基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统

专利名称：基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202311011637.6

专利申请（专利权）人：中特检深燃安全技术服务(深圳)有限公司,中国特种设备检测研究院,深圳市燃气集团股份有限公司
权利人地址：广东省深圳市罗湖区黄贝街道新兴社区经二路11号深圳市燃气集团A栋一层

专利发明（设计）人：周吉祥,肖勇,刘剑,冯江,谷淼波,石亮,王优,伍建春,李寿海,刘庆,姚翼

专利摘要：本发明提供了基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统包括：采集模块采集每一预设传感器采集到的传感数据，解析模块分别解析每一所述传感数据，得到每一传感数据对应的数据特征，分别判断每一数据特征是否与预设特征一致，若不一致，确定油气管防腐层发生脱落，检测模块当所述油气管防腐层发生脱落时，分别获取每一传感数据对应的异常信息，根据所述异常信息确定所述油气管防腐层的脱落区域，执行模块将所述脱落区域标记在预设油气管图像上，定位所述脱落区域，利用传感器来采集油管的内部数据，然后通过对数据进行处理来定位油管中防腐层脱落的位置，从而可以方便维修人员及时进行补修工作，减少了人力排查，减少了资源浪费。

主权利要求：
1.一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，其特征在于，包括：采集模块，用于采集每一预设传感器采集到的传感数据；
解析模块，用于分别解析每一所述传感数据，得到每一传感数据对应的数据特征，分别判断每一数据特征是否与预设特征一致，若不一致，确定油气管防腐层发生脱落；
检测模块，用于当所述油气管防腐层发生脱落时，分别获取每一传感数据对应的异常信息，根据所述异常信息确定所述油气管防腐层的脱落区域；
执行模块，用于将所述脱落区域标记在油气管图像上，定位所述脱落区域；
所述解析模块，包括：
第一解析单元，用于根据每一传感数据对应的数据来源确定每一传感数据对应的数据属性，将数据属性一致的传感数据记作一类，根据所述数据属性为对应类别的数据建立属性标签，生成若干个数据类；
第二解析单元，用于根据每一数据类对应的属性标签确定对应数据类的数据格式，根据所述数据格式建立对应的数据分割规则，利用所述数据分割规则将对应数据类中的每一条传感数据划分为若干个元数据，统计同一传感数据包含的所有元数据，建立每一传感数据对应的统计信息；
第三解析单元，用于根据每一数据类对应的属性标签确定对应数据类的预设特征，解析所述统计信息得到同一传感数据对应的不同元数据之间的逻辑特征，根据不同元数据之间的逻辑特征得到对应传感数据的数据特征，根据每一传感数据所在类别的属性标签，确定每一传感数据对应的预设特征，分别判断每一数据特征与对应预设特征之间的一致性；
第四解析单元，用于当每一数据特征均与对应的预设特征一致时，确定所述油气管防腐层未发生脱落；
反之，确定所述油气管防腐层发生脱落；
所述检测模块，包括：
第一检测单元，用于当所述油气管防腐层发生脱落时，分别对每一传感数据对应的数据特征进行多角度评价，得到每一传感数据对应的数据描述角度，根据所述数据描述角度绘制所述油气管防腐层在不同角度下对应的数据曲线，根据每一传感数据对应的预设传感器以及每一预设传感器对应的监测区域，分别为每一数据曲线建立区域特征；
第二检测单元，用于将区域特征一致的数据曲线归为一类，得到若干个第一曲线类，以及获取每一数据曲线对应的数据描述角度，将数据描述角度一致的数据曲线归为一类，得到若干个第二曲线类；
第三检测单元，用于根据每一第二曲线类对应的数据描述角度选取得到每一第二曲线类对应的数据描述方式，根据所述数据描述方式调取对应第二曲线类的异常特征样本集，分别为所述第二曲线类中的每一第二曲线进行平滑处理，获取每一第二曲线对应的平滑特征，利用所述异常特征样本集中的每一异常特征样本分别遍历对应第二曲线类中包含的每一平滑特征，得到每一第二曲线类中平滑特征与对应异常特征之间的相似度；
第四检测单元，用于提取相似度大于预设相似度的目标第二曲线，分别在每一所述第一曲线类中查找对的目标第二曲线，得到所述第一曲线类中与所述目标第二曲线一致的目标第一曲线，统计同一第一曲线类中包含的每一目标第一曲线对应的数据信息，建立第一曲线类的异常信息，结合所述第一曲线类对应的区域特征，确定所述油气管防腐层的脱落区域；
所述执行模块，包括：
第一执行单元，用于在所述传感数据中提取属于图像数据的目标传感数据，根据所述目标传感数据绘制油气管图像；
第二执行单元，用于根据所述异常信息绘制防腐层脱落图像；
