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    聲譜圖與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在漏磁檢測技術(shù)中的應(yīng)用

    2019-12-02 08:02:51陳彬
    中國科技縱橫 2019年16期

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    摘 ?要對無縫鋼管進(jìn)行漏磁無損檢測的過程中,需要對信號進(jìn)行分類識別,傳統(tǒng)信號處理方法存在一定的不足,無法進(jìn)行較為準(zhǔn)確的判斷。文章提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聲譜圖識別方法,對傳感器獲取的信號進(jìn)行轉(zhuǎn)化獲得聲譜圖,以圖像處理的方法,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù),提升了信號分類的準(zhǔn)確性。通過實(shí)驗(yàn),證明此方法具有良好的效果。

    關(guān)鍵詞:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN;聲譜圖;漏磁信號

    中圖分類號:TP391.41 ???文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A?????文章編號:1671-2064(2019)16-0000-00

    0 引言

    漏磁無損檢測是對無縫鋼管行檢測的一種常用方法,該方法利用恒定磁場對無縫鋼管進(jìn)行磁化,如管體有裂紋、孔洞等缺陷情況存在,將會有一部分磁通量從缺陷所在的位置沿鋼管圓周的法線方向“泄露”出來,這個(gè)磁通量被稱為漏磁,漏磁無損檢測方法就是利用緊貼鋼管表面的磁敏傳感器來“感應(yīng)”漏磁信號,從而判定缺陷的存在[1][2]。

    對管道缺陷類型的判斷主要是通過信號特征實(shí)現(xiàn)其幾何參數(shù)的提取,并推導(dǎo)出缺陷的類型。缺陷特征的提取很多采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行,如王長龍,Haueisen.J等研究以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于漏磁信號的反演,建立了漏磁信號與缺陷幾何參數(shù)之間的數(shù)學(xué)模型[3][4][5];崔偉、王太勇等提出以基于徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對管壁缺陷的周向?qū)挾忍卣鬟M(jìn)行定量分析[6][7][8];除此之外,Li, M等提出了對管道表面磁場進(jìn)行重建后,依據(jù)磁 場分布的拓?fù)涮荻葋磉M(jìn)行缺陷類型的反演[9][10];Joshi A等提出了以自適應(yīng)小波算法來進(jìn)行缺陷類型分析[11]。

    1 聲譜圖(Spectrogram)

    聲譜圖技術(shù)可以將音頻信號轉(zhuǎn)化為圖像,然后利用圖像處理技術(shù)的方法,來進(jìn)行信號的識別。具體來說,通過對音頻信號進(jìn)行連續(xù)頻譜分析,來生成二維圖譜,該圖譜中橫坐標(biāo)為時(shí)間,縱坐標(biāo)為信號的頻率,而圖譜中像素灰度值反映某時(shí)刻及其相應(yīng)頻率的信號能量密度。聲譜圖可以用來分析音頻信號的動(dòng)態(tài)頻譜特性。

    對無縫鋼管進(jìn)行漏磁無損檢測時(shí),主要缺陷類型的信號的頻段集中于音頻信號區(qū)域,且無損檢測的初級放大電路已經(jīng)進(jìn)行了低通濾波,將高頻部分進(jìn)行了濾除。對于送入工業(yè)計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)字化處理的信號來說,音頻范圍內(nèi)的信號占據(jù)了主要部分,因此完全可以借鑒聲譜圖對信號進(jìn)行處理的方法,結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來對漏磁無損檢測信號進(jìn)行分類。

    2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks

    在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的眾多技術(shù)中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在處理圖像方面較為突出。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)含有卷積層與特征映射層,卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。典型的卷積層包括數(shù)據(jù)輸入、卷積計(jì)算、激活、池化等部分[12]。其中,數(shù)據(jù)輸入層包括原始數(shù)據(jù)的處理,主要是歸一化等圖像基本處理;卷積計(jì)算是通過卷積核與輸入數(shù)據(jù)的卷積來進(jìn)行圖像的特征提取,從而得到多個(gè)特征映射;激活通過非線性的激活函數(shù)處理,提高網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力;池化層通過最大池化或者平均池化等來減小參數(shù)的規(guī)模,降低網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度。

    特征映射層上所有神經(jīng)元的權(quán)重相同,通過Logistic 回歸與ReLu激活映射圖像特征 ,最后一個(gè)特征映射層通過softmax輸出結(jié)果。特征映射層通過ReLu函數(shù)來約束Logistic回歸中可能出現(xiàn)的負(fù)值,最后一層通過softmax 來輸出分類結(jié)果。

