基于螺旋驱动式管道机器人的管道缺陷检测系统及方法

技术领域

本发明提供了一种基于螺旋驱动式管道机器人的管道缺陷检测系统及方法，属于机器人控制技术领域。

背景技术

随着我国工业化进程的不断发展，对石油、天然气等资源需求增加，油气管道运输在我国工业发展中占据重要的战略和经济地位。然而，伴随管道使用时间的延长，管道内部可能出现漏点、凹坑和腐蚀等多种缺陷。此外，管道在城市建设中扮演重要角色，但年久失修可能引发腐蚀、结垢、堵塞等问题，对管道进行定期检测和维护至关重要。传统依靠人工巡检的方法存在效率低、准确性差、不能进入狭小管道等问题。管道机器人在预防和应对管道泄漏事故方面具有良好的作业效果，这种机器人能高效、全方位检测管道，具备多种传感器监测能力，适应不同管道，降低操作风险，通过无线通信实现实时监控和数据分析，在管道维护中有显著的优势。

管道机器人还可以有效应对管道运行中的紧急情况和突发事件，避免了延误和进一步的损坏。管道机器人技术还具有环保和经济效益方面的优势。通过定期使用管道机器人进行检测和维护，可以提前发现潜在问题，及时采取措施修复，减少了管道损失和能源浪费。这种预防性的维护方式能够节约成本，并减少对环境的不良影响。

然而现有的管道机器人在控制方面还存在以下局限性：

1、控制精度差，且一般不具有环境监测功能；

2、无法结合环境进行实时避障，且由于管道内环境昏暗且空间有限，其对于管道上缺陷上检测准确度较低。

发明内容

本发明为了克服现有技术中存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种基于螺旋驱动式管道机器人的管道缺陷检测系统硬件结构的改进以及检测方法的改进。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于螺旋驱动式管道机器人的管道缺陷检测系统，包括机器人控制平台和控制系统，所述机器人控制平台和控制系统之间通过无线通信实现数据传输；

所述机器人控制平台包括电连接的工控机和显示终端，工控机上安装有上位机，所述上位机通过显示终端进行显示，通过上位机实现与管道机器人的交互；

所述控制系统安装在管道机器人上，包括CPU、运动控制单元、管道内信息采集单元和无线通信单元，所述运动控制单元通过D/A转换单元与CPU相连，所述管道内信息采集单元通过A/D转换单元与CPU相连，所述CPU通过导线连接无线通信单元，所述CPU根据操作员在工控机下发的指令，控制管道机器人实现管道内运行、信息采集和缺陷检测功能；

所述运动控制单元包括1个为管道机器人提供牵引力的步进电机和3个用于实现管道机器人螺旋运动的舵机，通过CPU和上位机调节3个舵机的偏转角度、步进电机的转速使得管道机器人实现在管道内的位姿调整、速度控制以及过弯方式的调节；

所述管道内信息采集单元包括测距传感器，温度传感器，甲烷传感器，红外摄像头和采集卡，用于采集管道内的图像信息和环境信息，根据图像信息对管道机器人在管道内的位置和方向以及管道内缺陷进行检测，根据环境信息对管道内状态进行评估。

所述红外摄像头设置有两个，分别安装在管道机器人的前侧和后侧，前侧的红外摄像头作为导航摄像头，后侧的红外摄像头作为检测摄像头，所述导航摄像头会不断输出图像，并通过相应的算法进行处理，以确定管道中的情况，并对管道机器人的位姿进行调整，实现管道机器人避障运行；所述检测摄像头具备自动对焦功能，并能够在昏暗的管道环境中清晰地捕捉到管道内的缺陷信息，且检测摄像头能够在管道机器人螺旋前进过程中，绕管道轴线不断旋转扫描，同时输出图像并对画面进行实时储存。

所述测距传感器设置有两个，分别安装在管道机器人的前侧和后侧，作为前置测距传感器和后置测距传感器，通过两个测距传感器对缺陷位置进行测量。

所述管道机器人上还设置有报警器，通过甲烷传感器对管道内瓦斯气体的浓度进行检测，当瓦斯浓度超过阈值会触发报警器。

具体采用蓝牙通信模块实现机器人控制平台与管道机器人的控制系统之间的通信。

所述上位机上设置有串口和波特率设置区域、串口数据交互区域、舵机和电机控制区域、管道机器人运行模式区域、机器人状态显示区域和管道内数据曲线显示区域，所述串口和波特率设置区域用于设置上位机与控制系统之间通信的串口号和波特率，所述串口数据交互区域用于显示上位机与管道机器人之间的交互数据；