第三执行单元，用于利用所述防腐层脱落图像遍历所述油气管图像，得到每一所述防腐层脱落图像在所述油气管图像中的位置，得到所述油气管的防腐层脱落区域。
2.如权利要求1所述的一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，其特征在于：所述采集模块由若干个采集单元组成，每一个采集单元与一个预设传感器连接；
所述采集单元，用于采集对应预设传感器产生的实时数据；
将所述实时数据转换为预设数据格式，得到每一预设传感器采集到的传感数据。
3.如权利要求1所述的一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，其特征在于，所述第二解析单元，包括：第一解析子单元，用于将每一数据类对应的属性标签进行语义训练，得到每一数据类对应的语义信息，根据所述语义信息建立对应数据类的语义网络；
第二解析子单元，用于提取所述语义网络中的关键词，得到对应数据类的表达对象，提取所述语义网络中的节点词以及节点分布，得到对应数据类的表达方式，根据所述表达对象和表达方式为对应的数据类建立数据分割规则；
第三解析子单元，用于利用所述数据分割规则将对应数据类中的每一条传感数据进行划分数据划分，得到每一条传感数据对应的若干个元数据；
第四解析子单元，用于获取每一元数据对应的数据语义，统计同一传感数据对应的若干个数据语义，得到每一传感数据对应的统计信息。
4.如权利要求1所述的一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，其特征在于，还包括：当每一第二曲线类的平滑特征与对应异常特征之间的相似度均低于预设相似度时，确定所述油气管内的防腐层完整。
5.如权利要求1所述的一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，其特征在于，还包括：存储模块，用于获取所述脱落区域对应的区域图像，获取所述区域图像对应的图像特征，将所述区域图像和图像特征进行配对并存储。
6.如权利要求5所述的一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，其特征在于，所述存储模块，包括：第一存储单元，用于采集所述脱落区域对应的区域图像；
第二存储单元，用于解析所述区域图像，得到每一区域图像对应的图像特征；
第三存储单元，用于根据所述图像特征确定对应脱落区域对应的脱落原因，并统计每一脱落原因对应的脱落次数，当脱落次数大于预设次数时，生成反馈信息传输到显示模块进行显示；
第四存储单元，用于将区域图像与图像特征进行配对并存储。
7.如权利要求1所述的一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，其特征在于，还包括：显示模块，用于显示所述油气管中每一脱落区域对应的脱落信息以及每一脱落区域对应的区域位置；
所述显示模块，还用于显示存储模块生成的反馈信息。 说明书 : 基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统技术领域[0001] 本发明涉及缺陷检测技术领域，特别涉及基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统。背景技术[0002] 油气管是在钻探完成后将原油和天然气从油气层运输到地表的管道，它用以承受开采过程中产生的压力，油气管上所涂的防腐层可以有效保护油气管，避免高温、高酸以及高碱腐蚀油管，但是在实际生活中，对油气管的防腐层进行检修时需要人工使用肉眼观察，由于油气管的铺设面积大，容易使工人视觉疲劳，造成漏检的问题很难时常检测防腐层的完整度。[0003] 因此，本发明提供了基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统。发明内容[0004] 本发明基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，利用不同的传感器采集油气管内部不同区域的数据，通过分析数据来判断油气管的防腐层是否发生了脱落，并在其发生脱落时定位防腐层发生脱落的位置，利用传感器检测代替了人工观察，减少了人工投入，也解决了传统技术中容易发生漏检的问题。[0005] 本发明提供了基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，包括：[0006] 采集模块，用于采集每一预设传感器采集到的传感数据；[0007] 解析模块，用于分别解析每一所述传感数据，得到每一传感数据对应的数据特征，分别判断每一数据特征是否与预设特征一致，若不一致，确定油气管防腐层发生脱落；[0008] 检测模块，用于当所述油气管防腐层发生脱落时，分别获取每一传感数据对应的异常信息，根据所述异常信息确定所述油气管防腐层的脱落区域；[0009] 执行模块，用于将所述脱落区域标记在油气管图像上，定位所述脱落区域。