别将瞬变电磁法检测及弱磁检测的一维数据转化为二维图v)（4）换后的瞬变电磁信号及弱磁检测信号按照变异系数法得出的权重比采用像素加权法进行9ij代表矩阵中第i行（8）检测数据融合增强示意图；图4A和图4B分别为同一瞬变电磁_弱磁检测数据融合增强示意[0030]采用CNN_BiGRU_Attention模型对融合后的管道缺陷图像进行缺陷深度的估计或例如BP等也可以进行缺陷深度的估计或评估。CNN_BiGRU_Attention模型结合了卷积神经地面及空中钢制管道双向检测是基于瞬变电磁_弱磁检测融合增强方法中融合传[0036]1.本发明与现有单传感器钢制管道缺陷检测相比采用像素加权法对瞬变电磁检测钢制管道数据及弱磁检测钢制管道数据进行图像融合并采用变异系数法对瞬变电磁_弱磁检测数据进行像素权重分析，再通过建立CNN模型（卷积神经网络例如CNN_BiGRU_Attention模型对融合后的钢制管道缺陷图像进行缺陷深度的估计并基于ASME_B31G[32]
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