基于深度學習算法實現鍋爐水冷壁壁管缺陷識別

王偉，劉川槐，王建明，王寶，徐光平

1.淮浙電力有限責任公司鳳臺發電分公司，安徽淮南，232131 2.北京中安吉泰科技有限公司，北京，100096

0 引言

鍋爐水冷壁壁管在工業生產中扮演著至關重要的角色，用于傳遞熱能，確保生產過程的穩定性和效率[1]。然而，由于長期高溫、高壓等因素的作用，壁管容易受到腐蝕、裂紋、疤痕等缺陷的影響，這些缺陷可能導致嚴重的安全問題和生產中斷。因此，對壁管的及時監測和缺陷識別至關重要。傳統的壁管缺陷識別方法通常依賴于人工檢查和簡單測量工具，存在主觀性、耗時和效率低的問題。隨著深度學習技術的飛速發展，可以利用其強大的特征學習和模式識別能力來改善壁管缺陷識別的準確性和自動化程度。深度學習算法可以從大量數據中學習有用的特征表示，助力缺陷識別[2]。

1 鍋爐水冷壁壁管缺陷識別方法綜述

1.1 深度學習算法概述

深度學習算法是一類機器學習方法，其核心特點是通過多層神經網絡進行特征學習和模式識別。這些算法已經在許多領域取得了顯著的成果，包括圖像識別、自然語言處理、語音識別等。

（1）神經網絡結構：深度學習算法通常采用深層神經網絡。這些網絡包含多個神經網絡層，包括輸入層、隱藏層和輸出層。每一層都包含多個神經元，它們通過權重連接進行信息傳遞和特征提取。

（2）特征學習：深度學習的一個關鍵優勢是它可以自動學習特征。傳統機器學習方法通常需要手動設計特征，而深度學習可以從原始數據中學習有用的特征表示。

（3）前向傳播：深度學習網絡通過前向傳播算法進行訓練和預測。在訓練過程中，輸入數據通過網絡的各層，經過一系列線性變換和非線性激活函數的處理，最終產生輸出。

（4）反向傳播：深度學習的訓練通常使用反向傳播算法。該算法通過計算損失函數的梯度，然后利用梯度下降等優化算法來更新網絡的權重，以最小化損失函數。

（5）卷積神經網絡（CNNs）：用于圖像處理的一種深度學習架構，具有卷積層和池化層，能夠有效地捕捉圖像中的局部特征。

（6）循環神經網絡（RNNs）：用于處理序列數據的深度學習結構，具有循環連接，適用于自然語言處理和時間序列分析。

深度學習算法是一類強大的機器學習方法，已經在多個領域取得了突破性的成果，但它也面臨著一些挑戰，需要不斷地研究和改進。深度學習需要大量的數據和計算資源，容易過擬合，對超參數敏感，且解釋性較差。解決這些挑戰是深度學習研究的重要方向之一。

1.2 深度學習在鍋爐水冷壁壁管缺陷識別中的應用

（1）圖像識別：使用卷積神經網絡來自動識別壁管表面的缺陷，如裂紋、腐蝕、疤痕等。深度學習可以學習特定缺陷的特征表示，從而提高識別準確性。

（2）紅外熱像儀圖像分析：深度學習可以用于分析紅外熱像儀捕獲的圖像，以檢測壁管的熱異?；驕囟确植疾痪鶆?，這可能是壁管內部缺陷的跡象。

（3）聲音分析：深度學習可以用于分析壁管敲擊棒產生的聲音信號，以識別聲音特征與不同類型缺陷之間的關聯，從而實現自動缺陷識別。

（4）超聲波檢測：利用深度學習處理超聲波數據，可以更準確地識別壁管內部的裂紋、腐蝕等缺陷，同時降低誤報率。

（5）數據融合：將不同傳感器（如圖像、聲音、超聲波）捕獲的信息融合到一個深度學習模型中，可以提高缺陷識別的綜合性能。

（6）實時監測：深度學習模型可以實時監測壁管的狀態，并在檢測到異常時觸發警報，有助于及早發現問題并采取必要的維修措施，以防止事故發生。

需要指出的是，深度學習在鍋爐水冷壁壁管缺陷識別中的應用需要大量的標記數據進行訓練，并且需要針對具體的問題進行模型設計和優化。此外，模型的可解釋性仍然是一個挑戰，因此在實際應用中可能需要考慮如何解釋模型的決策結果。盡管如此，深度學習的強大特性使其成為改進和自動化缺陷識別的有力工具。

