人工智能在壓力容器無損檢測中的應用

中圖分類號：TP391 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）24-0193-04

Abstract：WiththecontiuousdevelopmentoftechnologyartificialintellgenceAl）hasbeenwidelyappliedinvariosfelds， includingnon-destructivetesting（NDofpressurevesels.Pressurevesselsarecommonindustrialequipmentextensivelyusedin thechemical，oil，andnaturalgasindustries.Thesafetyofpressureveselsisdirectlyrelatedtoproductionsafetyand environmentalprotection，makingnondestructivetestingparticularlyimportantduringmanufacturingandoperation.TraditionalD methodsoftenrelyonhumanexperience，whichcanleadtolowdetectioneficiencyandinsufcientaccuracy.Inrecentyears， therapidadvancementofAItechnologyhasbroughtnewoportunitiesandchallengestothenondestructivetestingofpresure vessels.ThispaperwillexplorethecurrntapplicationstatusandfuturedevelopmenttrendsofAIinNDTforpresurevessels， analyzing its importance in enhancing the safety performance of pressure vessels.

Keywords：pressurevesel;non-destructivetesting （NDT）;artificialintelligence;radiographictesting;ultrasonicesting

廣義的壓力容器是指在壓力作用下盛裝流體介質的密閉容器I。壓力容器大多是在高溫高壓的情況下運行的，容器內部的介質大多為有毒、易燃、易爆的危險化學品。如果壓力容器中的原材料、零部件及焊接接頭在制造或者使用當中出現缺陷而沒有及時發現，就很可能出現無法想象的災難性后果，而利用無損檢測的技術，能夠準確地對部件中的缺陷進行識別評估，有針對性地對缺陷進行處理，從而保障壓力容器能夠穩定安全的運行。

1.1 目視檢測

1傳統的無損檢測方法簡介

目視檢測是有人類以來就有的最為古老的方法，自視檢測是指用人的眼睛或借助某種自視輔助器材對被檢工件狀況進行觀察、分析和評價的一種無損檢測方法。目視檢測通常分為直接目視檢測、間接目視檢測和透光目視檢測。主要用于觀察材料、零件、部件、設備和焊接接頭等的表面狀態，配合面的對準、變形或泄露跡象等。

無損檢測是在不損傷被檢物的完整結構和使用性能的情況下，利用電磁波、聲、光、熱、電和磁等與物質的相互作用，探測被檢物內部或表面的宏觀缺陷，并對類型、形狀、尺寸、取向和位置做出判斷的工藝方法。目前，我國的壓力容器無損檢測體系已經較為完善，技術方法多樣。常見的壓力容器無損檢測方法有自視檢測、磁粉檢測、滲透檢測、射線檢測和超聲波檢測等。

1.2 磁粉檢測

磁粉檢測是利用金屬夾雜物的導磁率不同的原理來檢驗缺陷的。當磁粉灑在被磁化工件的表面上時，局部磁場的磁極就會吸引磁粉，于是磁粉積在缺陷處，使缺陷的形狀和大小清楚地顯示出來，磁粉探傷用以檢查鐵磁性材料或制件的表層（表面及近表面）缺陷，如氣孔、裂縫、折疊及夾雜等。

1.3 滲透檢測

滲透檢測的原理是根據某些液體染料（紅色染料）具有良好的浸潤滲透性能，滲入零件表面缺陷（裂紋、氣孔等）深處，并能從缺陷溢向被擦干的零件表面的特性。當擦除紅色涂料，及時在零件表面涂上一層薄的白色涂料時，白色涂料就能將殘留在零件表面缺陷之中的紅色涂料吸出來，根據所顯出來的紅跡來觀察出缺陷及大小。

1.4 射線檢測

射線探傷是利用射線穿透金屬并被吸收的性能，對鋼板或焊接接頭內部的缺陷進行無損檢驗。當射線穿過金屬時，被金屬吸收，而使射線強度發生一定的衰減，衰減的程度依金屬的吸收能力及穿過金屬的厚度而定。當被檢驗的金屬制件或焊接接頭內部有缺陷（如氣刷、裂縫、夾雜等）時，因為缺陷內的空氣或非金屬夾雜物吸收射線的能力遠遠小于金屬的吸收能力，所以射線通過有缺陷部分時的強度衰減較通過無缺陷部分的強度衰減程度小。因此根據射線穿過有缺陷部分和無缺陷部分強度衰減程度的不同，反映在指示器（照相底片或熒光屏）上的影像也不相同，以顯示金屬內部存在的缺陷。