[0010] 在一种可实施的方式中，[0011] 所述采集模块由若干个采集单元组成，每一个采集单元与一个预设传感器连接；[0012] 所述采集单元，用于采集对应预设传感器产生的实时数据；[0013] 将所述实时数据转换为预设数据格式，得到每一预设传感器采集到的传感数据。[0014] 在一种可实施的方式中，[0015] 所述解析模块，包括：[0016] 第一解析单元，用于根据每一传感数据对应的数据来源确定每一传感数据对应的数据属性，将数据属性一致的传感数据记作一类，根据所述数据属性为对应类别的数据建立属性标签，生成若干个数据类；[0017] 第二解析单元，用于根据每一数据类对应的属性标签确定对应数据类的数据格式，根据所述数据格式建立对应的数据分割规则，利用所述数据分割规则将对应数据类中的每一条传感数据划分为若干个元数据，统计同一传感数据包含的所有元数据，建立每一传感数据对应的统计信息；[0018] 第三解析单元，用于根据每一数据类对应的属性标签确定对应数据类的预设特征，解析所述统计信息得到同一传感数据对应的不同元数据之间的逻辑特征，根据不同元数据之间的逻辑特征得到对应传感数据的数据特征，根据每一传感数据所在类别的属性标签，确定每一传感数据对应的预设特征，分别判断每一数据特征与对应预设特征之间的一致性；[0019] 第四解析单元，用于当每一数据特征均与对应的预设特征一致时，确定所述油气管防腐层未发生脱落；[0020] 反之，确定所述油气管防腐层发生脱落。[0021] 在一种可实施的方式中，[0022] 所述检测模块，包括：[0023] 第一检测单元，用于当所述油气管防腐层发生脱落时，分别对每一传感数据对应的数据特征进行多角度评价，得到每一传感数据对应的数据描述角度，根据所述数据描述角度绘制所述油气管防腐层在不同角度下对应的数据曲线，根据每一传感数据对应的预设传感器以及每一预设传感器对应的监测区域，分别为每一数据曲线建立区域特征；[0024] 第二检测单元，用于将区域特征一致的数据曲线归为一类，得到若干个第一曲线类，以及获取每一数据曲线对应的数据描述角度，将数据描述角度一致的数据曲线归为一类，得到若干个第二曲线类；[0025] 第三检测单元，用于根据每一第二曲线类对应的数据描述角度选取得到每一第二曲线类对应的数据描述方式，根据所述数据描述方式调取对应第二曲线类的异常特征样本集，分别为所述第二曲线类中的每一第二曲线进行平滑处理，获取每一第二曲线对应的平滑特征，利用所述异常特征样本集中的每一异常特征样本分别遍历对应第二曲线类中包含的每一平滑特征，得到每一第二曲线类中平滑特征与对应异常特征之间的相似度；[0026] 第四检测单元，用于提取相似度大于预设相似度的目标第二曲线，分别在每一所述第一曲线类中查找对的目标第二曲线，得到所述第一曲线类中与所述目标第二曲线一致的目标第一曲线，统计同一第一曲线类中包含的每一目标第一曲线对应的数据信息，建立第一曲线类的异常信息，结合所述第一曲线类对应的区域特征，确定所述油气管防腐层的脱落区域。[0027] 在一种可实施的方式中，[0028] 所述执行模块，包括：[0029] 第一执行单元，用于在所述传感数据中提取属于图像数据的目标传感数据，根据所述目标传感数据绘制油气管图像；[0030] 第二执行单元，用于根据所述异常信息绘制防腐层脱落图像；[0031] 第三执行单元，用于利用所述防腐层脱落图像遍历所述油气管图像，得到每一所述防腐层脱落图像在所述油气管图像中的位置，得到所述油气管的防腐层脱落区域。[0032] 在一种可实施的方式中，[0033] 所述第二解析单元，包括：[0034] 第一解析子单元，用于将每一数据类对应的属性标签进行语义训练，得到每一数据类对应的语义信息，根据所述语义信息建立对应数据类的语义网络；[0035] 第二解析子单元，用于提取所述语义网络中的关键词，得到对应数据类的表达对象，提取所述语义网络中的节点词以及节点分布，得到对应数据类的表达方式，根据所述表达对象和表达方式为对应的数据类建立数据分割规则；[0036] 第三解析子单元，用于利用所述数据分割规则将对应数据类中的每一条传感数据进行划分数据划分，得到每一条传感数据对应的若干个元数据；[0037] 第四解析子单元，用于获取每一元数据对应的数据语义，统计同一传感数据对应的若干个数据语义，得到每一传感数据对应的统计信息。