一种炉管的氧化程度分析方法技术

本发明专利技术涉及视觉处理技术领域，尤其涉及一种炉管的氧化程度分析方法

【技术实现步骤摘要】
一种炉管的氧化程度分析方法、装置、计算机设备及介质


[0001]本专利技术涉及视觉处理
，尤其涉及一种炉管的氧化程度分析方法
、
装置
、
计算机设备及介质
。

技术介绍

[0002]高温工业炉在石化
、
炼化
、
化肥
、
冶金等行业中是最核心和重要的设备，该高温工业炉的稳定性直接决定安全生产的风险程度
。
[0003]其中，高温工业炉主要由高温合金材料的炉管和炉膛组成，其炉管作为高温介质反应容器，需要长期承受高温（
900~1200℃
），外表面氧化
、
内表面渗碳，管内结焦
、
热疲劳以及热冲击等多种因素的作用，超温是导致炉管失效的主要原因之一
。
为了评估炉管的剩余寿命，需要了解炉管的高温服役过程，其中主要涉及服役高温温度和高温服役时间
。
[0004]目前，部分企业为炉管配备了高温热电偶和红外测温仪等在线检测设备
。
其中，高温热电偶仅能对局部某点进行实时测温；红外测温仪受到高温烟气影响，测量数据波动较大
。
在工业炉停炉检修期间，因为上述数据的局限性，关于炉管每个区域的高温服役过程的数据是不完整的，导致检修和更换炉管的计划很难精准制订
。
并且，目前有很多企业未配备上述相关设备
。
在停炉检修期间，对炉管服役高温过程进行分析，目前没有相关技术，如何准确判断炉管受高温影响的程度是目前亟待解决的技术问题
。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的炉管的氧化程度分析方法
、
装置
、
计算机设备及介质
。
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种炉管的氧化程度分析方法，包括：获取新炉管外表面的第一图像，所述新炉管为在炉管安装之后且使用之前的炉管；基于所述第一图像，确定所述新炉管外表面的相对粗糙程度；采集当前炉管外表面的第二图像，所述当前炉管为经历高温过程使用后的炉管；基于所述第二图像，确定所述第二图像的像素点强度分布的当前分布状态；对所述第二图像进行
N
次高斯噪声处理，直至得到所述第二图像的像素点强度分布为第一目标分布状态，所述第一目标分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度满足阈值；基于所述
N
次高斯噪声处理的次数，确定所述当前炉管外表面的相对粗糙程度；基于所述当前炉管外表面的相对粗糙程度和所述新炉管外表面的相对粗糙程度，确定所述当前炉管外表面的氧化程度和氧化皮脱落程度；对所述当前炉管外表面的氧化程度和氧化皮脱落程度进行分析，确定所述当前炉管在经历高温过程之后的剩余使用寿命
。
[0007]优选地，所述采集当前炉管外表面的第二图像，包括：通过爬管机器人上设置的多个图像采集装置，对所述当前炉管的周向和纵向采集
第二图像
。
[0008]优选地，所述对第二图像进行
N
次高斯噪声处理，直到得到所述第二图像的像素点强度分布为第一目标分布状态，所述第一目标分布状态与所述标准高斯分布之间的
KL
散度满足阈值，包括：对所述第二图像进行一次高斯噪声处理，得到第二图像的像素点强度分布的更新分布状态；判断所述更新分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度是否满足阈值；若否，继续对所述第二图像进行高斯噪声处理，直至得到第二图像的像素点强度分布为第一目标分布状态，所述第一目标分布状态与所述标准高斯分布之间的
KL
散度满足阈值
。
[0009]优选地，所述判断所述更新分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度是否满足阈值，包括：按照如下计算公式计算所述更新分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度：；其中， 是所述更新分布状态，是标准高斯分布；且，其中，为所述标准高斯分布的方差，为所述标准高斯分布的平均值；判断所述
KL
散度是否小于所述阈值
。
[0010]优选地，所述基于所述
N
次高斯噪声处理的次数，确定所述当前炉管外表面的相对粗糙程度，包括：在高斯噪声处理的次数越多时，确定当前炉管外表面相对越光滑，在高斯噪声处理的次数越少时，确定当前炉管外表面相对越粗糙
。
[0011]优选地，所述基于所述当前炉管外表面的相对粗糙程度，确定所述当前炉管外表面的氧化程度和氧化皮脱落程度，包括：在所述当前炉管外表面越光滑时，所述当前炉管外表面的氧化程度和氧化皮脱落程度越大；在所述当前炉管外表面越粗糙时，所述当前炉管外表面的氧化程度和氧化皮脱落程度越小
。
[0012]优选地，所述基于所述第一图像，确定所述新炉管外表面的相对粗糙程度，包括：基于所述第一图像，确定所述第一图像的像素点强度分布的初始分布状态；对所述第一图像进行
M
