【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及氧化皮检测与评价，具体涉及一种石油钢管氧化皮检测与评价方法及系统。
技术介绍
1、热轧钢管氧化皮的产生原因实质是钢在加热时，铁原子及合金原子受到炉气中的co2、h2o、o2作用而被氧化的结果，每加热一次大约有0.5％-3％的钢被氧化形成氧化铁皮。钢管在热加工工序中，钢材表面因随着加热温度的高低、时间长短和加热炉内的气氛而产生不同程度的氧化，形成厚度不一的氧化铁皮。热轧无缝管通常经过加热穿孔轧制和热处理两大热加工工序，温度、时间等方面的变化也必然会在此过程中产生大量氧化铁皮，研究表明，氧化铁皮均由fe2o3、fe3o4、feo、fe组成。虽然各工艺中都考虑了除鳞的工艺，即采用高压水和高压气进行冲洗，去除钢管表面氧化皮，但该工艺仅仅能去除钢管表面易脱落氧化皮，但很难彻底清除。
2、油管和套管是两种重要的石油钢管产品，其表面氧化皮是否要除净，什么状态下可接受的判定依据很少，在api spec 5ct中仅要求“9cr和13cr产品内表面在最终热处理后应无氧化皮”，而其他产品并未作出详细要求，但在生产实践中，氧化皮的存在危害问题较多。国内外对钢材表面质量有一定的标准要求，如iso 8501-1和gb/t 8923.1标准《涂覆涂料前钢材表面处理表面清洁度的目视评定第1部分：未涂敷钢基底和涂敷前全面清理后钢基底的锈蚀程度和准备等级》中，根据钢材表面氧化皮覆盖程度和锈蚀状况将其原始锈蚀程度分为优、良、中、差四个等级，但该评判结果仅为目视定性描述，并无定量检测评价。
3、因此，迫切需要设计一种能应用于实际的
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种石油钢管氧化皮检测与评价方法及系统，以解决现有技术无法准确评价石油钢管氧化皮严重程度。
2、第一方面，本专利技术提供了一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，包括：获取钢管氧化皮数据，所述钢管氧化皮数据包括超声波数据和图像数据；根据所述超声波数据提取全局厚度特征，根据所述图像数据提取局部纹理特征和全局纹理特征；将所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征进行融合，得到融合特征；将所述融合特征输入预先构建的氧化皮评价模型，得到氧化皮严重程度。
3、作为优选的，获取钢管氧化皮数据，包括：获取待检测钢管长度；根据所述长度将所述待检测钢管切分为n个子钢管，并将每个所述子钢管切分为n个子段；随机从所述子钢管对应的子段中调取一个子段作为目标子段，每个所述子钢管调取的一个子段的位置均不同；获取各个目标子段的钢管氧化皮数据。
4、作为优选的，根据所述超声波数据提取全局厚度特征，包括：对各个目标子段的超声波数据进行预处理；按照钢管进出口方向对预处理后的超声波数据进行排序，得到超声波序列；从所述超声波序列中提取全局厚度特征。
5、作为优选的，根据所述图像数据提取局部纹理特征和全局纹理特征，包括：对各个目标子段的图像数据进行预处理；按照钢管进出口方向对预处理的图像数据进行排序，得到图像序列；从多个所述图像序列中提取每个图像的图像局部纹理特征、相邻两个图像的图像局部纹理特征以及全局纹理特征对各个图像局部纹理特征进行聚类，得到局部纹理特征。
6、作为优选的，对各个图像局部纹理特征进行聚类，得到局部纹理特征，包括：利用预设聚类算法对各个图像局部纹理特征进行聚类，得到局部特征聚类簇；将聚类数量大于第一预设值且聚类中心大于第二预设值的局部特征聚类簇作为局部纹理特征。
7、作为优选的，将所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征进行融合，得到融合特征，包括：识别所述局部纹理特征中的疑似特殊纹理特征的类型和数量；根据所述类型和数量确定局部纹理特征的融合权重修正系数；根据所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征的融合权重以及所述融合权重修正系数获取融合特征。
8、作为优选的，将所述融合特征输入氧化皮评价模型，得到氧化皮严重程度，包括：获取样本集，将所述样本集分为训练集和验证集；构建初始氧化皮评价模型；利用所述训练集训练所述初始氧化皮评价模型，得到氧化皮评价模型；利用所述验证集验证所述氧化皮评价模型，直到验证结果的精度满足预设要求。
9、第二方面，一种石油钢管氧化皮检测与评价系统，包括：检测模块，用于获取钢管氧化皮数据，所述钢管氧化皮数据包括超声波数据和图像数据；特征提取模块，用于根据所述超声波数据提取全局厚度特征，根据所述图像数据提取局部纹理特征和全局纹理特征；特征融合模块，用于将所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征进行融合，得到融合特征；评价模块，用于将所述融合特征输入预先构建的氧化皮评价模型，得到氧化皮严重程度。
10、第三方面，一种石油钢管氧化皮检测与评价系统，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的方法。
11、第四方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
12、本专利技术的有益效果体现在：本专利技术实施例提供了一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，该方法包括获取钢管氧化皮数据，所述钢管氧化皮数据包括超声波数据和图像数据；根据所述超声波数据提取全局厚度特征，根据所述图像数据提取局部纹理特征和全局纹理特征；将所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征进行融合，得到融合特征；将所述融合特征输入预先构建的氧化皮评价模型，得到氧化皮严重程度。本专利技术提供的石油钢管氧化皮检测与评价方法通过综合利用超声波数据和图像数据，提取全局厚度特征、局部纹理特征和全局纹理特征，并进行特征融合和评价模型分析，具有综合性、准确性和可靠性等优点。
