CN113915449A - 适用于管道内壁缺陷检测的机器人***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于管道内壁缺陷检测的机器人***，由三层硬件设备和云端网络***共同构成，提供人工控制巡检和自动巡检的两种巡检方式；在检测的同时可以通过检测倾斜角度来有效地保持机器人的平稳运行；同时可以在机器人接入云端***后，通过数据传输将管道内壁的视频数据传送到数据接收端软件；在根据管道的特点设置好运动速度参数后，开始进入管道内部检测，自动生成管道内壁裂纹、裂缝检测报告，并保存原始巡检视频数据；而检测报告包含裂纹裂缝图片标注的图片，以及裂纹裂缝在管道内的位置信息，和检测的具体时间信息。本发明能够取代耗时费力的传统管道内壁裂纹、裂缝检测方式，有利于提高检测效率和准确度。

Description

适用于管道内壁缺陷检测的机器人***及方法

技术领域

本发明涉及管道内壁缺陷检测领域，具体涉及一种适用于检测管道内壁裂纹、裂缝的机器人***。

背景技术

管道是油气运输最有效、最经济和最安全的方式。从世界范围来看，油气管道的建设及运行已历经一个世纪有余。管道工业对于国民经济、社会就业、能源供给等起着至关重要的作用，这一态势在亚太、欧洲、北美等地区尤其明显。另一方面，每一次管道失效而导致的油气泄漏甚至人身伤亡事件，都会引发社会大众对管道影响环境、生态、气候与社区安全的疑虑，关于油气管道发展可持续性的讨论从未间断。

目前，市面上现有的管道勘测装置分为手持伸缩探头和机器人辅助检测两种方式。手持伸缩探头主要由***头和伸缩杆组成。在使用时需要人工手持进入管道口，伸缩探杆到管道内部，在另一端进行人工肉眼检测，在使用时不仅具有一定的危险性，还会因为伸缩杆的长度，使得可检测范围受到极大的限制，同时对人力资源消耗较高。

机器人辅助检测则是通过高清摄像机拍摄管道内图像给检测人员，在检测时，机器人从管道口进入管道，对管道内壁进行拍摄录制，并传输实时画面到后台，检测人员目视观看管道内视频状况作出维修前的判断。此种方法的缺陷在于：一是对裂纹裂缝的识别过分依赖技术人员的主观判断，不利于大面积推广使用；二是人眼巡查视频的方式工作强度较大，长时间工作容易疲劳，漏检率增高；尤其是在管道距离长、检测范围大的情况下，巡检效率进一步降低。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种适用于管道内壁缺陷检测的机器人***及方法，能够取代耗时费力的传统管道内壁裂纹、裂缝检测方式，有利于提高检测效率和准确度。

为解决上述技术问题，本发明的适用于管道内壁缺陷检测的机器人***，包括前端机器人平台和后端PC机平台，两者通信连接；

所述前端机器人平台包括摄像采集层、运动控制层、芯片控制层；所述摄像采集层包括通过云台布置的摄像头；所述运动控制层包括两侧运动履带及动力装置；所述芯片控制层包括驱动控制芯片、信号接收芯片、驱动信息处理芯片、图像信息处理芯片、感磁芯片；所述信号接收芯片将接收到的信息传输给所述驱动信息处理芯片，所述驱动信息处理芯片给所述驱动控制芯片发出讯号，由所述驱动控制芯片控制所述运动控制层实现前端机器人平台的整体运动；还包括管道路径探测装置和电源装置；

所述后端PC机平台包括：

配置模块，用于设置运行环境；

接收模块，用于接收从前端机器人平台反馈的数据；

分析模块，用于对接收到的视频数据进行逐帧分析，并判断潜在裂纹、裂缝；

报告模块，用于向用户输出巡检报告。

所述摄像采集层的云台包括设置在前端机器人平台上层的两个伺服马达，两个伺服马达之一沿前端机器人平台的宽度方向设置、其主轴上沿长度方向固定另一个伺服马达，两者组合构成双舵机云台；