所述舵机和电机控制区域包括舵机解锁按钮、电机解锁按钮、随动按钮、电机正/反转按钮、电机停止按钮和3个舵机转动角度设置输入框，所述舵机解锁按钮和电机解锁按钮用于对舵机和电机进行调试，解除舵机解锁按钮或电机解锁按钮即可进入调试模式，调试模式下舵机控制默认开启随动，设置舵机1的运动角度，舵机2/3会同步角度，调试模式下能够设置电机转速、正转、反转和停止控制；

所述管道机器人运行模式区域包括行进模式和监测模式，在行进模式下，通过上位机直接控制管道机器人的运动，在监测模式下管道机器人做周期性运动，通过上位机上的机器人状态显示区域来记录和整理机器人在不同时间段的状态，并在管道内数据曲线显示区域显示电机速度、舵机角度、管道内温度、管径和甲烷浓度。

通过导航摄像头实现机器人避障运行的步骤如下：

导航摄像头利用YOLO算法中的卷积神经网络来实时检测管道中的障碍物信息，借助OpenCV进行图像预处理和特征提取，包括颜色空间转换、直方图均衡化以及高斯滤波；

然后通过YOLO的锚框技术以及非极大值抑制算法来捕获多个目标的位置和边界框，确保目标检测的高效率和低误检率；

前置测距传感器精确测量与目标体的距离，将距离信息与YOLO检测结果相结合，实现对目标的精确跟踪和定位；

这些信息经过YOLO算法的多层卷积和池化操作后，通过递归神经网络和长短时记忆网络处理后被传输至机器人控制平台，通过PID控制器和深度强化学习精确地控制舵机和电机的转动，以实现管道机器人能够以螺旋状的动作避开障碍物。

一种基于螺旋驱动式管道机器人的管道缺陷检测，采用基于螺旋驱动式管道机器人的管道缺陷检测系统，包括如下步骤：

1)启动管道机器人：管道机器人被启动，准备开始巡检任务；

2)设定波特率使管道机器人与上位机通信；

3)设定管道机器人的舵机偏转角和步进电机转速；

4)开启摄像头：管道机器人启动前后的红外摄像头，以获取实时图像或视频数据，用于视觉巡检；

5)启动测距传感器、温度传感器和甲烷传感器；

6)进行巡检：管道机器人开始按照预定路径巡检，同时采集传感器数据和摄像头图像，以检查管道内的情况；

7)判断是否为管道内缺陷信息：管道机器人在巡检过程中分析传感器数据和摄像头图像，以确定是否存在管道内的缺陷或异常情况；

8)如果是缺陷信息，存储到采集卡上并及时报警上报操作人员：如果分管道机器人检测到管道内存在缺陷信息，它会将相关数据存储到采集卡或存储设备上，并立即向操作人员发送警报；

9)如果不是缺陷信息，管道机器人继续巡检：如果管道机器人判断巡检区域没有发现缺陷信息，继续按照预定路径进行巡检，直到任务完成。

本发明相对于现有技术具备的有益效果为：本发明提供的基于螺旋驱动式管道机器人的管道缺陷检测系统及方法通过步进电机带动三个舵机进行随动，实现机器人在管道内的螺旋前进，且本发明中采用了温度传感器、甲烷传感器对管道内环境进行检测，并且采用前后布置的摄像头和测距传感器实现机器人避障和缺陷检测，且避障和缺陷检测结果可以结合环境信息实现了其控制精度的进一步提高。

附图说明

下面结合附图对本发明做进一步说明：

图1是管道机器人控制系统硬件组成图；

图2是管道机器人控制平台的上位机简图；

图3是管道机器人在管道内的作业图；

图4为管道机器人螺旋运动模块部分的结构示意图；

图5为管道机器人避障流程图；

图6为管道机器人巡检控制流程图；

图中：1为导航摄像头、2为甲烷传感器、3为前置测距传感器、4为检测摄像头、5为报警器、6为后置测距传感器、7为温度传感器；

11为驱动轮、12为舵机、13为第一螺栓、14为丝杠、15为第一弹簧、16为丝杠螺母、17为同步轮、18为同步带、19为支撑座、20为驱动电机、21为小锥齿轮、22为大锥齿轮、23为舵机安装架。

