一种金属管表面缺陷检测方法及系统与流程

本发明涉及缺陷检测，尤其涉及一种金属管表面缺陷检测方法及系统。

背景技术：

1、近年来，随着材料科学和检测技术的发展，自动化和智能化的检测方法逐渐兴起。例如，计算机视觉技术结合图像处理算法，通过对金属管表面进行高分辨率成像，可以实时识别表面缺陷，并准确分类。此外，激光检测技术的应用，使得检测精度和速度大幅提升，尤其是在复杂的管道结构中，激光能够快速扫描并生成三维模型，便于后续分析。在此背景下，机器学习和深度学习等人工智能技术的引入，进一步推动了金属管表面缺陷检测的发展。这些技术可以通过训练大量的缺陷样本，自动提取特征，建立检测模型，从而提高检测的智能化水平。通过深度学习算法，系统可以自我学习和优化，适应不同类型的缺陷，具有较强的泛化能力。然而，传统的一种金属管表面缺陷检测方法存在着对金属缺陷识别不准确，以及缺陷形成机理理解不明确的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种金属管表面缺陷检测方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种金属管表面缺陷检测方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：通过超声波探测仪对金属管表面进行声波扫描，得到金属管表面声波信号；对金属管表面声波信号进行频域转换，得到金属管声波信号频域数据；

4、步骤s2：对金属管声波信号频域数据进行断层频率提取，得到金属管声波断层频率数据；对金属管声波断层频率数据进行缺陷频率识别，得到声波断层缺陷频率数据；对声波断层缺陷频率数据进行缺陷声波频率振荡解析，得到缺陷声波频率振荡数据；对缺陷声波频率振荡数据进行缺陷形态深度估计，得到缺陷形态深度估计数据；

5、步骤s3：对缺陷形态深度估计数据进行缺陷形成冲击载荷溯源，得到缺陷形成冲击载荷溯源数据；基于缺陷形成冲击载荷溯源数据进行材料缺陷形成机理模拟验证，得到材料缺陷形成机理模拟数据；

6、步骤s4：基于dqn算法对材料缺陷形成机理模拟数据进行缺陷检测逻辑学习，得到金属管表面缺陷检测逻辑数据；根据金属管表面缺陷检测逻辑数据进行逻辑检测固件设计，得到金属管表面缺陷检测固件，将金属管表面缺陷检测固件发送至云平台，以执行金属管表面缺陷检测方法。

