日前，上海市金属结构行业协会公布了一个决定，即关于 2023 年“技术创新成果”和“优秀技术人员”的表彰决定。上海材料研究所有限公司的《基于数字射线的腐蚀沉积物检测标准与自动识别研究》被评为“2023 年技术创新成果”。无损检测事业部的张义凤被评为“2023 年优秀技术人员”，并且获得了“2023 年优秀技术人员”的称号。
创新成果介绍
这些重要领域关系国计民生上海钢结构有限公司，如航空航天、船舶海工、核电、军工等。上海材料研究所有限公司无损检测事业部的蒋建生主任负责本项成果。重点针对管道中易引发严重危害的腐蚀/沉积物缺欠，还有增材制件里的粉末残留缺欠等进行数字射线检测技术研究。充分发挥标准在技术创新方面的引领作用，通过制定相关的国家标准，把数字射线检测系统地应用于腐蚀/沉积物检测，构建起腐蚀和沉积物射线检测的国家标准体系，拓展数字射线的应用范畴上海钢结构有限公司，为提升我国的数字射线检测技术水平提供指引。
研究成果主要体现在：
(1) 切向/双壁入射的腐蚀/沉积物数字射线检测技术研究
本部分的目的是对单壁单影和双壁透照方式下的腐蚀/沉积物射线检测技术进行研究。依据被检工件以及待检出缺欠的类型、尺寸、方向和位置等特征，挑选不同的检测方式。针对内腐蚀/沉积物和外腐蚀/沉积物等不同的被检对象以及环境条件，分别研究检测方法、检测工艺和检测参数的确定。
(2) 腐蚀/沉积物缺欠自动识别技术研究
依据国际通用的数字图像处理与通信协议，首先对数字射线中规范数字化数据文件格式的方法进行研究，构建基于 DIConDT 框架的标准 NDT 图像等数字化检测数据的标准格式模型，形成能满足 NDT 领域数字图像数据在获取、处理、通信、存储以及再编译等过程中所涉及的图像数据的标准文件格式，提升 NDT 成像与数据获取设备之间的互通性，以解决在同一个工作站上查看通过不同 NDT 技术获取的图像等数字化数据的问题，进而实现数字信息在不同 NDT 图像处理设备之间的交互。其次，依据腐蚀和沉积物的数字射线图像特征，借助机器深度学习算法来对缺欠进行识别以及分类。并且，按照不同的标准要求来进行自动评定。
本成果针对船舶等行业的智能化检测需求在增长。基于数字射线图像进行缺欠自动识别技术研究。通过图像处理技术预处理数字化图像。基于专家系统提取缺欠特征。利用机器学习等算法对缺欠分类。为提升我国无损检测技术智能化发展提供帮助。