1.5 超聲檢測

超聲檢測是利用超聲波（振動頻率高于 20000Hz 的聲波）能透金屬材料的深處，并由一截面進入另一截面，在界面邊緣發生反射的特點來檢驗材料或工件內部缺陷的一種方法。當超聲波束自零件底面時就分別發生反射波束，在熒光屏上形成脈沖波形。根據這些脈沖波來判斷缺陷的位置和大小。

2 無損檢測方法的局限性

目前上述無損檢測方法在實際實施時，對于被檢工件的觀察、被檢工件所呈現檢測特征的分析及對被檢工件的質量評價都十分依賴檢驗人員的從業經驗和技能。尤其對于航空航天核工業等領域的關鍵壓力容器，檢驗人員往往需要擁有豐富的技術經驗技能，并需經過反復查看驗證比對，才可以對一些缺陷做出正確的判斷與評價，稍有不慎就可能會導致誤判或漏檢，從而導致嚴重的后果。

例如射線檢測時，先對底片進行編碼區分，進行透照布置，射線透過工件使膠片感光，經過暗室處理，底片進行黑度檢測，借助觀片燈查看底片判斷工件是否存在缺陷及缺陷的類型、大小和位置等，進而對被檢工件進行質量評價。在質量評價時，對于底片上的一些特殊影像表現特征，不同無損檢測人員的評價結果也大相徑庭。對于這種情況往往需要調整射線照射角度或位置，對該處進行重新射線檢測。

經過多年的發展，雖然全球各國的壓力容器無損檢測方法及體系已經較為完善，但傳統的無損檢測方法還存在諸多局限性和不足。例如磁粉檢測、滲透檢測、超聲檢測的檢測過程無法記錄，不可追溯；射線檢測存在射線檢測底片難于長時間保存、對操作人員依賴性強；射線檢測底片檢測信息處理智能化水平不夠等不足，且檢測結果不直觀，非專業人員，難以對檢測結果進行評價，評價結果準確性存疑且不唯一，檢測過程效率低且成本高等問題。

3人工智能無損檢測的技術路徑

近年來，人工智能技術的廣泛應用正在逐步滲透到各個行業，包括醫療、金融、制造和交通等領域。這些技術不僅提高了工作效率，還為決策提供了更為精準的數據支持，改變了傳統行業的運作方式。在無損檢測領域，人工智能的應用更是為提高檢測效率與準確性提供了新的途徑。

實施人工智能無損檢測主要分五大步，分別為明確檢測目標、無損檢測的實施、數據收集、數據預處理、模型選擇與訓練和檢測結果評估。 ① 明確檢測目標主要包括明確被檢測工件的具體部位，無損檢測的方法的選擇，無損檢測的行業標準及具體合格指標。② 無損檢測的實施指的是通過人工或無損檢測機器操，作對被檢測工件實施無損檢測，如對工件進行射線檢測、滲透檢測、超聲檢測等。 ③ 數據收集主要是通過專用的儀器對無損檢測的實施過程進行數據記錄采集，如對射線檢測的影像照片、超聲檢測的反射聲波等進行數字化的處理，并對采集到的數據進行標記，保證采集到的數據與被檢測工件的具體位置能夠一一對應，確保數據的準確性、完整性與唯一性。 ④ 數據預處理主要為對采集到的數據進行必要的刪減放大優化等操作，保證數據的干凈與高效，便于后期模型對特征數據的識別與提取。 ⑤ 模型選擇與訓練，模型在機器學習中就像是一種“規則”，用來根據輸入數據做出判斷或預測。簡單來說，模型選擇與訓練是一個循序漸進的過程，首先選擇合適的模型，然后使用大量數據讓模型學習，調整其參數以便在實際應用中準確完成任務。這個過程像是從選擇一本適合的教科書（模型）開始，通過反復練習來提高考試成績（預測判斷準確性），最終期望能夠在真實世界中表現出色。一般來說，圖像數據通常使用卷積神經網絡（CNN）來處理，文本數據可能使用循環神經網絡（RNN）來處理。 ⑥ 檢測結果評估主要指的是人工智能無損檢測系統依據檢測的行業標準及具體合格指標對模型判斷或讀取的檢測結果進行評估，從而判斷無損檢測結果是否滿足行業標準及具體合格指標的要求。