具体实施方式

如图1所示，本发明提供了一种基于螺旋驱动式管道机器人的管道缺陷检测系统，主要包括机器人控制平台和控制系统，机器人控制平台包括工控机和无线通信模块，工控机连接显示终端，工控机上安装有上位机，上位机通过显示终端进行显示，可以通过直观的图形界面与机器人进行交互，并实时获取机器人的运行状态和各种传感器数据，如图2所示。

控制系统安装在螺旋驱动式管道机器人上，主要包括CPU、运动控制单元、管道内信息采集单元和无线通信单元。

CPU：管道机器人的CPU采用STM32-F103芯片。这种处理器具有较高的性能和低功耗特性，适合嵌入式应用。管道机器人的CPU负责处理传感器数据、控制执行构件，并根据操作员在工控机上下发的指令进行相应的控制和决策。机器人CPU根据操作员在工控机下发的指令，控制机器人实现管道内运行、信息采集和缺陷检测等功能。

其中运动控制单元包括3个舵机和1个步进电机，3个舵机用于实现管道机器人的螺旋运动，步进电机为管道机器人提供牵引力，确保管道机器人在管道内的稳定行驶。这些执行构件用于调整管道机器人在管道内的速度和姿态。通过调节这些舵机的偏转角度、步进电机的转速使得机器人可以实现在管道内的位姿调整、速度控制以及过弯方式的调节。这样，管道机器人可以根据具体管道的形状和条件，灵活地适应管道作业的需求。通过控制舵机和步进电机的角度和转动速度，管道机器人可以进行螺旋运动。

管道内信息采集单元包括2个测距传感器，1个温度传感器，1个甲烷传感器，2个红外摄像头和1个采集卡，用于采集管道内的图像信息和环境信息。图像信息用于检测管道内的缺陷，如裂纹、漏点、凹坑和腐蚀等。环境信息包括温度、湿度等参数，用于提供更全面的管道状态评估。采集到的信息将被储存在采集卡上，以备后续分析和处理。

图3是管道机器人在管道内的作业图，其中管道机器人主要由四部分组成，包括依次相连的前置检测模块、驱动模块、螺旋运动模块和后置检测模块，前置检测模块和后置检测模块分别位于机器人的头尾，分别内置有控制模块、摄像头、无线传输模块和对管道内环境进行检测的传感器，其中前置检测模块用于对机器人进行导航和定位，后置检测模块用于采集管道内缺陷；驱动模块用于为机器人提供牵引力，驱动模块内固定有步进电机，在步进电机的四周分部有电池仓，电池仓内设置的锂电池用于为驱动模块和前置检测模块提供续航能力。

螺旋运动模块用于为机器人提供驱动力输出，其结构如图4所示，包括三个螺旋驱动模块和位于中心的驱动电机20，三个螺旋驱动模块之间相互间隔120°，三个螺旋驱动模块的两两之间分别固定一个电池仓，三个电池仓可容纳三块锂电池，为机器人螺旋运动模块和后置检测模块提供续航能力。电池仓包括电池仓壳体和电池盖板，通过电池仓储存电池。螺旋运动模块的一端通过联轴器与驱动模块相连接，螺旋运动模块的另一端与后置检测模块固定连接。其中每个螺旋驱动模块由驱动轮11和舵机12组成。驱动轮11通过轮架安装在舵机12上，舵机12通过四个第一螺栓13与舵机安装架23相连。舵机安装架23的两端下方分别连接一根丝杠14，丝杠14上连接有丝杠螺母16，丝杠14的底端连接有同步轮17，两个同步轮17之间连接有同步带18，两个同步轮17分别固定在支撑座19上，在舵机安装架23的底端两侧分别分布两个第一弹簧15来实现螺旋驱动模块对管道直径变化的适应，其中第一弹簧15套在第一螺栓13上，第一螺栓13固定在舵机安装架23两端。在螺旋运动模块的内部中心设置有驱动电机20，其输出轴与大锥齿轮22固定连接，大锥齿轮22上啮合有三个小锥齿轮21，三个小锥齿轮21上分别连接有同步轮17。