2 深度學習模型設計與實現

本章基于深度學習算法建立了鍋爐水冷壁缺陷目標檢測模型。通過使用Faster R-CNN、SSD、YOLOv5等目標檢測算法，建立了一個鍋爐水冷壁壁管缺陷目標檢測數據集。然后，采用遷移學習的方法，在建立的鍋爐水冷壁壁管缺陷目標檢測數據集上訓練了目標檢測模型，通過對不同模型的結果數據進行對比，得出適用于鍋爐水冷壁壁管缺陷檢測的最佳模型。

2.1 Faster R-CNN深度學習框架

Faster R-CNN是一種用于物體檢測的深度學習框架，可以應用于鍋爐水冷壁壁管缺陷識別中。它結合了深度學習中的特征提取網絡和區域建議網絡，以實現準確和高效的缺陷檢測。Faster R-CNN的網絡結構如圖1所示，主要設計流程如下。

圖1 Faster R-CNN 網絡結構

2.1.1 特征提取

Faster R-CNN使用預訓練的深度卷積神經網絡（如VGGNet、ResNet等）作為特征提取器。輸入圖像通過卷積層和池化層等操作，提取出圖像的高級特征表示[3]。

2.1.2 提案生成

在特征圖上運行RPN，生成候選目標框。RPN通過滑動窗口的方式在特征圖上移動，并為不同尺度和長寬比的錨點生成參考框，利用卷積操作對每個錨點進行分類和回歸得分；根據得分，選取具有高置信度的proposal。

2.1.3 區域分類與回歸

選取一定數量的高質量proposal，將其輸入到RoI Pooling層中，對每個proposal提取固定大小的特征向量；將特征向量輸入到全連接層，進行目標分類和邊界框回歸；目標分類通過softmax等激活函數輸出目標類別的概率；邊界框回歸對proposal的位置進行微調，使其更準確地匹配目標位置。

2.1.4 損失計算與訓練

使用分類損失函數（如交叉熵損失）和回歸損失函數（如平滑L1損失）對目標分類與回歸的結果進行多任務優化；利用反向傳播算法以及梯度下降等優化方法，根據損失函數的梯度更新網絡參數[4]；通過大量的訓練樣本和若干個訓練迭代，不斷優化網絡參數，以提高鍋爐水冷壁壁管缺陷識別性能。

Faster R-CNN框架的優點在于結合了區域建議和目標分類與回歸的過程，使得目標檢測更加準確和高效。通過共享卷積特征提取，提高了運行速度。而且，Faster R-CNN支持端到端的訓練，使得整個模型可以一次性訓練，簡化了流程，并提高了模型的性能。

2.2 SSD檢測模型

我們選用了以VGG16網絡作為基礎網絡的SSD檢測模型，這是一種用于實時目標檢測的深度學習架構（見圖2）。該模型的設計流程如下。

圖2 SSD 網絡結構

2.2.1 基礎網絡

使用預訓練的VGG16模型作為基礎網絡。VGG16是一個經典的卷積神經網絡，通常用于圖像分類任務，非常適用于對鍋爐水冷壁壁管缺陷信息進行分類。通常會截取VGG16的一部分作為基礎網絡，通常選擇卷積層的一些部分，而不包括全連接層。這些卷積層將用于提取圖像特征[5]。

2.2.2 附加卷積層

在VGG16的基礎上，添加了額外的卷積層，用于進一步提取水冷壁壁管缺陷特征。這些附加卷積層有助于檢測模型更好地理解目標的細節和上下文信息。

2.2.3 檢測頭

檢測頭是一系列卷積層，用于生成目標檢測的邊界框和類別置信度分數。通常包括多個檢測頭，每個頭負責檢測不同尺寸和長寬比的目標，每個檢測頭輸出一組邊界框和相應的類別分數，以識別缺陷圖像中的目標。

