中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准 ICS 77.040.20 CCS H 26 GB/T 46608—2025 钢管无损检测　表面缺陷机器视觉检测 技术通则 Non⁃destructive testing of steel tubes —General rules for machine visual inspection method for surface defects 2025 ⁃10⁃31 发布 2026 ⁃05⁃01 实施 国 家 市 场 监 督 管 理 总 局 国 家 标 准 化 管 理 委 员 会 发 布GB/T 46608—2025 目 次 前言………………………………………………………………………………………………………… Ⅲ 1　范围……………………………………………………………………………………………………… 1 2　规范性引用文件 ………………………………………………………………………………………… 1 3　术语和定义 ……………………………………………………………………………………………… 1 4　缩略语 …………………………………………………………………………………………………… 2 5　通用要求 ………………………………………………………………………………………………… 2 6　对比试样 ………………………………………………………………………………………………… 2 7　检测系统 ………………………………………………………………………………………………… 3 8　系统性能要求 …………………………………………………………………………………………… 5 9　检测程序 ………………………………………………………………………………………………… 6 10　结果判定 ………………………………………………………………………………………………… 7 11　检测记录和报告 ………………………………………………………………………………………… 7 参考文献 ……………………………………………………………………………………………………… 8 Ⅰ GB/T 46608—2025 前 言 本文件按照 GB/T 1.1—2020《标准化工作导则　第 1部分：标准化文件的结构和起草规则 》的规 定起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利 。本文件的发布机构不承担识别专利的责任 。 本文件由中国钢铁工业协会提出 。 本文件由全国钢标准化技术委员会 （SAC/TC 183）归口。 本文件起草单位 ：钢研纳克检测技术股份有限公司 、北京科技大学 、衡阳华菱钢管有限公司 、浙江 金洲管道工业有限公司 、中国石油集团渤海石油装备制造有限公司 、南京巨龙钢管有限公司 、浙江中达 新材料股份有限公司 、大冶特殊钢有限公司 、邯郸正大制管集团股份有限公司 、无锡贝来钢管有限公司 、 江苏常宝普莱森钢管有限公司 、武汉中科创新技术股份有限公司 、浙江德威不锈钢管业股份有限公司 、 江苏银环精密钢管有限公司 、仓信无损检测设备苏州有限公司 、江苏金宇智能检测系统有限公司 、江苏 省产品质量监督检验研究院 、河北金奥精工制造股份有限公司 、嘉兴永励精密钢管有限公司 、河北鹰眼 智能科技有限公司 、冶金工业信息标准研究院 。 本文件主要起草人 ：张建卫、徐科、朱林、王遵圣、孙少卿、吕成秀、顾计松、丁辉、张洪顺、支向东、 王云云、汪智敏、沈晨霞、庄卓俊、张瑛、钱江、贾欣、张军、顾海忠、袁鵾、李思远、周东东、张黎、雷涛、 李汝江、曹华勇、董浩、王志、况雪军、朱晓东、李熊雄、姚巍、吴志敏、张倩怡、姚继东、成金永、顾朱锋、 刘光磊、方华军、李建一、路广平、王伟博、郭勇、陈炳华、邢耀淇、李艇、王晓文、张广新、王宏良、朱国庆、 张海龙、薛建忠、郭碧城。 Ⅲ GB/T 46608—2025 钢管无损检测　表面缺陷机器视觉检测 技术通则 1　范围 本文件规定了钢管表面缺陷机器视觉检测的通用要求 、对比试样 、检测系统 、系统性能要求 、检测 程序、结果判定 、检测记录和报告 。 本文件适用于钢管外表面缺陷的自动视觉检测 。钢管内表面缺陷视觉检测参照本文件执行 。 2　规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款 。其中，注日期的引用文 件，仅该日期对应的版本适用于本文件 ；不注日期的引用文件 ，其最新版本 （包括所有的修改单 ）适用于 本文件。 GB/T 40659　智能制造　机器视觉在线检测系统　通用要求 YB/T 145　钢管探伤对比试样人工缺陷尺寸测量方法 3　术语和定义 GB/T 40659界定的以及下列术语和定义适用于本文件 。 3.1　 机器视觉检测　 machine visual inspection 通过机器视觉将被摄取钢管表面信息转换成图像信号 ，传送给专用的图像处理系统 ，根据像素分 布和亮度 、颜色等信息转变成数字化信号 ，图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征 ，根据 目标特征来判断被测钢管外表面是否存在缺陷的检测方法 。 注： 检测采用二维和或三维检测方式进行 。 3.2 采集服务器　 data⁃acquisition server 负责与相机对接 ，实现图像采集的装置 。 注： 需要根据钢管的检测速度及采样频率进行针对性设计 。 3.3　 推理服务器　 computing server 将实时检测到的钢管表面图像进行缺陷检出及分类判定的装置 。 注： 服务器性能满足实时性及数据查询 、存储等各方面的要求 。 3.4　 用户终端　 user terminal 运行检测软件 ，为用户提供缺陷报警 、缺陷分布预览 、历史数据查询等多种表面质量 ，以及具有系 统维护、缺陷样本收集等功能的装置 。 3.5　 线结构光三维深度检测　 line structured light three⁃dimensional depth detection 基于三角测量的原理进行三维重建 。相机在采集图像过程中 ，线激光投射下来为一个光平面 ；对 1 GB/T 46608—2025 相机进行内 外参数标定后 ，将图像上的像素点 坐标转为世界坐标 ，以光平面为基准求解目标物体的深 度信息。 4　缩略语 下列缩略语适用于本文件 。 CNN：卷积神经网络 （Convolutional Neural Networks ） DMS：数据管理系统 （Database Management System ） LAN：局域网（Local Area Network ） MES：制造执行系统 （Manufacturing Execution System ） SPC：统计过程控制 （Statistical Process Control ） 5　通用要求 5.1　当按本文件进行视觉检测时 ，供需双方应在合同或相关文件中指定检测标定人工缺陷的类型 、质 量等级等 。 5.2　除非在供需双方协议中另有规定 ，视觉检测宜在主要生产工序 （轧制、焊接、热处理、冷热加工和 矫直等）完成之后进行 。 5.3　执行本文件的检测人员应接受培训 ，并由雇主或其代理对检测人员进行操作授权 。 5.4　被检钢管的表面应平整 、光滑，无影响检测的氧化皮 、污物、油漆等。必要时，应使用适当的方法清 除，以满足检测要求 。 5.5　检测环境应避开强光 、强电磁场 、强振动、腐蚀性气体 、严重粉尘等影响检测系统稳定工作和检测 人员可靠观察的因素 。 6　对比试样 6.1　材料 对比试样外径应与被检测钢管相同 ，表面状态应与被检测钢管相同或相近 ，材料表面不应存在影 响设备校验的缺陷 。自动检测对比试样的直径应满足公称尺寸要求 。 6.2　人工缺陷 6.2.1　人工缺陷可采用机械或电火花等加工方法制作 ，其尺寸应满足表 1要求，经供需双方协商 ，可制 作表 1规定以外尺寸的人工缺陷 。人工缺陷尺寸允许最大偏差为 ±10%。 表1　人工缺陷尺寸及等级 单位为毫米 质量等级 1 2 3 4 5盲孔 （直径） ϕ2 ϕ3 ϕ4 ϕ5 ϕ6纵向条状 （宽×长） 1.0×25 1.5×25 2.5×25 4.0×25 6.0×25横向条状 （宽×长） 2.0×25 3.0×25 4.0×25 5.0×25 6.0×25深度 0.2 0.3 0.4 0.6 0.8 2