Các khuyết tật hàn trong chụp X quang đường ống dẫn khí

Các khuyết tật hàn trong đường ống dẫn khí có thể ảnh hưởng đáng kể đến tính toàn vẹn và an toàn của cơ sở hạ tầng. Xét nghiệm X quang là một phương pháp xét nghiệm không phá hủy (NDT) được sử dụng rộng rãi cho phép phát hiện và đánh giá các khuyết tật này. Việc tích hợp các kỹ thuật thị giác máy tính đã nâng cao hiệu quả và độ chính xác của việc phát hiện khuyết tật trong hình ảnh chụp X quang.

Các khuyết tật hàn phổ biến được phát hiện trong chụp X quang

1. Porosity:
   • Cluster Porosity: Xuất hiện dưới dạng các đường sẫm màu, không đều được nhóm lại gần nhau, gây ra bởi ô nhiễm độ ẩm trong điện cực hàn
   • General Porosity: Tương tự về ngoại hình nhưng ít cụm hơn.
2. Slag Inclusions:
   • Vật liệu phi kim loại bị mắc kẹt trong mối hàn, có thể nhìn thấy dưới dạng hình dạng tối, lởm chởm trên X quang
3. Incomplete Penetration (IP):
   • Đặc trưng bởi các vùng tối với các cạnh được xác định rõ ràng dọc theo mối hàn, cho thấy kim loại mối hàn không xuyên qua hoàn toàn mối nối
4. Incomplete Fusion:
   • Xuất hiện dưới dạng các đường tối dọc theo đường hàn nơi kim loại phụ không hợp nhất với kim loại cơ bản
5. Các vết nứt:
   • Có thể nhìn thấy dưới dạng các đường mờ, lởm chởm trên chụp X-quang, thường chỉ có thể phát hiện được khi căn chỉnh với chùm tia X
6. Undercuts:
   • Sự xói mòn bên trong hoặc bên ngoài của kim loại cơ bản liền kề với mối hàn, xuất hiện dưới dạng các đường tối không đều bù đắp từ đường tâm mối hàn
7. Gia cường mối hàn không đầy đủ hoặc dư thừa:
   • Gia cường không đầy đủ có vẻ tối hơn vật liệu xung quanh, trong khi cốt thép dư thừa xuất hiện dưới dạng các khu vực sáng hơn

Kỹ thuật thị giác máy tính để phát hiện khiếm khuyết

Những tiến bộ gần đây trong thị giác máy tính đã dẫn đến các phương pháp cải tiến để phát hiện các khuyết tật hàn trong hình ảnh chụp X quang. Các quy trình chính bao gồm:

• Tiền xử lý hình ảnh: Các kỹ thuật như loại bỏ nhiễu và tăng cường độ tương phản giúp cải thiện chất lượng hình ảnh trước khi phân tích
• Phân đoạn khuyết tật: Điều này liên quan đến việc cô lập các khu vực quan tâm cụ thể trong hình ảnh chụp X quang để tập trung vào các khuyết tật tiềm ẩn
• Trích xuất và phân loại tính năng: Sử dụng các thuật toán để trích xuất các tính năng có liên quan từ hình ảnh cho phép phân loại chính xác các khuyết tật bằng cách sử dụng các mô hình học máy, chẳng hạn như Máy vectơ hỗ trợ (SVM) và Mạng nơ-ron
• Hệ thống tự động: Hệ thống thị giác tự động đã được phát triển để hợp lý hóa quy trình kiểm tra, giảm đáng kể lỗi của con người và tăng thông lượng trong việc phát hiện lỗi

Kết luận

Việc đánh giá các khuyết tật hàn trong đường ống dẫn khí thông qua hình ảnh chụp X quang là rất quan trọng để đảm bảo an toàn và độ tin cậy. Việc ứng dụng các kỹ thuật thị giác máy tính đã cách mạng hóa lĩnh vực này bằng cách tăng cường khả năng phát hiện lỗi, cho phép đánh giá nhanh hơn và chính xác hơn. Tiếp tục nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực này hứa hẹn sẽ cải thiện hơn nữa các phương pháp luận và kết quả trong kiểm tra hàn.