所述芯片控制层的驱动控制芯片为L298n继电器；所述信号接收芯片包括两个倾斜传感器，还包括蓝牙模块；所述驱动信息处理芯片为Arduino开发板；所述图像信息处理芯片为树莓派开发板；所述感磁芯片为霍尔传感器；所述电源装置包括12V电池组、树莓派蓄电池；

所述前端机器人平台还包括以下部件： PCF8591模数转换器、Arduino拓展板、磁芯；

所述的两个伺服马达连接至Arduino开发板；具体而言，所述两个伺服马达的讯号线和VCC、GND引脚分别连接Arduino拓展板的10、11号引脚对应的讯号S脚位、VCC、GND脚位；

所述12V电池组与L298n继电器电性连接，所述Arduino开发板与L298n继电器电性连接， Arduino拓展板与Arduino开发板连接，所述树莓派开发板与树莓派蓄电池电性连接、；

两个倾斜传感器分别与Arduino拓展板连接，用于采集前端机器人姿态信息；

所述霍尔传感器的D0、VCC、GND接口，与树莓派开发板的BCM编码方式的G17号脚位、VCC、GND功能接口依次连接， PCF8591模数转换器的SDA、SCL、VCC、GND端与树莓派开发板的SDA、SCL功能脚位以及VCC、GND端口相连接；所述PCF8591模数转换器上的AINO口与霍尔传感器的A0端口相连接；

所述两个伺服马达的讯号线和VCC、GND引脚分别连接Arduino拓展板的10、11号引脚对应的讯号S脚位、VCC、GND脚位；

所述摄像头通过数据线与树莓派开发板USB接口连接，树莓派开发板通过其上设置的WIFI模块与后端PC机建立联系后进行数据传输；

所述蓝牙模块与所述Arduino拓展板连接；

所述动力装置包括设置在底板上的两个370电机；所述运动履带设置在底板两侧，两个370电机分别与运动履带传动连接；其中一个370电机与履带连接的轮盘上附着一个磁芯，370电机通过驱动线分别与L298n继电器连接；霍尔传感器与磁芯磁感应连接。

所述管道路径探测装置包括：超声波测距传感器、超声波伺服电机；

所述超声波测距传感器的VCC、GND、ECHO、TRIG口与Arduino拓展板的7号脚位的三个引脚和8号引脚连接，超声波伺服电机的讯号线和VCC、GND引脚分别连接Arduino拓展板的9号引脚对应的讯号S脚位、VCC、GND脚位。