[0038] 在一种可实施的方式中，[0039] 还包括：[0040] 当每一第二曲线类的平滑特征与对应异常特征之间的相似度均低于预设相似度时，确定所述油气管内的防腐层完整。[0041] 在一种可实施的方式中，[0042] 还包括：[0043] 存储模块，用于获取所述脱落区域对应的区域图像，获取所述区域图像对应的图像特征，将所述区域图像和图像特征进行配对并存储。[0044] 在一种可实施的方式中，[0045] 所述存储模块，包括：[0046] 第一存储单元，用于采集所述脱落区域对应的区域图像；[0047] 第二存储单元，用于解析所述区域图像，得到每一区域图像对应的图像特征；[0048] 第三存储单元，用于根据所述图像特征确定对应脱落区域对应的脱落原因，并统计每一脱落原因对应的脱落次数，当脱落次数大于预设次数时，生成反馈信息传输到显示模块进行显示；[0049] 第四存储单元，用于将区域图像与图像特征进行配对并存储。[0050] 在一种可实施的方式中，[0051] 还包括：[0052] 显示模块，用于显示所述油气管中每一脱落区域对应的脱落信息以及每一脱落区域对应的区域位置；[0053] 所述显示模块，还用于显示存储模块生成的反馈信息。[0054] 本发明可以实现的有益效果为：为了随时检测油气管内部的缺陷，在油气管内部设置多个传感器，利用传感器分别采集传感数据，然后对传感数据的数据特征与预设特征进行比较，从而判断防腐层是否发生脱落，如果防腐层发生了脱落，根据传感数据来确定防腐层脱落的区域，然后将脱落区域标记在油气管图像上，从而确定了油气管中防腐层的脱落位置，利用传感器来采集油管的内部数据，然后通过对数据进行处理来定位油管中防腐层脱落的位置，从而可以方便维修人员及时进行补修工作，减少了人力排查，减少了资源浪费。[0055] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。[0056] 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。附图说明[0057] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：[0058] 图1为本发明实施例中基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统的组成示意图；[0059] 图2为本发明实施例中基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统的解析模块组成示意图；[0060] 图3为本发明实施例中基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统的检测模块组成示意图。具体实施方式[0061] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。[0062] 实施例1[0063] 本实施例提供了基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，如图1所示，包括：[0064] 采集模块，用于采集每一预设传感器采集到的传感数据；[0065] 解析模块，用于分别解析每一所述传感数据，得到每一传感数据对应的数据特征，分别判断每一数据特征是否与预设特征一致，若不一致，确定油气管防腐层发生脱落；[0066] 检测模块，用于当所述油气管防腐层发生脱落时，分别获取每一传感数据对应的异常信息，根据所述异常信息确定所述油气管防腐层的脱落区域；[0067] 执行模块，用于将所述脱落区域标记在油气管图像上，定位所述脱落区域。[0068] 该实例中，预设传感器可以分布为图像传感器和激光传感器；[0069] 该实例中，传感数据表示预设传感器在工作时所产生的数据；[0070] 该实例中，数据特征表示传感数据所呈现的特征，是用来区分不同传感数据的标志；[0071] 该实例中，异常信息表示传感数据中出现异常的位置所对应的信息。[0072] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：为了随时检测油气管内部的缺陷，在油气管内部设置多个传感器，利用传感器分别采集传感数据，然后对传感数据的数据特征与预设特征进行比较，从而判断防腐层是否发生脱落，如果防腐层发生了脱落，根据传感数据来确定防腐层脱落的区域，然后将脱落区域标记在油气管图像上，从而确定了油气管中防腐层的脱落位置，利用传感器来采集油管的内部数据，然后通过对数据进行处理来定位油管中防腐层脱落的位置，从而可以方便维修人员及时进行补修工作，减少了人力排查，减少了资源浪费。