7、本发明通过超声波探测仪对金属管表面进行声波扫描，获取金属管表面的声波信号。超声波探测技术利用高频声波在材料内部传播的特性，可以有效地识别材料的表面及内部缺陷。获取的声波信号包含了材料内部的结构信息，经过频域转换后，可以将时域信号转化为频域数据。这种转换有助于揭示信号中隐藏的频率成分，尤其是缺陷引起的特定频率变化。通过傅里叶变换等数学方法，得到的频域数据为后续的缺陷识别和分析提供了基础数据。这一过程不仅提高了检测精度，还为后续步骤中的信号分析提供了重要的频谱信息，能够更好地为缺陷分析提供线索。对金属管声波信号的频域数据进行断层频率提取，目的是识别和分离出与金属管内部结构缺陷相关的频率成分。通过对频域信号的分析，可以提取出特定的频率特征，这些频率特征往往与材料缺陷（如裂纹、空洞、腐蚀等）相关联。随后，对提取出的断层频率数据进行缺陷频率识别，通过比对已知缺陷模型，识别出声波断层缺陷频率数据。这一过程采用先进的信号处理技术，如模式识别和机器学习算法，能够提高缺陷识别的准确性和效率。最终，得到的声波断层缺陷频率数据为缺陷的具体分析提供了有力支持，帮助工程师准确定位和评估金属管的潜在风险。对声波断层缺陷频率数据进行缺陷声波频率振荡解析。该步骤旨在通过分析缺陷产生的频率振荡特征，深入理解缺陷的性质和严重程度。缺陷的存在通常会导致声波在传播过程中产生特定的频率偏移或振荡现象，通过对这些现象的深入分析，可以提取出更多有关缺陷的信息。采用时频分析、希尔伯特-黄变换等技术手段，可以有效地捕捉到这些瞬时频率变化，揭示缺陷与声波信号之间的关系。这一解析过程不仅有助于更全面地理解缺陷的影响，还为后续的缺陷深度估计提供了可靠的数据支持，进一步推动了缺陷检测技术的发展。对缺陷声波频率振荡数据进行缺陷形态深度估计。这一步骤的关键在于利用已识别的缺陷频率特征，结合声波在金属管内部传播的物理特性，估算缺陷的深度和形态。通过建立声波传播模型，工程师可以模拟声波在不同深度和不同缺陷形态下的行为，从而推导出实际缺陷的深度信息。采用反演算法和数值模拟方法，能够准确地量化缺陷的深度和宽度。这一深度估计不仅有助于准确评估金属管的结构完整性，还能够为后续的维护和修复提供科学依据，从而有效地延长设备的使用寿命，减少潜在的安全隐患。通过这一系列技术手段，整体检测流程能够实现高效、精准的缺陷识别和深度评估。首先对缺陷形态深度估计数据进行缺陷形成冲击载荷溯源，以确定导致缺陷产生的具体外部载荷条件。冲击载荷通常是材料失效的重要因素，通过追踪和分析这些载荷，可以有效揭示缺陷形成的根本原因。这一过程涉及复杂的力学分析和计算，通过应用逆向工程技术，能够还原出施加在金属管上的实际冲击载荷情况。得到的缺陷形成冲击载荷溯源数据为理解材料缺陷的起因提供了详细的信息基础。随后，基于这些数据进行材料缺陷形成机理模拟验证。通过建立材料响应模型和进行数值模拟，验证所提取的载荷条件与实际缺陷形成之间的关系，得到材料缺陷形成机理模拟数据。这一验证过程不仅提升了对材料缺陷成因的理解，还为后续的缺陷预防和改进设计提供了科学依据，进而提高材料的安全性和可靠性。基于 dqn（深度 q 网络）算法，对材料缺陷形成机理模拟数据进行缺陷检测逻辑学习。这一过程旨在通过强化学习的方法，自动化地优化缺陷检测逻辑。dqn算法能够通过不断的学习和试错，找出最佳的缺陷检测策略，识别出金属管表面缺陷的有效特征。这种智能化的学习方式不仅提高了检测的准确性，还能够适应不同的检测环境和条件，增强了系统的灵活性和鲁棒性。得到的金属管表面缺陷检测逻辑数据将作为指导固件设计的重要依据。基于这一逻辑数据，进行逻辑检测固件的设计，最终形成高效、精准的金属管表面缺陷检测固件。这一固件的开发不仅能够实现实时监测，还能够将检测结果和分析数据上传至云平台，以执行金属管表面缺陷检测方法。通过云平台的强大计算能力，能够对检测数据进行进一步分析和存储，为后续的设备管理和维护决策提供支撑，从而实现全面的缺陷监控和管理。

8、优选地，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：通过超声波探测仪对金属管表面进行声波扫描，得到金属管表面声波信号；

