【摘 要】
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为解决油气管道环焊缝信号复核及缺陷排查工作严重依赖人工问题，采用高斯混合模型（GMM）聚类分析方法完成漏磁检测伪彩色图像的颜色特征提取和缺陷识别分类算法开发。考虑了信号断点、变壁厚等常见异常信号的影响，研制出环焊缝缺陷漏磁内检测图像智能分析软件，实现了环焊缝漏磁内检测信号图像的自动采集和缺陷智能识别分析。与人工复核结果比较，缺陷智能识别分类的准确率达到90%以上，可应用于环焊缝漏磁内检测信号复核并
【基金项目】
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国家石油天然气管网集团有限公司科学研究与技术开发项目“智慧管网理论和技术体系研究”（编号：JCGL202109）;国家石油天然气管网集团有限公司科学研究与技术开发项目“管道大数据分析与应用研究”（编号：WZXGL202107）；
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为解决油气管道环焊缝信号复核及缺陷排查工作严重依赖人工问题，采用高斯混合模型（GMM）聚类分析方法完成漏磁检测伪彩色图像的颜色特征提取和缺陷识别分类算法开发。考虑了信号断点、变壁厚等常见异常信号的影响，研制出环焊缝缺陷漏磁内检测图像智能分析软件，实现了环焊缝漏磁内检测信号图像的自动采集和缺陷智能识别分析。与人工复核结果比较，缺陷智能识别分类的准确率达到90%以上，可应用于环焊缝漏磁内检测信号复核并提高缺陷排查效率和智能化水平。
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