Определение параметров поверхностных дефектов основного металла трубопроводов по результатам комплексной диагностики
Автор: Крысько Н.В., Скрынников С.В., Щипаков Н.А., Козлов Д.М., Кусый А.Г.
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Численные методы и анализ данных
Статья в выпуске: 2 т.49, 2025 года.
Бесплатный доступ
Рассмотрены вопросы определения параметров поверхностных эксплуатационных дефектов по результатам комплексной диагностики ультразвуковым, вихретоковым и визуальным и измерительным методами неразрушающего контроля. При этом визуальный и измерительный метод реализовался с применением камеры телевизионного контроля, оснащенной функцией компьютерного зрения, и лазерным триангуляционным датчиком. В работе представлен набор данных, в котором в качестве входных переменных находятся результаты неразрушающего контроля, а в качестве целевых переменных – глубина плоскостных и объемных дефектов, а также ширина объемных дефектов. Также в работе произведена оценка степени влияния различных результатов неразрушающего контроля на определение целевых переменных. Произведено обучение моделей на основе различных алгоритмов, в итоге для всех целевых переменных оптимальными моделями оказались модели на основе градиентного бустинга. Представлен алгоритм совместной обработки результатов при комплексной диагностике, в котором применяются полученные модели, и определена точность работы данного алгоритма по метрике RMSE, которая составила 0,011 мм.
Поверхностные дефекты, ультразвуковой контроль, вихретоковый контроль, лазерное сканирование, комплексная диагностика, совместная оценка данных, машинное обучение, регрессия
Короткий адрес: https://sciup.org/140310471
IDR: 140310471 | DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1437
Determining parameters of surface defects in the base metal of pipelines using results of complex diagnostics
We discuss issues of determining surface operational defects parameters using results of complex diagnostics including ultrasonic, eddy current and visual non-destructive testing methods. We note that the visual method is implemented using a television camera with a computer vision function and a laser triangulation sensor. The study presents a data set in which the non-destructive testing results are used as input variables, with the depth of planar and volumetric defects and the width of volumetric defects used as target variables. The study also assesses the degree of influence of various non-destructive testing results on the determination of target variables. Models are trained using various algorithms. Finally, the models based on gradient boosting are found to be optimal for all target variables. We propose an algorithm for combined processing of the results of complex diagnostics in which the obtained models are used. The accuracy of the proposed algorithm determined using the RMSE metric is found to be 0.011 mm.