[0073] 实施例2[0074] 在实施例1的基础上，所述一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统：[0075] 所述采集模块由若干个采集单元组成，每一个采集单元与一个预设传感器连接；[0076] 所述采集单元，用于采集对应预设传感器产生的实时数据；[0077] 将所述实时数据转换为预设数据格式，得到每一预设传感器采集到的传感数据。[0078] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：为了及时采集每一预设传感器生成的传感数据，将一个采集单元与一个预设传感器连接从而实时采集每一预设传感器生成的数据，减少采集数据时的时延。[0079] 实施例3[0080] 在实施例1的基础上，所述一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，如图2所示，所述解析模块，包括：[0081] 第一解析单元，用于根据每一传感数据对应的数据来源确定每一传感数据对应的数据属性，将数据属性一致的传感数据记作一类，根据所述数据属性为对应类别的数据建立属性标签，生成若干个数据类；[0082] 第二解析单元，用于根据每一数据类对应的属性标签确定对应数据类的数据格式，根据所述数据格式建立对应的数据分割规则，利用所述数据分割规则将对应数据类中的每一条传感数据划分为若干个元数据，统计同一传感数据包含的所有元数据，建立每一传感数据对应的统计信息；[0083] 第三解析单元，用于根据每一数据类对应的属性标签确定对应数据类的预设特征，解析所述统计信息得到同一传感数据对应的不同元数据之间的逻辑特征，根据不同元数据之间的逻辑特征得到对应传感数据的数据特征，根据每一传感数据所在类别的属性标签，确定每一传感数据对应的预设特征，分别判断每一数据特征与对应预设特征之间的一致性；[0084] 第四解析单元，用于当每一数据特征均与对应的预设特征一致时，确定所述油气管防腐层未发生脱落；[0085] 反之，确定所述油气管防腐层发生脱落。[0086] 该实例中，不同的预设传感器所产生的传感数据对应一种数据属性；[0087] 该实例中，属性标签表示可以展示一个数据类数据属性的标签；[0088] 该实例中，一个数据类中传感数据的数据属性是一致的；[0089] 该实例中，数据格式表示一个数据类中不同的传感数据所呈现的外部格式；[0090] 该实例中，根据数据格式建立数据分割规则表示以传感数据的数据连接点为分割位置所建立的分割规则；[0091] 该实例中，元数据表示将一条传感数据进行数据分割后所得到的若干个子数据；[0092] 该实例中，统计信息中包含了每一传感数据中所有元数据所呈现的数据信息；[0093] 该实例中，逻辑特征表示不同元数据之间的逻辑关系所呈现的特征。[0094] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：为了分析油气管防腐层的完整性，先根据传感数据的数据来源确定传感数据的数据属性，然后将属性一致的传感数据记作一类，为了区分不同类别的数据，根据数据属性为对应类别的数据建立属性标签，从而生成了若干个数据类，然后根据属性标签来确定对应数据类的数据格式，进而根据数据格式建立数据分割规则，这样一来就可以利用数据分割规则将对应的传感数据划分为若干条元数据，进一步统计一条传感数据包含的元数据，从而建立了一个传感数据的统计信息，然后将统计信息的数据特征与其对应的预设特征进行对比，通过特征的一致性来判断油气管防腐层是否发生脱落，通过这样的方式不仅可以判断防腐层是否脱落，还可以在后续的检测工作中通过分析元数据来确定发生脱落的具体位置，便于相关人员及时维修。[0095] 实施例4[0096] 在实施例1的基础上，所述一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，如图3所示，所述检测模块，包括：[0097] 第一检测单元，用于当所述油气管防腐层发生脱落时，分别对每一传感数据对应的数据特征进行多角度评价，得到每一传感数据对应的数据描述角度，根据所述数据描述角度绘制所述油气管防腐层在不同角度下对应的数据曲线，根据每一传感数据对应的预设传感器以及每一预设传感器对应的监测区域，分别为每一数据曲线建立区域特征；[0098] 第二检测单元，用于将区域特征一致的数据曲线归为一类，得到若干个第一曲线类，以及获取每一数据曲线对应的数据描述角度，将数据描述角度一致的数据曲线归为一类，得到若干个第二曲线类；[0099] 第三检测单元，用于根据每一第二曲线类对应的数据描述角度选取得到每一第二曲线类对应的数据描述方式，根据所述数据描述方式调取对应第二曲线类的异常特征样本集，分别为所述第二曲线类中的每一第二曲线进行平滑处理，获取每一第二曲线对应的平滑特征，利用所述异常特征样本集中的每一异常特征样本分别遍历对应第二曲线类中包含的每一平滑特征，得到每一第二曲线类中平滑特征与对应异常特征之间的相似度；[0100] 第四检测单元，用于提取相似度大于预设相似度的目标第二曲线，分别在每一所述第一曲线类中查找对的目标第二曲线，得到所述第一曲线类中与所述目标第二曲线一致的目标第一曲线，统计同一第一曲线类中包含的每一目标第一曲线对应的数据信息，建立第一曲线类的异常信息，结合所述第一曲线类对应的区域特征，确定所述油气管防腐层的脱落区域。