本发明还提供了一种适用于管道内壁缺陷检测的方法，包括以下步骤：

步骤A、启动前端机器人并接入云端***；

步骤A1、打开前端机器人电源，打开树莓派蓄电池，使得前端机器人与指定WIFI建立连接，自动开启检测视频服务，调用数据发送端程序发送配置信息；

本步骤中，所述发送配置信息包括向指定电子邮箱发送自身IP及端口号，还包括发送蓝牙模块的配置信息；

步骤A2、管理员打开数据接收端软件，按照步骤A1中接收到的相关配置信息完成数据接收端软件配置，生成不同权限账户；本步骤中，接收端软件配置包括蓝牙配置；

步骤A3、操作员使用步骤A2中管理员生成的相应账号登录数据接收端软件并根据环境设置运动电压相关参数，随后选择运动控制方式；

本步骤中，所述运动控制方式包括自动巡检和人工控制检测；

步骤B、开始巡检作业

步骤B1、操作员登录数据接收端软件对前端机器人进行运动辅助操作；观察员则使用相关账号登录软件进行实时人工辅助监测；

步骤B2、前端数据采集

前端机器人启动后开始持续行驶，行驶过程中摄像头将集管道各个位置的内壁图像，并传输实时视频流数据给PC端；

本步骤中，370电机的轮盘旋转一周，霍尔传感器与磁芯发生一次磁感应，累加器自动累加并传输至PC端；

步骤B3、后端数据分析

后端PC机接收到步骤B2的信息，开始进行逐帧分析；

图像预处理：实时取出视频流数据的每一帧画面，然后依次进行对比度增强、灰度化处理、高斯模糊处理；

边缘检测：对完成预处理的图像进行边缘检测，所用检测方法为Canny边缘检测，阈值分别为：75，255；检测到的边缘即为图像中疑似的裂缝；

形态学操作：对完成边缘检测的图像进行闭运算，即先膨胀后腐蚀，该步骤将合并细小裂缝；

判断与保存：对完成形态学操作的图像进行连通域的遍历并计算大小，当大小超过PC端设定阈值时，图像将被标注裂缝位置并保存到指定路径，同时保存时间节点信息，根据累加器反馈数据和370电机主轴上连接的轮盘直径计算和保存位置信息；

步骤C、巡检报告生成

步骤C1、巡检任务结束后，软件会根据提前设置好的参数自动生成管道内壁裂纹、裂缝检测报告，并保存原始巡检视频数据；

步骤C2、由操作员及观察员对巡检报告进行人工审核以及添加备注信息，完成后巡检报告与原始作业视频数据将打包送达管理员账户。

优选的，所述步骤B还包括：

步骤B20、运行姿态调整

前端机器人正常行驶过程中，2个倾斜传感器持续进行数据采集，芯片控制层根据数据反馈判断机器人是否偏离原始重心水平线，判断偏离的情况下，由继电器控制370电机之一进行补偿，直至机器人标齐原始重心水平线位置。

优选的，所述步骤B还包括：

步骤B21、过弯调整

机器人正常行驶过程中，超声波测距传感器实时扫描前方进行距离检测，若检测距离小于预定值时，超声波伺服电机操纵超声波测距传感器换向再次扫描，直至找到距离超过预定值的方向，确定新的前进方向后，通过L298n继电器控制2个370电机工作并转弯。

本发明的优点体现在：A、前端机器人搭载云台通过摄像头进行360°全景扫描，所得视频传输至后端PC机平台分析，可以替代人工作业，及时发现管道内壁裂纹、裂缝，有利于提高检测效率和准确度。B、提供自动巡检和人工控制巡检等多种作业模式，且模式可切换，便于对疑似区域进行复检。C、通过磁芯与霍尔传感器配合，可模拟判断潜在故障点所在位置。D、前端机器人平台履带式行走，并通过倾斜传感器与控制器配合，防止机器人倾斜，实现姿态自持。E、前端机器人平台配备有操纵超声波测距传感器、超声波伺服电机，通过与控制***、运动部件的配合，可以实现过弯。

附图说明

图1是本发明的***架构图；

图2是本发明中前端机器人的上层结构图；

图3是本发明中前端机器人的中层结构图；

图4是本发明中前端机器人的底层结构图；

图5是本发明的总体工作流程图；

图6是本发明中后端PC机平台的分析流程图；

图7是本发明中前端机器人行驶控制流程图；

图8是本发明中前端机器人过弯控制流程图；

图9是本发明中前端机器人姿态保持流程图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式做进一步说明。

如图1可见，本发明的适用于管道内壁缺陷检测的机器人***，包括前端机器人平台和后端PC机平台，两者通信连接。

从功能实现角度，所述前端机器人平台包括摄像采集层、运动控制层、芯片控制层；所述摄像采集层包括通过云台布置的摄像头；所述运动控制层包括两侧履带及动力装置；所述芯片控制层包括驱动控制芯片、信号接收芯片、驱动信息处理芯片、图像信息处理芯片、感磁芯片；还包括管道路径探测装置和电源装置。所述信号接收芯片将接收到的信息传输给所述驱动信息处理芯片，所述驱动信息处理芯片给所述驱动控制芯片发出讯号，由所述驱动控制芯片控制所述运动控制层实现前端机器人平台的整体运动。