螺旋运动模块的原理为：通过驱动电机20输出轴的旋转，带动大锥齿轮22进行转动，从而带动三个小锥齿轮21同步转动，通过小锥齿轮21转动，带动丝杠14和同步轮17旋转。同步轮17进而带动同步带18旋转，丝杆螺母16可在丝杆14上移动，以调节第一弹簧15的压缩量，从而改变驱动轮11与管道内壁的压力，提高管道机器人的牵引力，能够适应不同管道内壁的情况，提高了管道机器人在管道内的性能和可靠性。其中驱动轮11上安装有压力传感器可连续测量驱动轮11和管道内壁之间的压力，为控制端提供有价值的反馈，控制端可以从以前的检查数据中学习，调整机器人的最佳运行姿态提升机器人在管道内的适应能力。

管道机器人配备了2个红外夜视摄像头，分别安装在管道机器人的前侧和后侧，为如图3所示的导航摄像头1和检测摄像头4。导航摄像头1用于实现管道机器人在管道内的导航和定位功能。导航摄像头1会不断输出图像，并通过相应的算法进行处理，以确定管道机器人在管道中的位置和方向。这样，管道机器人可以准确地移动和定位，完成管道作业任务。检测摄像头4具备自动对焦功能，并能够在昏暗的管道环境中清晰地捕捉到管道内的缺陷信息。检测摄像头4能够在管道机器人螺旋前进过程中，绕管道轴线不断旋转扫描，可以满足管道内壁360°的检测需求。检测摄像头4会不断旋转扫描，同时输出图像并对画面进行实时储存。

除了图像采集外，管道机器人还能获取管道内的环境信息。这些环境信息包括管道内多种危险气体的浓度、管道的管径和管内温度。管道机器人会通过相应的传感器：如图3所示的甲烷传感器2、前置测距传感器3、后置测距传感器6、温度传感器7对这些环境参数进行监测和测量。

在巡检过程中，如果管道机器人检测到管道内瓦斯等危险气体的浓度升至爆炸极限，它会通过报警器5触发报警机制。这样可以确保及时采取相应的安全措施，以防止潜在的爆炸事故。

其中导航摄像头1与检测摄像头4通过特殊波特率与串口相连，串口通过与STM32-F103开发板上WIFI/蓝牙模块连接后进行数据传输；甲烷传感器2和两个温度传感器7的VIN、GND、TXD、RXD接口与STM32-F103开发板端口依次连接；其中舵机采用G30型号，步进电机采用35HSH2408型号；UM242-D驱动器的PUL、DIR、ENA与STM32-F103开发板端口依次连接。

无线通信单元：具体采用蓝牙通信模块，管道机器人通过蓝牙通信与机器人控制平台的嵌入式工控机进行通信。这种通信方式允许操作员与机器人进行远程交互，通过机器人控制平台下发指令来控制机器人的运动、信息采集和缺陷检测等功能。

上位机通过指定的串口号和波特率与管道机器人上的蓝牙通信模块进行可靠的无线连接，实现数据传输，打开串口，会有交互数据显示在串口数据交互区域，此时上位机开始与管道机器人通讯，按下关闭串口，则断开通讯，如图2所示；上位机上设置有摄像头系统的显示区域，摄像头系统采用具有图像捕捉和处理功能的高性能摄像头，实现高清晰度的图像采集，并支持目标识别、图像分析和图像跟踪等，使管道机器人在复杂的环境中快速识别和响应目标，并进行精确的操作。同时在上位机上可对电机与舵机单独进行控制。点击舵机解锁或电机解锁按钮，自动进入调试模式，调试模式下，可通过舵机解锁按钮，解除舵机锁定，此时可以对舵机控制，默认开启随动，此时设置舵机1角度，舵机2/3同步角度，在舵机2/3处输入无效，点击随动关闭，则可通过舵机1/2/3分别设置各个舵机角度值，互不影响；点击电机解锁按钮，电机解除锁定，可输入设置电机转速，之后点击电机正/反转按钮，按照设定转速转动，点击电机停止按钮，电机停止转动输入所需的舵机转动角度，通过随动按钮来控制舵机同时转动，向舵机发送转动信号实现精确的姿态调整和运动控制；电机正/反转按钮及电机停止按钮用来控制电机的正转、反转或停止的操作，使管道机器人根据管道内部环境，调整姿态以及速度完成在管道内作业的任务；控制系统提供2种运动模式，可分为行进模式和监测模式，在行进模式下，通过上位机直接控制管道机器人的运动。在监测模式下管道机器人做周期性运动，通过上位机上的机器人状态显示区域来记录和整理机器人在不同时间段的状态。经过数据整理，控制系统可以生成速度、温度、距离和甲烷浓度的曲线图在上位机上提供直观、可视化的数据展示和分析功能，完成管道内环境信息与图像信息的采集。