2.2.4 特征圖解碼

檢測頭生成的邊界框坐標通常是相對于特征圖的，因此需要將它們解碼為圖像坐標。解碼過程將特征圖上的邊界框坐標映射到原始圖像上，以獲取最終的目標檢測結果。

2.2.5 非極大值抑制

為了消除冗余的檢測框，通常使用NMS算法對檢測結果進行后處理。NMS會保留最具置信度的目標框，同時刪除重疊度高的框[6]。

2.2.6 訓練和損失函數

模型需要進行監督式訓練，其中需要使用帶有標簽的數據集，以便計算損失并通過反向傳播進行權重更新。典型的損失函數包括目標邊界框位置損失和類別分數損失，以確保模型能夠準確地定位和分類缺陷信息。

基于VGG16的SSD檢測模型結合了深度學習的卷積神經網絡和目標檢測的技術，允許在單個前向傳播中檢測多個目標，并且在許多實時計算機視覺應用中表現出良好的性能。這個模型的架構具有很高的靈活性，可以根據任務的要求進行修改和調整。

2.3 YOLOv5檢測模型

YOLOv5目標檢測算法是YOLO系列模型的第五代版本。它采用了一種單階段的目標檢測方法，通過單次前向傳播將輸入圖像映射到邊界框和類別概率（見圖3）。YOLOv5的目標檢測大致可以分為以下幾個步驟。

圖3 YOLOv5 網絡結構圖

2.3.1 主干網絡

首先，YOLOv5使用一個主干網絡來提取圖像的特征。這個網絡通?；诰矸e神經網絡，如CSPDarknet53。主干網絡將輸入圖像逐漸減小，并在每個級別上提取不同層次的特征表示[7]。

2.3.2 多尺度特征融合

YOLOv5通過使用不同分辨率的特征圖來檢測不同大小的目標。它使用一個特征金字塔結構，在不同的特征層級上進行融合，以獲取多尺度的特征表示。

2.3.3 預測頭

YOLOv5將每個融合后的特征圖輸入到預測頭中。預測頭由一系列的卷積層組成，并為每個檢測類別生成邊界框和類別置信度分數預測。對于每個預測特征圖，預測頭會通過卷積和全連接層來預測邊界框的位置和類別。

2.3.4 錨框

YOLOv5使用預定義的錨框來處理不同大小和長寬比的目標。錨框是一組固定的邊界框，用于在預測頭輸出的特征圖上執行目標位置回歸和類別預測。

2.3.5 非極大值抑制

與SSD模型一樣，預測頭輸出的邊界框通常會存在重疊的情況。YOLOv5使用非極大值抑制算法來刪除冗余的邊界框，保留概率最高的邊界框，并過濾掉重疊度較高的邊界框[8]。

YOLOv5通過主干網絡提取鍋爐水冷壁壁管缺陷特征，利用多尺度特征融合和預測頭進行目標檢測。其設計的目標是在保持一定準確性的前提下，提高速度和效率。同時，YOLOv5還具有可擴展性，可以通過調整網絡結構和配置參數來適應不同的目標檢測任務和資源要求。

3 缺陷識別結果分析

在鍋爐水冷壁缺陷管目標檢測數據集上檢測精度最高的模型是Faster R-CNN模型，IOU設置為0.5時，mAP精度為98%，mAP（IOU=0.5:0.95）為76.8%。但是在高清分辨率視頻上檢測速度只有15.4FPS，Model_size為330M。YOLOv5模型檢測精度IOU=0.5時，mAP為97.8%，mAP（IOU=0.5:0.95）為76.2%，比Faster R-CNN模型的檢測精度略低，但是檢測速度遠遠超過了Faster R-CNN模型，為45.4FPS，幾乎是前者的三倍，Model_size為43.3M。SSD模型的檢測精度在IOU為0.5時，mAP為90.8%，mAP（IOU=0.5:0.95）為63.5%，檢測速度為36.2FPS，檢測精度最低，檢測速度也比YOLOv5模型慢，Model_size為108M。

4 結語

深度學習算法在鍋爐水冷壁壁管缺陷識別中展現出了顯著的潛力。通過使用深度學習算法模型，我們能夠自動提取和學習壁管表面圖像、聲音信號和超聲波數據中的關鍵特征，從而實現更準確的缺陷識別，可以為工程師提供一種更可靠、高效的壁管缺陷檢測工具。然而，我們也要認識到深度學習算法在應用于鍋爐水冷壁壁管缺陷識別中仍然面臨一些挑戰。首先，模型訓練需要大量的標記數據，這在實際工程中可能會有一定難度。其次，模型的可解釋性仍然需要進一步研究和改進，以便工程師能夠理解模型的決策過程。