10、步骤s12：对金属管表面声波信号进行频率共振识别，得到金属管表面频率共振信号；

11、步骤s13：根据金属管表面频率共振信号对金属管表面声波信号进行共振频率消除，得到金属管表面声波共振消除信号；

12、步骤s14：对金属管表面声波共振消除信号进行频域转换，得到金属管声波信号频域数据。

13、本发明通过超声波探测仪对金属管表面进行声波扫描，以获取金属管表面的声波信号。这一过程利用超声波的高频特性，能够深入材料内部，检测到表面及潜在的内部缺陷。超声波探测仪发射高频声波，并接收其在金属管内传播后的反射信号。这些反射信号中蕴含着丰富的材料信息，包括材料的密度、弹性模量、以及表面和内部缺陷的特征。获取的声波信号为后续的数据处理和分析奠定了基础，提供了对金属管状态的初步评估，并为缺陷检测提供了重要的信息支撑。利用频率共振识别技术对金属管表面声波信号进行分析，得到金属管表面频率共振信号。频率共振现象是声波与材料特性之间相互作用的结果，当声波频率与材料的自然频率相匹配时，会导致共振现象的发生，产生显著的信号增强。通过应用傅里叶变换和其他频谱分析技术，可以识别出特定的共振频率。这一过程能够有效地提取与材料缺陷相关的共振特征，提供更为精准的信号特征，帮助后续的缺陷识别与分析。频率共振信号为后续步骤中的信号处理提供了关键的数据基础，能有效提高缺陷识别的灵敏度和准确性。根据金属管表面频率共振信号，对金属管表面声波信号进行共振频率消除，得到金属管表面声波共振消除信号。共振频率往往会掩盖材料内部的细微缺陷信号，因此，消除这些共振成分至关重要。通过应用滤波技术（如带阻滤波器或小波变换），可以有效地去除干扰信号，从而提高信号的信噪比。共振频率消除不仅可以清晰地呈现出缺陷相关的声波信号，还能减少后续分析中的误判风险。这一消除过程对于信号的清晰度和后续数据处理至关重要，为缺陷检测提供了更为干净和可靠的信号数据。对金属管表面声波共振消除信号进行频域转换，得到金属管声波信号的频域数据。这一过程采用傅里叶变换等数学方法，将时域信号转化为频域表示，使得信号的频率成分得以可视化。在频域中，能够更清晰地观察到各个频率成分的强度分布，特别是与材料缺陷相关的频率特征。频域数据为后续的缺陷分析和识别提供了重要的信息，能够帮助技术人员更准确地定位和评估材料内部的潜在缺陷。这一转换不仅提升了信号处理的效率，还为后续步骤的深层次分析提供了必要的基础数据，进一步增强了整体检测方案的有效性。

14、优选地，步骤s2包括以下步骤：

15、步骤s21：对金属管声波信号频域数据进行相位变化结构分析，得到声波信号相位变化数据；

16、步骤s22：根据声波信号相位变化数据对金属管声波信号频域数据进行断层频率提取，得到金属管声波断层频率数据；

17、步骤s23：利用预设的缺陷频率识别模型对金属管声波断层频率数据进行缺陷频率识别，得到声波断层缺陷频率数据；

18、步骤s24：对声波断层缺陷频率数据进行频率几何形态解析，得到缺陷频率几何形态数据；

19、步骤s25：根据缺陷频率几何形态数据对声波断层缺陷频率数据进行缺陷声波频率振荡解析，得到缺陷声波频率振荡数据；

20、步骤s26：根据缺陷频率几何形态数据对缺陷声波频率振荡数据进行缺陷形态深度估计，得到缺陷形态深度估计数据。

21、本发明首先对金属管声波信号的频域数据进行相位变化结构分析，以获得声波信号相位变化数据。声波信号的相位变化反映了波在金属管内传播过程中由于材料特性和缺陷影响而产生的变化，通过分析这些相位变化，可以识别出潜在的缺陷特征。该分析通常运用相位分析技术，例如hilbert变换或相位差分技术，能够准确捕捉到细微的相位变化，从而为后续的缺陷识别和定位提供重要的信息。这一步骤的结果不仅增强了对金属管状态的理解，还为后续的分析打下了坚实的基础。根据获得的声波信号相位变化数据，对金属管声波信号频域数据进行断层频率提取，从而得到金属管声波断层频率数据。这一过程旨在从复杂的声波信号中分离出与缺陷相关的特定频率成分。通过应用各种频率分析方法，如小波变换或傅里叶变换，可以识别出信号中的断层频率，这些频率通常对应于材料内部的缺陷或不均匀性。提取的断层频率数据为进一步的缺陷分析提供了精准的频率特征，使后续步骤能够更有效地识别和评估材料缺陷的严重程度和性质。利用预设的缺陷频率识别模型对金属管声波断层频率数据进行缺陷频率识别，得到声波断层缺陷频率数据。缺陷频率识别模型通常是基于机器学习或深度学习算法构建的，通过对训练数据进行学习，能够识别出特定频率与缺陷类型之间的关联。这一过程不仅提高了缺陷检测的效率和准确性，还能有效降低人工识别中的误差率。通过此步骤得到的声波断层缺陷频率数据为后续的缺陷特征分析提供了具体依据，有助于进一步的缺陷定位和评估工作。对声波断层缺陷频率数据进行频率几何形态解析，得到缺陷频率几何形态数据。频率几何形态解析涉及对频率特征进行几何建模，主要是通过分析缺陷信号的频率特征之间的关系，揭示其在频谱中的分布规律。这一过程可以利用图形化工具和算法，如频谱图和聚类分析，来深入理解缺陷的几何形状和分布特点。通过对频率几何形态的解析，能够为缺陷的性质和类型提供更为全面的信息，从而为后续的深度估计和缺陷处理方案提供数据支撑。根据缺陷频率几何形态数据，对声波断层缺陷频率数据进行缺陷声波频率振荡解析，得到缺陷声波频率振荡数据。频率振荡解析主要关注声波信号中由于缺陷产生的频率波动，通过分析这些振荡信号，可以获得更为细致的缺陷特征。此步骤可以应用振荡模式分析和信号处理技术，识别频率的振荡模式及其变化趋势。得出的缺陷声波频率振荡数据为判断缺陷的动态特性及其对材料整体性能的影响提供了重要依据，有助于进行更深入的缺陷分析。根据缺陷频率几何形态数据对缺陷声波频率振荡数据进行缺陷形态深度估计，最终得到缺陷形态深度估计数据。该过程旨在通过对缺陷的频率特征和几何形态进行分析，量化缺陷的深度和位置。这通常需要利用复杂的数值计算和反演算法，以模拟声波在不同深度和形状的缺陷中的传播特征。通过准确的深度估计，可以为材料的安全性评估和后续的修复决策提供科学依据。最终的缺陷形态深度估计数据将为金属管的维护与管理提供强有力的支持，从而有效提高材料的使用安全性和可靠性。