13、此外，本专利技术实施例还提供了一种石油钢管氧化皮检测与评价系统。
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1.一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，包括：获取钢管氧化皮数据，所述钢管氧化皮数据包括超声波数据和图像数据；根据所述超声波数据提取全局厚度特征，根据所述图像数据提取局部纹理特征和全局纹理特征；将所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征进行融合，得到融合特征；将所述融合特征输入预先构建的氧化皮评价模型，得到氧化皮严重程度。
2.根据权利要求1所述的一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，获取钢管氧化皮数据，包括：获取待检测钢管长度；根据所述长度将所述待检测钢管切分为N个子钢管，并将每个所述子钢管切分为N个子段；随机从所述子钢管对应的子段中调取一个子段作为目标子段，每个所述子钢管调取的一个子段的位置均不同；获取各个目标子段的钢管氧化皮数据。
3.根据权利要求2所述的一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，根据所述超声波数据提取全局厚度特征，包括：对各个目标子段的超声波数据进行预处理；按照钢管进出口方向对预处理后的超声波数据进行排序，得到超声波序列；从所述超声波序列中提取全局厚度特征。
4.根据权利要求1所述的一种
5.根据权利要求4所述的一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，对各个图像局部纹理特征进行聚类，得到局部纹理特征，包括：利用预设聚类算法对各个图像局部纹理特征进行聚类，得到局部特征聚类簇；将聚类数量大于第一预设值且聚类中心大于第二预设值的局部特征聚类簇作为局部纹理特征。
6.根据权利要求所述的一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，将所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征进行融合，得到融合特征，包括：识别所述局部纹理特征中的疑似特殊纹理特征的类型和数量；根据所述类型和数量确定局部纹理特征的融合权重修正系数；根据所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征的融合权重以及所述融合权重修正系数获取融合特征。
7.根据权利要求所述的一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，将所述融合特征输入氧化皮评价模型，得到氧化皮严重程度，包括：获取样本集，将所述样本集分为训练集和验证集；构建初始氧化皮评价模型；利用所述训练集训练所述初始氧化皮评价模型，得到氧化皮评价模型；利用所述验证集验证所述氧化皮评价模型，直到验证结果的精度满足预设要求。
8.一种石油钢管氧化皮检测与评价系统，其特征在于，包括：检测模块，用于获取钢管氧化皮数据，所述钢管氧化皮数据包括超声波数据和图像数据；特征提取模块，用于根据所述超声波数据提取全局厚度特征，根据所述图像数据提取局部纹理特征和全局纹理特征；特征融合模块，用于将所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征进行融合，得到融合特征；评价模块，用于将所述融合特征输入预先构建的氧化皮评价模型，得到氧化皮严重程度。
9.一种石油钢管氧化皮检测与评价系统，其特征在于，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的石油钢管氧化皮检测与评价方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，包括：获取钢管氧化皮数据，所述钢管氧化皮数据包括超声波数据和图像数据；根据所述超声波数据提取全局厚度特征，根据所述图像数据提取局部纹理特征和全局纹理特征；将所述全局厚度特征、所述局部纹理特征和所述全局纹理特征进行融合，得到融合特征；将所述融合特征输入预先构建的氧化皮评价模型，得到氧化皮严重程度。
2.根据权利要求1所述的一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，获取钢管氧化皮数据，包括：获取待检测钢管长度；根据所述长度将所述待检测钢管切分为n个子钢管，并将每个所述子钢管切分为n个子段；随机从所述子钢管对应的子段中调取一个子段作为目标子段，每个所述子钢管调取的一个子段的位置均不同；获取各个目标子段的钢管氧化皮数据。
3.根据权利要求2所述的一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，根据所述超声波数据提取全局厚度特征，包括：对各个目标子段的超声波数据进行预处理；按照钢管进出口方向对预处理后的超声波数据进行排序，得到超声波序列；从所述超声波序列中提取全局厚度特征。
4.根据权利要求1所述的一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，根据所述图像数据提取局部纹理特征和全局纹理特征，包括：对各个目标子段的图像数据进行预处理；按照钢管进出口方向对预处理的图像数据进行排序，得到图像序列；从多个所述图像序列中提取每个图像的图像局部纹理特征、相邻两个图像的图像局部纹理特征以及全局纹理特征对各个图像局部纹理特征进行聚类，得到局部纹理特征。
5.根据权利要求4所述的一种石油钢管氧化皮检测与评价方法，其特征在于，对各个图像局部纹理特征进行聚类，得到局部纹理特征，包括：利用预设聚类算法对各个图像局部纹理特征进行聚类，得到局部特征聚类簇；将聚类数量大于第一预设值且聚类中心大于第二预设值的局部特征聚类簇作为局部...
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