油气管道运输行业为我国能源调配的重要一环,具有不间断工作、载量大、占地面积小等特点,因此,保障管道连接处的焊缝质量安全显得尤为重要。然而,现有检测方法主要依靠人工完成质量评定工作,导致检测精度低、检测结果主观性强、检测效率低下等问题的出现。为解决上述问题,本论文从实际工程需求出发,研发设计一套智能、高效、数字化的焊缝缺陷识别系统,为油气管道安全运输提供技术保障。本文主要研究内容如下:首先针对高位深焊缝底片图像进行图像处理工作时,因位深度与通用显示系统不匹配,所造成的图像细节损失、特征难以提取等问题,本文提出一种基于色谱映射表重构的伪彩色增强算法,将高位深焊缝底片图像平滑映射至彩色空间,保留图像细节信息的同时,加大背景与焊缝特征的差异,为后续焊缝缺陷数据集的构建以及焊缝缺陷检测奠定基础。然后针对人工评定检测精度低、主观性强等问题,本文将深度学习思想引入焊缝缺陷检测领域,完成基于YOLOv4的焊缝缺陷检测网络模型的构建,并根据高位深焊缝底片图像的特点,完成网络模型训练样本以及预选锚框的优化。实验结果表明,优化后的网络模型相较于原始模型检测精度得到提升,满足实际工程技术指标要求,可以高质量的完成焊缝缺陷检测工作。进而针对人工评定以及现有数字化检测系统工作效率低下的问题,本文以提高系统运行效率为目的,运用基于CUDA的GPU并行加速技术构建系统,通过对系统工作流程进行分析,设计软件功能模块,实现图像处理算法的GPU端编程。实验结果表明,相较于CPU串行计算,GPU并行计算时间实现量级突破,根据使用设备的不同,将图像处理算法的执行效率提升为原始效率的10至30倍,为实现高效率焊缝检测做出了贡献。最后通过在QT平台上完成工作环境的部署,对系统软件的登录界面、总体界面以及数据库进行设计,实现文件处理、图像处理、缺陷检测、用户交互、缺陷档案管理等功能。实验测试结果表明,该系统软件结构设计合理,运行效果良好,可以作为项目施工单位、油气管道质量管理部门有效的监督与监测手段,在油气管道运输行业有着良好的应用价值和市场前景。