控制与决策

作者：神祥凯,刘金海

单位：东北大学 信息科学与工程学院，沈阳 110819,,东北大学 信息科学与工程学院，沈阳 110819,

关键词：漏磁检测;管道缺陷检测;管道组件检测;卷积神经网络;注意力机制;扩散模型

基金：国家自然科学基金项目(U21A20481, 62373085).

高精度的缺陷检测和组件检测对确保管道的安全运行至关重要. 针对现有检测方法存在精度低和泛化性差的难题, 提出一种基于异构扩散模型的新型管道缺陷和组件检测方法. 首先, 将原始的漏磁信号预处理以降低信号采集中噪声等负面因素的影响; 其次, 针对特征提取困难的问题, 设计一种基于稀疏注意力模块的特征提取方法, 通过稀疏化的方式建立漏磁信号间的长距离依赖关系, 进而实现模型对缺陷和组件的信息聚焦; 此外, 将传统的特征金字塔网络替换为路径聚合特征金字塔网络, 充分确保多尺度特征的完备性; 最后, 设计一种基于异构扩散模型的检测机制, 将候选框回归过程转换为随机框的去噪过程, 减少模型对预先设定的锚点的依赖, 进而提升模型的泛化性和准确性. 基于实际管道对其有效性进行验证, 实验结果表明, 所提出方法的平均检测精度达到97.4 %, 优于最先进的对比方法3.5 %, 确保了其在应用中的前景.

来源：2025年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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