22、优选地，步骤s25包括以下步骤：

23、步骤s251：对缺陷频率几何形态数据进行频率密度集中性分析，得到缺陷频率密度集中性数据；

24、步骤s252：根据缺陷频率密度集中性数据对缺陷频率几何形态数据进行频率极值方差计算，得到缺陷频率极值方差数据；

25、步骤s253：根据缺陷频率极值方差数据对缺陷频率密度集中性数据进行偏态离散分析，得到缺陷频率偏态离散数据；

26、步骤s254：根据缺陷频率偏态离散数据对声波断层缺陷频率数据进行声波频率非对称性数值计算，得到频率偏态非对称性数值数据；

27、步骤s255：根据缺陷频率偏态离散数据和频率偏态非对称性数值数据对声波断层缺陷频率数据进行缺陷声波频率振荡解析，得到缺陷声波频率振荡数据。

28、本发明对缺陷频率几何形态数据进行频率密度集中性分析，旨在量化缺陷频率的分布情况和集中程度。频率密度集中性分析通过计算频率特征在各个频段的分布密度，可以识别出缺陷频率的主要集中区域。这一过程通常使用统计方法，如核密度估计或直方图分析，来评估数据的分布特征。得出的缺陷频率密度集中性数据为后续分析提供了重要的基础，使得识别和定位缺陷的工作能够更加精准。通过了解缺陷频率的分布特点，可以更好地指导后续的深度估计和缺陷处理方案，提高材料检测的有效性和可靠性。根据缺陷频率密度集中性数据，对缺陷频率几何形态数据进行频率极值方差计算，从而得到缺陷频率极值方差数据。频率极值方差的计算有助于分析缺陷频率的波动程度和稳定性，通过比较频率的最大值与最小值之间的差异，可以评估缺陷特征的分散程度。这一分析通常涉及到统计学中的方差和标准差计算，通过这些数据，研究人员能够判断缺陷频率的变化范围和极端情况的可能性。这些结果对于理解材料内部缺陷的性质和对其影响进行准确评估至关重要，为后续的缺陷分析奠定了坚实的基础。根据缺陷频率极值方差数据，对缺陷频率密度集中性数据进行偏态离散分析，得到缺陷频率偏态离散数据。偏态离散分析用于识别缺陷频率分布的非对称性，通过计算偏态系数，可以判断频率数据是否呈现出偏左或偏右的分布特征。此步骤的分析方法常用的是统计学中的偏度计算，通过深入分析缺陷频率的分布形态，研究人员能够更好地理解材料缺陷的特性和影响。这一数据对于后续步骤中的非对称性分析和缺陷特征描述至关重要，帮助增强材料缺陷检测的灵敏度和准确性。根据缺陷频率偏态离散数据，对声波断层缺陷频率数据进行声波频率非对称性数值计算，得到频率偏态非对称性数值数据。频率非对称性数值计算旨在量化频率数据的非对称特征，评估其分布的偏离程度。这一过程通常运用统计学方法，如峰度和偏度的结合分析，以深入理解频率信号的特性。频率偏态非对称性数值数据可以揭示材料缺陷的复杂性及其对声波传播的影响，为后续的缺陷分析提供更细致的依据。这一步骤的数据不仅提升了缺陷识别的精度，还为后续的深层次分析提供了重要的参考。结合缺陷频率偏态离散数据和频率偏态非对称性数值数据，对声波断层缺陷频率数据进行缺陷声波频率振荡解析，最终得到缺陷声波频率振荡数据。该解析过程主要侧重于识别缺陷频率的振荡特征，以便更好地了解缺陷的动态行为和对声波信号的影响。通过应用频率分析和信号处理技术，研究人员能够分析缺陷信号中的振荡模式及其变化。这些结果能够为缺陷的性质、动态特性及其对整体材料性能的影响提供更为详尽的信息。这一步骤的成果对于优化材料检测方案、提高缺陷识别的精度和可靠性具有重要的意义。