實現壓力容器的人工智能無損檢測是一個復雜而精細的過程，需要跨學科的知識和技術，涵蓋數據采集、處理、模型開發、應用部署及持續改進等多個環節。每一個步驟的細致規劃與實施，對于最終的檢測效果和提升自動化水平至關重要。壓力容器無損檢測中的人工智能的關鍵技術主要集中于以下3個領域。

機器學習（MLMachinelearning）。機器學習是研究怎樣使用計算機模擬或實現人類學習活動的科學，是使計算機具有智能的根本途徑3。實際上，它是賦予計算機智能的根本途徑。通過機器學習技術，計算機能夠通過學習已有缺陷數據的特征，分析并提取出這些特征信息，從而實現對新缺陷的自動識別與分類。此外，機器學習還能夠根據相關標準自動評估被檢測工件的質量。例如，在無損檢測過程中，機器學習模型會經過大量歷史數據的訓練，學習識別各種潛在缺陷的模式。當新的檢測數據出現時，系統可以立即應用所學知識，快速判斷工件是否存在缺陷，并按照預設的標準對其進行質量評分。這種自動化的檢測過程大大提高了檢測的效率，減少了人為因素的影響。

深度學習（DLDeeplearning）。深度學習，尤其是卷積神經網絡（CNN），在圖像處理和特征提取方面表現出色。這些模型能夠分析超聲圖像、X射線圖像等多種類型的檢測數據。在無損檢測的實際應用中，深度學習模型能夠自動從輸入的圖像中學習和識別關鍵特征，準確捕捉到材料缺陷的細微變化。例如，使用深度學習技術可以大幅提升對焊接接頭、微裂紋等缺陷的識別能力，這在傳統檢測方法中往往難以實現。通過這種方式，深度學習不僅提高了檢測的精準度，還加快了整個檢測過程，使得檢測結果更加可靠。

計算機視覺（CVComputerVision）。計算機視覺是指計算機“看\"并“理解\"的技術，旨在使機器能夠解析和分析攝取到的圖像或視頻內容。在壓力容器無損檢測中，計算機視覺可以用于識別被檢測工件的外觀特征，捕捉焊縫、裂紋等關鍵細節。通過計算機視覺技術，計算機不僅能夠識別圖像中的對象，還能判斷缺陷對象的狀態、定位缺陷，并對其進行分類。這意味著，計算機通過攝像頭或傳感器獲取的圖像，能夠實現實時監測，實時分析，及時發現設備的異常情況，并通過歷史數據的分析及時對潛在的問題做出判斷，預測潛在的故障，從而幫助企業制定更為科學的維護計劃，降低停機時間。

實施人工智能無損檢測具體步驟如下：

1）專用機器人或機械手對被檢測工件進行預處理，如對工件檢測的表面進行判斷，對工件檢測部位位置進行調整；

2）對被檢測工件進行檢測布置，如布置底片成像板，放置射線機等；

3）對被檢測工件進行檢測，如對檢測工件進行射線照射等；

4）對工件表現出的檢測特征進行數據采集，如把射線衰減信息轉變為數字圖像；

5）對原始數據進行分類，提取關鍵特征，例如通過圖像處理技術提取邊緣、紋理等特征，或通過信號處理提取波形特征；

6）自動對檢測結果進行評價；

7）自動生成檢測報告；

8）自動對檢測不合格區域進行標記

4人工智能無損檢測的實施案例

目前國內，尚沒有全鏈條全過程的人工智能無損檢測的大規模商業應用的案例，但在特定的局部的無損檢測操作，人工智能逐漸被應用起來。例如，利用深度學習算法，人工智能可以自動分析超聲波圖像、X射線圖像等檢測結果，快速識別出潛在的缺陷，如裂紋、腐蝕等。這不僅減少了人工檢查的時間和成本，還提高了檢測的精度。