次高斯噪声处理，直至得到第一图像的像素点强度分布为第二目标分布状态，所述第二目标分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度满足阈值；基于所述
M
次高斯噪声处理的次数，确定所述新炉管外表面的相对粗糙程度
。
[0013]第二方面，本专利技术还提供了一种炉管的氧化程度分析装置，包括：获取模块，用于获取新炉管外表面的第一图像，所述新炉管为在炉管安装之后且使用之前的炉管；第一确定模块，用于基于所述第一图像，确定所述新炉管外表面的相对粗糙程度；采集模块，用于采集当前炉管外表面的第二图像，所述当前炉管为经历高温过程
使用后的炉管；第二确定模块，用于基于所述第二图像，确定所述第二图像的像素点强度分布的当前分布状态；处理模块，用于对所述第二图像进行
N
次高斯噪声处理，直至得到所述第二图像的像素点强度分布为第一目标分布状态，所述第一目标分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度满足阈值；第三确定模块，用于基于所述
N
次高斯噪声处理的次数，确定所述当前炉管外表面的相对粗糙程度；第四确定模块，用于基于所述当前炉管外表面的相对粗糙程度和所述新炉管外表面的相对粗糙程度，确定所述当前炉管外表面的氧化程度和氧化皮脱落程度；第五确定模块，用于对所述炉管外表面的氧化程度和氧化皮脱落程度进行分析，确定所述当前炉管在经历高温过程之后的剩余使用寿命
。
[0014]第三方面，本专利技术还提供了一种计算机设备，包括存储器
、
处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面中所述的方法步骤
。
[0015]第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序
,
该程序被处理器执行时实现第一方面中所述的方法步骤...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种炉管的氧化程度分析方法，其特征在于，包括：获取新炉管外表面的第一图像，所述新炉管为在炉管安装之后且使用之前的炉管；基于所述第一图像，确定所述新炉管外表面的相对粗糙程度；采集当前炉管外表面的第二图像，所述当前炉管为经历高温过程使用后的炉管；基于所述第二图像，确定所述第二图像的像素点强度分布的当前分布状态；对所述第二图像进行
N
次高斯噪声处理，直至得到所述第二图像的像素点强度分布为第一目标分布状态，所述第一目标分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度满足阈值；基于所述
N
次高斯噪声处理的次数，确定所述当前炉管外表面的相对粗糙程度；基于所述当前炉管外表面的相对粗糙程度和所述新炉管外表面的相对粗糙程度，确定所述当前炉管外表面的氧化程度和氧化皮脱落程度；对所述当前炉管外表面的氧化程度和氧化皮脱落程度进行分析，确定所述当前炉管在经历高温过程之后的剩余使用寿命
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集当前炉管外表面的第二图像，包括：通过爬管机器人上设置的多个图像采集装置，对所述当前炉管的周向和纵向采集第二图像
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二图像进行
N
次高斯噪声处理，直到得到所述第二图像的像素点强度分布为第一目标分布状态，所述第一目标分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度满足阈值，包括：对所述第二图像进行一次高斯噪声处理，得到第二图像的像素点强度分布的更新分布状态；判断所述更新分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度是否满足阈值；若否，继续对所述第二图像进行高斯噪声处理，直至得到第二图像的像素点强度分布为第一目标分布状态，所述第一目标分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度满足阈值
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述判断所述更新分布状态与标准高斯分布之间的散度是否满足阈值，包括：按照如下计算公式计算所述更新分布状态与标准高斯分布之间的
KL
散度：，其中， 是所述更新分布状态，是标准高斯分布；且其中，为所述标准高斯分布的方差，为所述标准高斯分布的平均值；判断所述散度是否小于所述阈值
。5.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述
N
次高斯噪声处理的次数，确定所述当前炉管外表面的相对粗糙程度，包括：在高斯噪声处理的次数越多时，确定当前炉管外表面相对越光滑，在高斯噪声处理的次数越少时，确定当前炉管外表...

【专利技术属性】
技术研发人员：张明昊，孙智超，许永超，陈昊，
申请(专利权)人：铸新科技苏州有限责任公司，
类型：发明
国别省市：