29、优选地，根据缺陷频率偏态离散数据对声波断层缺陷频率数据进行声波频率非对称性数值计算，是通过频率偏态非对称数值算法进行的，其中频率偏态非对称数值算法如下所示：

30、

31、式中，表示在频率处的声波频率非对称性数值计算结果值，表示频率的最大计算值，表示频率的均值，表示频率极值中位差，表示自然常数，表示频率相位偏移系数，表示当前频率数值，表示频率中心频率值，表示频率分布宽度系数，表示频率能量分布差值，表示频率偏态非对称数值算法的误差修正值。

32、本发明构造了一个频率偏态非对称数值算法，该算法充分考虑了多种影响因素（如频率均值、极值中位差、频率分布宽度等），使得算法能够适应不同的缺陷特征和检测环境，综合考虑频率的各个方面，能够在整体上提高分析的完整性。该算法充分考虑了频率的最大计算值，考虑的频率范围的上限。它决定了计算的积分范围；频率的均值，它为偏态和非对称性分析提供了中心点，有助于了解数据的总体分布；频率极值中位差，中位差反映了数据集中数值的变异性，能够量化频率极值的离散程度；自然常数，在公式中起到指数函数的作用，使得频率偏移的影响能够以非线性方式被考虑；频率相位偏移系数，调节了频率偏离中心频率的程度，从而影响声波频率的分布形态；当前频率数值，算法的输入，表示声波的特定频率；频率中心频率值，指的是频率分布的中心位置，帮助描述声波在特定频率附近的特性；频率分布宽度系数，表示声波频率分布的宽度，反映了频率在一定范围内的扩散程度；频率能量分布差值，表示频率能量的相对变化，影响声波在不同频率下的能量分布特性；频率偏态非对称数值算法的误差修正值，用于提高算法的准确性，修正由于模型假设和实际数据之间的偏差。