案例1：在對焊接接頭影像進行評定時，噪聲是影響圖像質量的主要因素之一，因此，去噪對于提高檢測靈敏度具有重要作用。利射線底片圖像常常受噪聲和偽影的影響，這會降低圖像質量，影響檢測結果。圖像降噪與增強的目標是去除不必要的噪聲，突出感興趣的特征，以便更準確地識別缺陷。降噪技術主要使用深度學習的卷積神經網絡，可以通過訓練學習到如何去除圖像噪聲。或利用自編碼器通過重構輸入圖像來實現降噪。通過訓練網絡，使其學習到原始圖像的潛在表征，從而去除噪聲。也可以通過非局部均值（NLM）來平滑噪聲。圖像增強技術主要通過直方圖均衡化、圖像超分辨率、圖像融合的方法對射線底片進行增強。通過人工智能算法進行降噪處理后，圖像清晰程度得到明顯改善。

案例2：利用人工智能對射線底片進行自動評片。基于深度學習的自動評片系統利用卷積神經網絡對焊接接頭的數字化底片圖像進行全面分析。卷積神經網絡是一種強大的圖像分析工具，能夠提取圖像中的重要特征。在此過程中，系統會通過修改卷積核的大小、調整卷積層的層數、選擇不同的池化方法、激活函數和損失函數來對模型進行優化。這一系列優化措施旨在提升網絡的性能，使其能夠在處理復雜的圖像數據時，準確識別和分類各種缺陷。具體來說，系統將焊接接頭的底片圖像進行預處理，以消除噪聲和提高圖像質量。這一階段至關重要，因為高質量的輸入圖像能夠顯著提高后續分析的準確性。然后，系統自動提取工件的檢測特征值，這一過程依賴于深度學習模型對圖像特征的高效識別。通過對焊接接頭的檢測特征進行分析，模型不僅能夠進行定性分析，還能夠進行定量計算，精確評估缺陷的大小、形狀和位置等屬性。這種智能識別和評定的能力，顯著提高了檢測的效率，并減少了人工評判所帶來的誤差和主觀性。

此外，系統還能夠在完成評片后，自動生成詳盡的檢測報告。這些報告不僅包含檢測結果的摘要，還提供了缺陷的詳細信息、評定依據以及后續的建議。這種自動化檢測報告生成過程不僅提升了工作效率，還為后續的質量管理和決策提供了重要支持。

5人工智能無損檢測的優勢

在現代工業無損檢測領域，單一檢測方法往往難以全面滿足產品復雜使用環境所需要的質量要求，因此，聯合多種檢測技術成為了一種趨勢。通過將超聲波檢測（UT）X射線檢測（RT）磁粉檢測（MT）和渦流檢測（ET）等多種方法結合，能夠充分發揮各自的優勢，提高缺陷檢測的全面性和準確性。人工智能通過深度學習算法，可快速分析并識別來自不同檢測技術的大量數據，極大提升了數據處理和分析的效率，提高聯合檢測的效率。

相對于傳統的無損檢測方法，人工智能技術能夠處理更大量的數據，并通過自動學習和模式識別，提高檢測的精度和效率，減少漏檢和誤檢的可能性。傳統的無損檢測通常需要由經驗豐富的專業技術人員進行判斷和評估，而人工智能技術能夠通過訓練模型獲取更多的背景知識和經驗，減少人為誤判的風險。人工智能技術可以將無損檢測過程中所獲得的大量數據進行實時分析和處理，提供準確的診斷結果和報告，這使得無損檢測工作變得更加準確、可靠。人工智能解決了傳統無損檢測可視化程度低、檢測記錄不可追溯、檢測資料儲存成本高等問題，并且可以幫助企業建立起完善的數據管理系統，推動無損檢測智能化管理和決策，實現工廠數字化檢測，

6 結束語

盡管前景廣闊，但人工智能在壓力容器無損檢測中仍面臨數據稀缺、模型訓練復雜性和前期投入成本高等挑戰，配套的無損檢測設備少（如專用的射線機器人等）。未來的發展將需要在這些領域進行深人研究和探索。開發和部署一個成套的無損檢測系統需要跨學科的團隊合作，包括數據科學家、工程師和領域專家的共同努力，每一步都需要精細調試和優化，以確保系統在實際運行中的穩定性和準確性，才能最終實現工業智能化升級及中國制造高質量發展。

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