    AlexNet網(wǎng)絡(luò)。AlexNet是基于LeNet發(fā)展起來的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),共含有8層,前五層是卷積層,后3層為全連接(full-connected),其中第一層為卷積層1輸入為 227×227×3的圖像,第二層為卷積層2,由上層的卷積的分別由卷積、激活函數(shù)、下采樣、批量標(biāo)準(zhǔn)化四個(gè)部分構(gòu)成。第三層和第四層是卷積的過程,但這兩個(gè)模塊中沒有下采樣,這樣的設(shè)計(jì)與輸入圖像的大小有關(guān)。第五層也是一個(gè)卷積過程,結(jié)構(gòu)類似第一、第二層。第六層和第七層為全連接層(Dense)。第八層為輸出層,該層利用 softmax分類器進(jìn)行分類,假設(shè)樣本集包含N類,輸出層對應(yīng)N個(gè)結(jié)點(diǎn),每個(gè)結(jié)點(diǎn)輸出的是屬于該類別的概率值[13]。AlexNet模型示意,如圖1所示。

    3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及wav格式轉(zhuǎn)換

    本文的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選擇了合肥中大檢測技術(shù)有限公司ZDJC-180型漏磁無損檢測設(shè)備的校驗(yàn)數(shù)據(jù)集,共選取了32類不同的無縫鋼管管體缺陷信號對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。這32種缺陷類型涵蓋了常見的管體缺陷如橫向內(nèi)缺陷、橫向外缺陷、縱向內(nèi)缺陷、縱向外缺陷、管體內(nèi)螺紋缺陷等。每種類型的缺陷信號各選取了200個(gè)信號片段用于訓(xùn)練。

    由于漏磁無損檢測進(jìn)行模-數(shù)轉(zhuǎn)換是由數(shù)據(jù)采集卡完成的,數(shù)據(jù)采集卡選用凌華科技PCI-9112型多功能通用數(shù)據(jù)采集卡,最高采樣率可達(dá)100K/s,采樣分辨率為12位,采樣后的數(shù)據(jù)要進(jìn)行轉(zhuǎn)換為音頻格式(wav文件)以進(jìn)行后繼聲譜圖處理。數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換采用Python 3.6.4內(nèi)建的wave包進(jìn)行,圖2為wav文件的通用格式。

    4 聲譜圖轉(zhuǎn)換

    本文的研究用Matlab來進(jìn)行聲譜圖的轉(zhuǎn)換過程,步驟如下,先以audioread函數(shù)對wav文件進(jìn)行讀取,并另存為向量;再利用spectrogram函數(shù),進(jìn)行聲譜圖的轉(zhuǎn)換,spectrogram函數(shù)包括了以下參數(shù),x---輸入信號的向量,window---窗函數(shù)本文選擇海明窗,noverlap---每一段的重疊樣本數(shù),默認(rèn)值是在各段之間產(chǎn)生50%的重疊,本文選擇值為100;nfft---做FFT變換的長度,本文選擇256。經(jīng)過spectrogram函數(shù)處理后的聲譜圖中,以時(shí)間為橫坐標(biāo),頻率為縱坐標(biāo)。圖3為一個(gè)訓(xùn)練樣本的聲譜圖實(shí)例

    5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練利用了Matlab中的MatConvNet工具箱,該工具箱可進(jìn)行基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別處理,具有快速方便、效率高的特點(diǎn),還支持利用GPU進(jìn)行加速計(jì)算,并支持AlexNet。

    實(shí)驗(yàn)中采用經(jīng)過預(yù)處理的227*227*3的聲譜圖作為輸入,輸出為32個(gè)節(jié)點(diǎn)以表示預(yù)定義的32種無縫鋼管管體缺陷類型。在Matlab中對網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行初始化后即可開始訓(xùn)練樣本集,訓(xùn)練過程中對網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值進(jìn)行更新,直到目標(biāo)函數(shù)收斂到一個(gè)穩(wěn)定區(qū)間。Matlab中的 AlexNet 結(jié)構(gòu),如圖4所示。

    6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    使用測試信號片段集合經(jīng)過訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行了分類實(shí)驗(yàn),取無縫鋼管內(nèi)部、外部普通缺陷及內(nèi)部螺紋缺陷、管道通孔等4種缺陷為例,共有500組信號片段進(jìn)行了分類實(shí)驗(yàn),圖5為分類結(jié)果,與傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)信號頻率進(jìn)行判斷分類的方法相比,基于AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法具有較好的分類準(zhǔn)確度。

    7 結(jié)

    本研究結(jié)合了聲譜圖與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),應(yīng)用于漏磁無損檢測過程中,能有效地提升無損檢測過程中缺陷信號的分類識別準(zhǔn)確率。利用已有的缺陷信號,制作相應(yīng)的聲譜圖集合,并利用這些聲譜圖對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征,進(jìn)行了多次實(shí)驗(yàn),證明了本研究方法的可行性及有效性。

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    收稿日期:2019-06-24

    基金項(xiàng)目:2018年教育部“中西部高等學(xué)校青年骨干教師國內(nèi)訪問學(xué)者項(xiàng)目”(編號50061)

    作者簡介:陳彬1979—,男,安徽合肥人,碩士研究生,副教授,研究方向:軟件開發(fā)、云計(jì)算技術(shù)。

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