33、优选地，步骤s26包括以下步骤：

34、步骤s261：对缺陷声波频率振荡数据进行频率波长提取，得到频率振荡波长数据；

35、步骤s262：根据缺陷频率几何形态数据对频率振荡波长数据进行波长分形几何分析，得到频率波长分形几何数据；

36、步骤s263：对频率波长分形几何数据进行自相似性分析，得到频率波长分形自相似性数据；

37、步骤s264：根据频率波长分形几何数据和频率波长分形自相似性数据进行缺陷形态深度估计，得到缺陷形态深度估计数据。

38、本发明首先对缺陷声波频率振荡数据进行处理，以提取出频率振荡的波长信息。通过分析声波数据的频率成分，利用傅里叶变换等信号处理技术，能够有效地识别出声波信号中的主要频率成分及其对应的波长。此数据提取是后续分析的基础，确保获取的波长信息准确、可靠，为后续步骤提供清晰的数据信息，以便更好地理解和分析缺陷的特性。根据提取的频率振荡波长数据，进行波长的分形几何分析。分形几何分析能够揭示数据在不同尺度下的复杂性与规律性，利用自相似性原理，通过计算波长数据的分形维数，分析缺陷在空间上的几何形态特征。这种分析不仅可以捕捉到缺陷的细微变化，还可以帮助判断缺陷的演化规律，为后续的深度估计提供了丰富的几何特征信息。在进行频率波长分形几何数据的自相似性分析时，旨在探究波长数据在不同尺度下的相似特征。通过对分形几何数据的多尺度分析，识别出其自相似性特征，可以反映出缺陷结构的内在特性和规律。此步骤利用自相似性分析方法，如hurst指数、分形维数等，帮助确定缺陷的复杂度及其在不同频率下的表现，从而进一步理解缺陷特征的多样性与复杂性。最后，依据前两个步骤得到的频率波长分形几何数据和自相似性数据，进行缺陷形态的深度估计。这一步骤通过综合分析分形几何特征和自相似性特征，利用数学模型和算法，对缺陷的深度和形态进行定量化评估。通过建模和模拟，能够精确预测缺陷的实际深度，为后续的缺陷处理和材料修复提供数据支持。这种深度估计对工程实践具有重要意义，能够提高缺陷检测的准确性，保障材料及结构的安全性和可靠性。

39、优选地，步骤s3包括以下步骤：

40、步骤s31：对缺陷形态深度估计数据进行缺陷形成冲击载荷溯源，得到缺陷形成冲击载荷溯源数据；

41、步骤s32：对缺陷形成冲击载荷溯源数据进行冲击瞬时能量扩散溯源模拟，得到冲击瞬时能量扩散溯源数据；

42、步骤s33：对冲击瞬时能量扩散溯源数据进行扩散路径节点能量密度计算，得到扩散路径节点能量密度数据；

43、步骤s34：基于扩散路径节点能量密度数据进行材料缺陷形成机理模拟验证，得到材料缺陷形成机理模拟数据。

44、本发明对缺陷形态深度估计数据进行缺陷形成冲击载荷溯源的分析，旨在识别导致材料内部缺陷产生的外部冲击载荷。这一过程涉及对深度估计数据的深入分析，以确定不同深度的缺陷是如何受到特定冲击载荷影响的。通过使用数值模拟和反演技术，研究人员可以推断出产生缺陷所需的具体载荷参数，从而为后续研究提供重要数据支持。这些溯源数据不仅能帮助优化材料设计，还能为维护和检修工作提供科学依据，提高了材料使用的安全性和可靠性。对缺陷形成冲击载荷溯源数据进行冲击瞬时能量扩散溯源模拟，目的是分析冲击载荷在材料中的能量传播和扩散过程。该步骤利用数值模拟技术，通过建立能量扩散模型，评估冲击载荷施加后的瞬时能量如何在材料内部扩散。模拟结果能够揭示不同区域能量密度的分布情况，并识别哪些区域在冲击过程中承受了更大的能量。此步骤的数据不仅有助于理解冲击对材料的影响机制，还为材料缺陷的预防与控制提供了理论基础。进行扩散路径节点能量密度计算，旨在确定能量在扩散过程中各个节点的密度分布情况。这一过程通过对冲击瞬时能量扩散溯源数据的分析，计算出材料内部不同位置的能量密度，以此来了解能量如何通过不同路径在材料中传递。能量密度数据的获取能够帮助研究人员识别出材料内部潜在的弱点和高风险区域，从而为后续的材料改进和设计提供指导。通过这种分析，可以更加全面地理解缺陷的形成和发展过程，有助于优化材料的性能。基于扩散路径节点能量密度数据进行材料缺陷形成机理模拟验证，目的是对材料缺陷的生成机制进行系统的分析和验证。通过结合先前步骤中获取的能量密度信息，研究人员能够构建缺陷形成的机理模型，并进行相应的模拟。这一过程可以帮助确认能量在材料内部的传播如何导致缺陷的形成，从而进一步揭示材料失效的根本原因。通过模拟验证，可以对缺陷形成的条件、类型和发展过程有更深入的理解，为未来的材料设计、优化和应用提供可靠的理论支持和指导。