[0101] 该实例中，多角度评价包括图像角度评价、反射角度评价以及其他与预设传感器属性一致的评价方式；[0102] 该实例中，数据描述角度表示传感数据所表达的数据呈现的角度，例如：一个传感数据的数据描述角度为图像角度，那么这个传感数据为图像传感器所生成的数据；[0103] 该实例中，数据曲线表示利用不同的预设传感器检测油气管防腐层的过程中所采集的数据所呈现的曲线；[0104] 该实例中，一个预设传感器的监测区域是有限的；[0105] 该实例中，区域特征表示用来区分不同监测区域的特征，一个监测区域具有一个区域特征；[0106] 该实例中，第一曲线类表示一个监测区域所对应的多个数据曲线；[0107] 该实例中，第二曲线类表示描述角度一致的多个数据曲线；[0108] 该实例中，数据描述方式可以包括：图像描述方式、反射描述方式以及其他与预设传感器属性一致的描述方式；[0109] 该实例中，一种描述方式对应一个异常特征样本集，异常特征样本集表示第二曲线呈现不同特征时所对应的异常信息；[0110] 该实例中，进行平滑处理的目的是为了对第二曲线类中的第二曲线进行模糊处理，将第二曲线中的小间断连接起来；[0111] 该实例中，平滑特征表示将第二曲线进行平滑处理后，第二曲线所呈现的特征；[0112] 该实例中，预设相似度可以为90％；[0113] 该实例中，目标第二曲线表示发生异常的第二曲线；[0114] 该实例中，目标第二曲线与目标第一曲线一致，但目标第二曲线属于第二曲线类，目标第一曲线属于第一曲线类。[0115] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：为了对油气管的防腐层的脱落位置进行定位，在油气管防腐层发生脱落时先对传感数据进行多角度评价，然后根据评价结果来确定每一传感数据对应的数据描述角度，进而绘制不同角度下的数据曲线，以及根据每一预设传感数据对应的监测区域来为对应的数据曲线建立区域特征，然后将区域特征一致的数据曲线归为一类建立第一曲线类，再将数据描述角度一致的数据曲线归为一类建立第二曲线类，此时可以利用第一曲线类来表示同一监测区域的多角度数据，利用第二曲线类来表示不同角度的数据对应的数据曲线，进一步利用第二曲线类的数据描述方式来调取第二曲线类的异常特征样本集，然后将第二曲线类中第二曲线的平滑特征与异常特征样本集中的异常样本进行比较，从而可以确定第二曲线是否异常，以及对应的异常类型，进一步提取发生异常的目标第二曲线，通过在第一曲线类中查找目标第二曲线，得到对应的目标第一曲线，通过确定目标第一曲线对应异常信息和其所在第一曲线类的区域特征来确定油气管防腐层发生脱落的区域，这样一来，先整体分析防腐层的完整性，然后再进行局部定位，可以同时确定不同区域的脱落情况，加快了检测的进度。[0116] 实施例5[0117] 在实施例1的基础上，所述一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，所述执行模块，包括：[0118] 第一执行单元，用于在所述传感数据中提取属于图像数据的目标传感数据，根据所述目标传感数据绘制油气管图像；[0119] 第二执行单元，用于根据所述异常信息绘制防腐层脱落图像；[0120] 第三执行单元，用于利用所述防腐层脱落图像遍历所述油气管图像，得到每一所述防腐层脱落图像在所述油气管图像中的位置，得到所述油气管的防腐层脱落区域。[0121] 该实例中，防腐层脱落图像属于油气管图像的一部分。[0122] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：为了确定防腐层的脱落区域，先根据传感数据绘制油气管图像，然后根据异常信息绘制防腐层脱落图像，最后在油气管图像上定位防腐层脱落图像的位置，由此可以得知防腐层脱落区域的位置。