小目标检测层优化+多模态数据增强——YOLOv5在油气管道环焊缝缺陷识别的创新应用
【导读】
全球油气管道总里程已超15万公里，但长期服役带来的环焊缝缺陷（如腐蚀、裂纹）犹如“隐形炸弹”。仅2021年，国内多起管道泄漏事故就造成数亿元损失。传统漏磁检测依赖人工判读图像，效率低、主观性强，漏检率高达20%以上。国家管网集团联合中国矿业大学的创新研究，将YOLOv5算法与工业检测深度结合，实现缺陷识别率最高提升11.05%，为管道安全装上“AI天眼”！>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~
一、技术背景
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漏磁内检测原理
漏磁检测的核心原理如同给管道做“磁学CT”：
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磁化管道：永磁铁作为励磁源，产生闭合磁回路，将管道磁化至饱和状态。
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缺陷显形：当管道存在缺陷（如裂纹、腐蚀）时，缺陷处磁导率骤降，磁阻增大，磁感线被迫“溢出”管道表面，形成漏磁信号。
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信号捕捉：传感器阵列实时捕获漏磁场变化，转化为电信号，通过分析信号强度、分布即可定位缺陷位置并评估损伤程度。
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漏磁信号图像化
原始漏磁信号需转换为可视化图像，便于人工或AI判读：
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对比图：直接映射信号强度，缺陷区域灰度值低，呈现“浅色斑块”。
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伪彩图：用红-蓝渐变色增强对比，缺陷处红色变浅，与正常区域形成鲜明差异。
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伪彩增强图：针对绿色通道优化，突出微小信号变化，缺陷边缘更清晰。
关键特征：
正常焊缝：漏磁信号先增后减，图像呈“红-蓝”渐变。
缺陷焊缝：信号先骤减后回升，图像呈现“蓝-红”异常过渡，为AI识别提供明确依据。
二、方法
基于上述原理，研究团队针对漏磁图像的三大特性——多模态（对比图/伪彩图/伪彩增强图）、小目标（微米级缺陷）、低信噪比，对YOLOv5进行了深度适配：
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环焊缝缺陷漏磁信号图像数据增强
Mosaic作为YOLOv5模型的输入端数据增强算法，能随机读取4张图片进行训练，丰富了数据集也极大地增强了网络的鲁棒性。环焊缝缺陷漏磁信号图像的3种图像都是通过原始的漏磁信号曲线变换得来的，由于采取的方式不同，不同大小、不同形式缺陷的图像效果也不同。对比图能较好地展示深度较深的环焊缝缺陷，但对于缺陷的周向长度（缺陷宽度）显示并不友好；伪彩图能较好地区分周向长度的变化；伪彩增强图结合了对比图和伪彩图的部分优点，同时，对于操作人员较为友好。依据漏磁信号3种图像的特点，数据混合增强可以集中3种图像的优点，文章将对比图、伪彩图、伪彩增强图3种图像数据进行混合增强，既保证了模型输入各种形式图像的同时，也增强了模型的图像数据量。
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算法改进
通过YOLOv5的网络结构可知，在颈部（Neck）部分除了使用FPN结构对特征进行融合外，还使用到了PAN结构。FPN层自顶向下传达强语义特征，而特征金字塔则自底向上传达强定位特征，从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合。模型可同时进行下采（Subsampling）和上采样（Upsampling），以将信息传递融合，提高特征提取的能力，得到进行预测的特征图。原始模型具有 3 个检测层，分别为 80 像素×80像素，40像素×40像素，20像素×20像素，分别对应最后的特征图大小。特征图中，最大的特征图负责检测小目标，对应到原始的640像素×640像素漏磁图像上，每格特征图的感受野是640/80即8×8大小，因此若检测目标的长或宽像素低于8像素，对于小型目标的检测就不准确。环焊缝漏磁信号图像中有诸多极小的缺陷图像，有的宽度像素值甚至达到了4个像素，在实际检测时，测试集效果会更差，采用原始的检测模型已经很难达到检测的要求。文章针对实际环焊缝缺陷图像的缺陷特点，对YOLOv5进行了改进。
对检测层而言，增加了一层160像素×160像素检测层，对应最终的小目标检测，每格的特征图感受野是640/160即4×4大小。同时，在模型的头部（Head）部分，为小目标增加特征提取层，以获取更大的特征图进行小目标检测，模型改进前后的图像特征上下采样示意如图6所示。
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四、实验结果
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数据集
本研究采用某成品油管道实际漏磁检测数据构建数据集，包含对比图、伪彩图、伪彩增强图各1,032张（640×640像素，RGB三通道）。通过人工标注生成VOC2007格式标签，命名缺陷类别为girthWelderr。数据集按70%:15%:15%划分为训练集（688张）、验证集（172张）及测试集（172张），确保每张图像至少含有一个缺陷。
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图像数据增强分析
对比单一图像类型（对比图、伪彩图、伪彩增强图）与混合增强数据发现：
混合增强显著提升性能：mAP@0.5提升近30%，其他指标（Precision、Recall、mAP@0.5:0.95）均明显优化，100轮后趋于稳定（图7）。
单图类型表现相近：三种单图的最佳性能指标接近，但均值远低于混合增强数据（表1），表明数据多样性对模型泛化能力至关重要。
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算法改进对比分析
通过增加小目标检测层优化模型：损失函数显著降低：验证集目标检测损失均值下降74.42%~78.87%（表2），缓解过拟合现象（图8）。
性能指标稳定：改进后模型mAP@0.5及召回率小幅下降，但mAP@0.5:0.95微升（表3），表明模型在复杂场景下的鲁棒性增强。
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测试集识别率分析
对改进前后模型及混合增强模型进行测试集验证：
单一模型改进效果：对比图模型准确率提升11.05%（121→140张），伪彩图、伪彩增强图分别提升4.65%与4.23%。
改进后模型显著减少误检、漏检，表明小目标检测层优化了缺陷定位能力。
混合增强模型表现：识别率107/172（62.21%），虽未显著高于单一模型，但性能指标（如mAP@0.5）稳定性提升，且误检行为一致（65组错误中三类图像检测结果一致），反映模型泛化能力增强。
结论
本研究通过融合多模态漏磁图像数据（对比图/伪彩图/增强图）并改进YOLOv5算法（新增160×160小目标检测层），将管道环焊缝缺陷识别率提升最高11.05%，测试集漏检率从传统人工20%以上降至37.79%，验证了AI在油气管道安全检测中的突破性应用，为全球15万公里管道运维提供高效智能解决方案。