45、优选地，步骤s33包括以下步骤：

46、步骤s331：对冲击瞬时能量扩散溯源数据进行受力强度均差评估，得到受力强度均差数据；

47、步骤s332：对冲击瞬时能量扩散溯源数据进行受力传递节点界定，得到受力传递节点数据；

48、步骤s333：根据受力强度均差数据和受力传递节点数据对冲击瞬时能量扩散溯源数据进行能量扩散衰减梯度分析，得到能量扩散衰减梯度数据；

49、步骤s334：根据能量扩散衰减梯度数据对声波频率瞬时能量耦合数据进行圆周几何衰减计算，得到能量圆周几何衰减数据；

50、步骤s335：根据能量圆周几何衰减数据对冲击瞬时能量扩散溯源数据进行扩散路径节点能量密度计算，得到扩散路径节点能量密度数据。

51、本发明通过对冲击瞬时能量扩散溯源数据进行受力强度均差评估，旨在分析不同区域的受力情况与能量分布的差异。这一评估过程通常采用统计分析方法，计算各个受力点的强度均值及其方差，从而得到受力强度均差数据。这些数据可以揭示哪些区域承受的冲击力较大，以及是否存在显著的受力不均匀现象。了解受力强度的均差有助于评估材料在冲击荷载下的表现，为后续的能量传递和缺陷分析提供基础。对冲击瞬时能量扩散溯源数据进行受力传递节点的界定，是分析能量如何在材料中传递的关键环节。通过对受力强度均差数据的深入分析，可以确定材料内部的关键节点，这些节点是能量传递的主要路径。在此过程中，研究人员通常利用图形分析方法，将受力传递的变化进行可视化，帮助识别弱点和高风险区域。确定受力传递节点不仅有助于理解能量扩散的机制，也为后续的衰减分析奠定基础。根据受力强度均差数据和受力传递节点数据，进行能量扩散衰减梯度分析，旨在量化冲击能量在材料中的衰减情况。通过建立数学模型，可以计算出能量从源点到不同节点的衰减梯度。这一分析能够帮助识别能量在传播过程中的损失程度，从而为材料性能的评估提供关键指标。了解能量扩散的衰减特性，有助于优化材料的设计，提升其抗冲击能力，确保材料在实际应用中的可靠性和安全性。根据能量扩散衰减梯度数据，对声波频率瞬时能量耦合数据进行圆周几何衰减计算。这一过程旨在分析声波能量在传播过程中的几何衰减特性，考虑到声波在不同半径的传播时，其能量分布的变化。通过应用几何衰减公式，可以计算出声波能量在不同位置的强度，这对于理解声波在材料中如何分布与衰减至关重要。这一步骤不仅能够揭示声波与材料之间的相互作用，还为后续的扩散路径分析提供了重要依据。根据能量圆周几何衰减数据，对冲击瞬时能量扩散溯源数据进行扩散路径节点能量密度计算。这一计算旨在量化材料内部各节点的能量分布情况，了解能量如何通过扩散路径在材料中分布和转移。通过对不同节点能量密度的分析，研究人员能够识别出能量集中和稀疏的区域，从而为缺陷形成的机理提供数据支持。此步骤的结果不仅能够帮助优化材料设计，还能为实际应用中的缺陷监测与评估提供重要参考，提升材料的使用安全性。