图5为管道机器人避障流程图，硬件部分采用了特定的波特率来与机器人控制平台通信。机器人控制平台搭载了高性能的处理器和存储器，通过网络接口与管道机器人的硬件相连接，其中前置的导航摄像头1利用YOLO算法中的卷积神经网络（CNN）来实时检测管道中的障碍物信息，借助OpenCV进行图像预处理和特征提取，包括颜色空间转换、直方图均衡化以及高斯滤波等，以提高目标检测的准确性，然后通过YOLO的锚框技术以及非极大值抑制算法来捕获多个目标的位置和边界框，确保目标检测的高效率和低误检率。前置测距传感器3精确测量与目标体的距离，将距离信息与YOLO检测结果相结合，实现对目标的精确跟踪和定位。这些信息经过YOLO算法的多层卷积和池化操作后，通过递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等处理后被传输至机器人控制平台，通过PID控制器和深度强化学习（DRL）精确地控制舵机和电机的转动，以实现管道机器人能够以螺旋状的动作巧妙地避开障碍物，展现出色的动态避障能力。温度传感器7和甲烷传感器2也通过网络接口将采集到的数据上传至机器人控制平台，这些数据与其他传感器的数据进行融合处理，用于机器人控制平台控制和监测管道机器人的状态，实现环境感知和决策制定，增强管道机器人在管道巡检等任务中的安全性和可靠性。后置的检测摄像头4和后置测距传感器6配合对管道内壁上的裂纹、漏点、凹坑和腐蚀等缺陷进行检测，其中检测摄像头4跟随3个舵机进行360°旋转，对管道内壁图像进行完整采集，采集后的图像先进行预处理，对其图像尺寸和左右两张图的重叠尺寸进行裁剪，并且对图像进行增强、滤波等操作，然后进行图像分割，然后构建机器学习模型，采用现有管道缺陷图像数据集对其进行训练，得到能够识别并分类不同缺陷的卷积网络模型，采用训练好的卷积网络模型对输入的图像进行缺陷检测，同时将后置测距传感器6检测到的距离管道内壁的距离信息嵌入至检测到的缺陷结果中，最后将检测标识出的缺陷结果的单个图片与其在同一径向方向上的其他缺陷结果标识图进行拼接，得到检测管道的整体结构图。

本发明还提出了基于螺旋驱动式管道机器人的管道缺陷检测方法，图6为管道机器人巡检控制流程图，下面是具体的步骤解释：

1)启动管道机器人：管道机器人被启动，准备开始巡检任务。

2)设定波特率使管道机器人与上位机通信：波特率是用于串行通信的速率，这一步是确保管道机器人能够与上位机进行有效的数据通信。

3)设定管道机器人的舵机偏转角和步进电机转速：这些参数的设定用于控制管道机器人在管道内的螺旋运动，包括转向和速度的调整，以确保机器人按照预定的路径和速度进行巡检。

4)开启摄像头：管道机器人启动前后的摄像头，以获取实时图像或视频数据，用于视觉巡检。

5)启动测距传感器、温度传感器和甲烷传感器：这些传感器用于测量不同的环境参数，包括距离、温度和甲烷浓度等。

6)进行巡检：管道机器人开始按照预定路径巡检，同时采集传感器数据和摄像头图像，以检查管道内的情况。

7)判断是否为管道内缺陷信息：管道机器人在巡检过程中分析传感器数据和摄像头图像，以确定是否存在管道内的缺陷或异常情况。

8)如果是缺陷信息，存储到采集卡上并及时报警上报操作人员：如果分管道机器人检测到管道内存在缺陷信息，它会将相关数据存储到采集卡或其他存储设备上，并立即向操作人员发送警报，以便及时采取必要的措施方便作业单元实施修复或维护。

9)如果不是缺陷信息，管道机器人继续巡检：如果管道机器人判断巡检区域没有发现缺陷信息，它将继续按照预定路径进行巡检，直到任务完成。管道机器人通过传感器和摄像头数据来监测管道内的情况，当发现问题时能够及时报警，有助于快速响应和维护。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。