漏磁检测缺陷反演成像理论与技术是近年兴起的研究热点，国内外学者通过大量卓有成效的研究工作，取得了显著的理论成果并进行了工程应用。本书系统介绍了漏磁检测基本原理、缺陷识别与量化理论及其实现技术，主要包括漏磁检测影响因素、检测信号处理方法、缺陷当量尺寸量化方法、缺陷轮廓反演、三维漏磁成像等内容。本书是作者对漏磁检测缺陷反演与成像理论的系统梳理，作者汇集了十多年来的科研与技术应用成果，对于高校师生和从事无损检测技术的工程人员极具参考价值。
黄松岭教授长期专著于漏磁检测缺陷反演成像理论与技术，通过大量卓有成效的工作，取得了显著的理论成果并获得了工程应用。本书系统论述了漏磁成像的基本理论，包括漏磁检测影响因素、检测信号处理方法、缺陷当量尺寸量化方法、缺陷轮廓反演、三维漏磁成像等内容。
本书是作者对漏磁检测缺陷反演与成像理论的系统梳理，并汇集了作者10多年来的科研与技术应用成果，对于高校师生和从事无损检测技术的工程人员极具参考价值。
漏磁检测具有原理简单、工程应用方便和对被检测工件表面要求不高等诸多优点，因此，从其诞生开始的近一百年时间里，漏磁检测技术得到了长足发展，其应用领域拓展到石油、化工、汽车、航空航天、铁路和轮船等几乎覆盖人们生产生活所涉及的全部行业，既包括原材料毛坯的探伤，又包括工厂生产线上的工件成品、半成品质量控制和在役设施缺陷检测与安全评估。
长期以来，缺陷反演量化一直是漏磁检测的难点和研究热点，近几十年，漏磁检测缺陷量化反演技术经历了由简单到复杂、由定性识别到定量分析的发展历程，并朝着缺陷轮廓识别和漏磁成像检测方向发展。
本书介绍漏磁检测基本原理、缺陷识别与量化理论及其实现技术，主要包括漏磁检测影响因素、检测信号处理方法、缺陷当量尺寸量化方法、缺陷轮廓反演和三维漏磁成像等几个方面内容。
本书的内容是作者十多年来在漏磁无损检测理论方面不断研究和实践应用的总结，书中大部分内容来源于作者指导的博士和硕士研究生的学位论文，这些学生是崔伟、陈俊杰、童允、刘新萌、苏志毅和吴欣怡等。在相关技术的实施中，得到了中石化、中石油和中海油等相关单位领导和工程技术人员的大力协助，使得该理论和技术在实践中不断完善，在此表示衷心的感谢！
在国外，漏磁无损检测技术研究较早，国外的有些技术至今仍垄断着国内的市场。随着国内无损检测需求的增长，我国对漏磁无损检测技术的研究工作越来越得到重视，工业应用也越来越广泛，希望本书的出版能为广大的研究开发人员、高校师生和工程技术人员提供参考。书中若有错误和不妥之处，敬请读者批评指正。
作者于清华园
2016年6月
黄松岭（1970—），清华大学油田电气工程研究中心主任、教授、博士生导师，IETFellow，中国仪器仪表学会设备结构健康监测与预警分会常务理事。主要研究方向为结构健康监测与缺陷无损评估。负责国家重大科学仪器设备开发专项“铁磁性材料三维漏磁成像检测仪开发”项目，承担完成了十多项国家863、国家科技支撑计划项目、国家自然科学基金项目和企业重大产业化项目。发表论文200多篇，其中40多篇被SCI检索，60多篇被EI检索，获得省部级和行业协会科技奖励11项。出版教材、专著和大型工具书6本。
赵伟（1956—），清华大学电机系教授、博士生导师，主要从事现代电磁测量技术及仪器方向的教学和科研工作，发表论文200多篇。作为第1、第2作者或主编，出版有教材《电磁测量》，译著《电工理论基础》（第4版），专著《电子式电能表及其在现代用电管理中的应用》，辞书《新编电气工程师实用手册》、《中国电工大典》和《现代电气工程师实用手册》等。
第1章绪论
1．1引言
1．2漏磁检测影响因素
1．2．1磁化的影响
1．2．2检测过程的影响
1．3漏磁检测缺陷量化反演技术研究现状
1．3．1MFL检测理论与技术发展
1．3．2缺陷量化反演技术研究
1．3．3MFL检测缺陷量化反演仍需解决的问题
第2章检测信号处理方法
2．1数据采集与存储
2．1．1漏磁检测的数据采集
2．1．2数据的组织与存储
2．2数据压缩及降噪方法
2．2．1检测数据压缩
2．2．2检测信号降噪方法
第3章漏磁检测缺陷量化方法
3．1引言
3．2基于统计识别的缺陷量化方法
3．2．1漏磁信号的预处理
3．2．2波形特征的定义和提取
3．2．3缺陷长度的统计识别
3．2．4多变量统计分析方法
3．2．5缺陷宽度的统计识别
3．2．6缺陷深度的统计识别
3．3径向基函数神经网络量化方法
3．4三维有限元神经网络量化方法
3．4．1有限元法的离散化原理
3．4．2有限元神经网络
3．4．3用FENN求解正问题和逆问题
3．4．4FENN的优点分析
第4章三维漏磁检测缺陷轮廓反演
4．1三维漏磁信号特性
4．1．1信号的基本特征
4．1．2信号随缺陷尺寸的变化规律
4．2缺陷三维轮廓的随机搜索迭代反演方法
4．2．1待求解区域的分段识别
4．2．2缺陷开口轮廓检测方法
4．2．3缺陷三维轮廓网状模型
4．2．4缺陷三维轮廓的随机搜索迭代反演
4．3缺陷三维轮廓的神经网络迭代反演方法
4．3．1三维MFL检测信号的主要特征值提取
4．3．2缺陷三维轮廓条状模型
4．3．3基于RBF神经网络的MFL信号正向预测
4．3．4缺陷三维轮廓的RBF神经网络迭代反演
4．4缺陷三维轮廓的多阶段逐次逼近反演方法
4．4．1缺陷轮廓的多阶段复合反演
4．4．2缺陷网状模型的逐步细化
4．4．3有限元计算剖分尺寸的逐步细化
4．4．4实际缺陷三维轮廓反演实验
4．5采样精度对缺陷三维轮廓反演的影响与修正
4．5．1采样精度的影响分析
4．5．2三维MFL信号的插值修正方法
4．5．3实验验证
第5章三维漏磁成像检测
5．1三维漏磁信号特征量值
5.1.1凹坑缺陷的参数定义
5.1.2水平沟槽缺陷的参数定义
5.1.3切向沟槽缺陷的参数定义
5．2完整信号下的缺陷分类量化方法
5．2．1基于RBF神经网络的缺陷分类方法
5．2．2基于BP神经网络的缺陷量化方法
5．3不完整信号下的缺陷量化与显示方法
5．3．1缺陷边缘识别
5．3．2缺陷深度估计
5．3．3不完整信号下的缺陷实时显示
参考文献
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