52、优选地，步骤s34包括以下步骤：

53、步骤s341：获取金属管材料特性数据；

54、步骤s342：基于扩散路径节点能量密度数据对金属管材料特性数据进行不同路径节点间的非线性应力响应分析，得到路径节点非线性应力响应数据；

55、步骤s343：根据路径节点非线性应力响应数据对金属管材料特性数据进行疲劳度极限模拟，得到疲劳度极限模拟数据；

56、步骤s344：根据路径节点非线性应力响应数据和疲劳度极限模拟数据进行缺陷演化过程还原，得到缺陷演化过程还原数据；

57、步骤s345：根据缺陷演化过程还原数据进行材料缺陷形成机理模拟验证，得到材料缺陷形成机理模拟数据。

58、本发明首先需要获取金属管材料的特性数据，这些数据包括材料的物理性质、机械性能、化学成分等信息。通过实验和测量方法，例如拉伸试验、硬度测试和化学分析，研究人员可以获取这些重要参数。材料特性数据是后续分析的基础，它决定了材料在不同负载和环境条件下的表现。了解这些特性能够帮助工程师预测金属管在实际应用中的行为，并为材料的选择、设计和加工提供科学依据。基于扩散路径节点能量密度数据，对金属管材料特性数据进行不同路径节点间的非线性应力响应分析。该分析旨在揭示材料在受力条件下的非线性行为，这种行为通常在材料受到复杂荷载或疲劳作用时显现。通过数值模拟和有限元分析技术，研究人员可以计算出不同路径节点的应力响应，生成路径节点非线性应力响应数据。这些数据为理解材料在实际使用过程中的应力分布和潜在缺陷提供了重要依据，从而为设计优化和安全评估奠定基础。根据路径节点非线性应力响应数据，进行金属管材料特性数据的疲劳度极限模拟。此步骤旨在评估材料在重复载荷作用下的疲劳性能，确定其疲劳极限和耐久性。通过应用疲劳分析模型，研究人员可以模拟不同应力水平下材料的疲劳损伤过程，并计算出疲劳度极限模拟数据。这些数据能够提供材料在长期使用中的可靠性和安全性评估，帮助设计人员在材料选择和应用上做出更为合理的决策，以减少因疲劳引发的失效风险。根据路径节点非线性应力响应数据和疲劳度极限模拟数据，进行缺陷演化过程的还原。这一过程旨在分析和重建材料在实际使用中出现的缺陷演化轨迹。通过建立动态模型，研究人员可以追踪缺陷如何在加载和疲劳循环的影响下逐步形成和发展，生成缺陷演化过程还原数据。这些数据能够帮助工程师了解缺陷的起始条件、扩展机制以及最终对材料性能的影响，为材料的预防性维护和生命周期管理提供依据。根据缺陷演化过程还原数据，对材料缺陷形成机理进行模拟验证。这一步骤的核心是通过模拟和实验验证材料在不同工作条件下缺陷的形成机理。通过分析缺陷演化过程中的关键数据，研究人员可以识别导致缺陷产生的主要因素和机制。这种验证不仅能够增强对材料失效的理解，还能为材料的改进和设计优化提供指导，确保材料在实际应用中的性能和可靠性，从而提升整体工程质量。

59、优选地，本发明还提供了一种金属管表面缺陷检测系统，用于执行如上所述的金属管表面缺陷检测方法，该金属管表面缺陷检测系统包括：

60、声波信号转换模块，用于通过超声波探测仪对金属管表面进行声波扫描，得到金属管表面声波信号；对金属管表面声波信号进行频域转换，得到金属管声波信号频域数据；

61、缺陷深度估计模块，用于对金属管声波信号频域数据进行断层频率提取，得到金属管声波断层频率数据；对金属管声波断层频率数据进行缺陷频率识别，得到声波断层缺陷频率数据；对声波断层缺陷频率数据进行缺陷声波频率振荡解析，得到缺陷声波频率振荡数据；对缺陷声波频率振荡数据进行缺陷形态深度估计，得到缺陷形态深度估计数据；

62、缺陷形成机理验证模块，用于对缺陷形态深度估计数据进行缺陷形成冲击载荷溯源，得到缺陷形成冲击载荷溯源数据；基于缺陷形成冲击载荷溯源数据进行材料缺陷形成机理模拟验证，得到材料缺陷形成机理模拟数据；

63、执行检测模块，用于基于dqn算法对材料缺陷形成机理模拟数据进行缺陷检测逻辑学习，得到金属管表面缺陷检测逻辑数据；根据金属管表面缺陷检测逻辑数据进行逻辑检测固件设计，得到金属管表面缺陷检测固件，将金属管表面缺陷检测固件发送至云平台，以执行金属管表面缺陷检测方法。

64、本发明的有益效果，因此，本发明是对传统的一种金属管表面缺陷检测方法做出的优化处理，解决了传统的一种金属管表面缺陷检测方法存在着对金属缺陷识别不准确，以及缺陷形成机理理解不明确的问题，提升了对金属缺陷识别的准确度，提高了对缺陷形成机理理解的明确度。