[0123] 实施例6[0124] 在实施例3的基础上，所述一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，所述第二解析单元，包括：[0125] 第一解析子单元，用于将每一数据类对应的属性标签进行语义训练，得到每一数据类对应的语义信息，根据所述语义信息建立对应数据类的语义网络；[0126] 第二解析子单元，用于提取所述语义网络中的关键词，得到对应数据类的表达对象，提取所述语义网络中的节点词以及节点分布，得到对应数据类的表达方式，根据所述表达对象和表达方式为对应的数据类建立数据分割规则；[0127] 第三解析子单元，用于利用所述数据分割规则将对应数据类中的每一条传感数据进行划分数据划分，得到每一条传感数据对应的若干个元数据；[0128] 第四解析子单元，用于获取每一元数据对应的数据语义，统计同一传感数据对应的若干个数据语义，得到每一传感数据对应的统计信息。[0129] 该实例中，语义训练表示用语义的方式表达属性标签的标签含义的过程；[0130] 该实例中，语义网络表示利用相互连接的节点和边来表达语义信息中不同词语之间的关系所形成的网络；[0131] 该实例中，关键词表示语义信息中所表达的关键信息；[0132] 该实例中，表达对象表示数据类所描述的对象；[0133] 该实例中，节点词表示语义网络中各个节点上对应的词语，节点词是用来丰富和限制关键词的。[0134] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：为了进一步确定传感器的统计信息，先将每一数据类的属性标签进行语义训练，从而得到每一数据类对应的语义信息建立语义网络，然后提取语义网络的表达方式和表达对象，从而建立分割规则，最后利用分割规则将传感数据划分为元数据，进而建立传感数据的统计信息。[0135] 实施例7[0136] 在实施例4的基础上，所述一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，还包括：[0137] 当每一第二曲线类的平滑特征与对应异常特征之间的相似度均低于预设相似度时，确定所述油气管内的防腐层完整。[0138] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：当第二曲线类的平滑特征没有异常时，可以确定油气管的防腐层是完整的，不需要进一步的定位工作。[0139] 实施例8[0140] 在实施例1的基础上，所述一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，还包括：[0141] 存储模块，用于获取所述脱落区域对应的区域图像，获取所述区域图像对应的图像特征，将所述区域图像和图像特征进行配对并存储。[0142] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：通过建立存储模块来存储脱落区域的区域图像和图像特征，便于相关人员查看历史记录。[0143] 实施例9[0144] 在实施例8的基础上，所述一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，所述存储模块，包括：[0145] 第一存储单元，用于采集所述脱落区域对应的区域图像；[0146] 第二存储单元，用于解析所述区域图像，得到每一区域图像对应的图像特征；[0147] 第三存储单元，用于根据所述图像特征确定对应脱落区域对应的脱落原因，并统计每一脱落原因对应的脱落次数，当脱落次数大于预设次数时，生成反馈信息传输到显示模块进行显示；[0148] 第四存储单元，用于将区域图像与图像特征进行配对并存储。[0149] 该实例中，脱落原因包括但不限于：涂层厚度低于预设厚度、涂层厚度高于预设厚度、人为破坏以及油气管破损。[0150] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：为了进一步实现智能检测，在采集脱落区域的区域图像后，对区域图像进行特征分析，从而可以确定该脱落区域的脱落原因，然后将脱落次数过多的原因进行反馈，便于相关人员及时对油气管进行维护。[0151] 实施例10[0152] 在实施例1的基础上，所述一种基于多传感器融合的油气管防腐层局部缺陷检测系统，还包括：[0153] 显示模块，用于显示所述油气管中每一脱落区域对应的脱落信息以及每一脱落区域对应的区域位置；[0154] 所述显示模块，还用于显示存储模块生成的反馈信息。[0155] 上述技术方案的工作原理以及有益效果：通过设立显示模块来显示脱落区域的信息以及显示反馈信息，方便相关人员随时查看。[0156] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

专利地区：广东

专利申请日期：2023-08-11

专利公开日期：2024-07-26

专利公告号：CN117030744B