所述前端机器人平台的具体零部件包括：摄像头1、两个伺服马达2、霍尔传感器3、两个倾斜传感器4、12V电池组5、蓝牙模块6、树莓派开发板7、L298n继电器8、PCF8591模数转换器9、Arduino开发板10、Arduino拓展板11、超声波测距传感器12、磁芯13、两个370电机14、底板15、运动履带16、超声波伺服电机17、树莓派蓄电池18。

所述驱动控制芯片为L298n继电器8；所述信号接收芯片包括蓝牙模块6；所述驱动信息处理芯片为Arduino开发板10；所述图像信息处理芯片为树莓派开发板7；所述感磁芯片为霍尔传感器3；管道路径探测装置包括超声波测距传感器12；电源装置包括12V电池组5，树莓派蓄电池18。

摄像采集层主要负责通过云台控制摄像头1采集数据，并传送至中层。如图2、图3可见，所述前端机器人的上层中央位置设置有云台，所述云台上搭载摄像头1。本实施例中，分别在横平面和竖平面中使用两个伺服马达2构成可以轴旋转的双舵机云台，所述的两个伺服马达2连接Arduino开发板10，云台可做360°全景扫描。

芯片控制层主要负责：对各部件进行控制，接收摄像头1采集到的数据并传输给后端PC机平台。

如图3可见，所述前端机器人的中层中轴线上，自后向前依次设置12V电池组5、树莓派蓄电池18、L298n继电器8、PCF8591模数转换器9、超声波测距传感器12、超声波伺服电机17；蓝牙模块6、Arduino拓展板11设置在中轴线的左侧，Arduino开发板10设置在Arduino拓展板11前端；树莓派开发板7设置在中轴线的右侧中部，霍尔传感器3设置在树莓派开发板7后端；两个倾斜传感器4分别设置在中轴线的两侧。

所述12V电池组5与L298n继电器8电性连接，所述Arduino开发板10与L298n继电器8电性连接，从而实现电力供应，Arduino拓展板11从Arduino开发板10取电、树莓派开发板7与树莓派蓄电池18电性连接。具体连接方式如下：

12V电池组5的正负极分别与L298n继电器8的12V接口和GND接口连接，使L298n继电器8通电。用两根导线，一根连接L298n继电器8的+5V和GND，一根连接Arduino拓展板11的VCC和GND端口，使得Arduino开发板10接通电源。再从L298n继电器8的ENA，ENB，分别引出两根导线，接通Arduino拓展板11的5号与6号接口，用来控制PWM输出值。再用四根导线从L298n继电器8的IN1、IN2、IN3、IN4分别连接到Arduino拓展板11的A2、A3、A4、A5的端口。同时通过Micro USB接口将树莓派开发板7与树莓派蓄电池18连接，使树莓派开发板7接通电源。

两个倾斜传感器4分别与Arduino拓展板11连接，用于采集前端机器人姿态信息。具体连接方式：两侧的两个倾斜传感器4的OUT端口VCC、GND，与Arduino拓展板11的3，4号位的对应三个针脚依次相连。

霍尔传感器3的D0、VCC、GND接口，与树莓派开发板7的BCM编码方式的G17号脚位、VCC、GND功能接口依次连接， PCF8591模数转换器9的SDA、SCL、VCC、GND端与树莓派开发板7的SDA、SCL、VCC、GND的端口相连接。PCF8591模数转换器9上的AINO口与霍尔传感器3的A0端口相连接放置在L298n继电器8的前方，固定于中层结构的上方。

超声波测距传感器12的VCC、GND、ECHO、TRIG口与Arduino拓展板11的7号脚位的三个引脚和8号引脚连接，两个伺服马达2的讯号线和VCC、GND引脚以及超声波伺服电机17的讯号线和VCC、GND引脚分别连接Arduino拓展板的9、10、11号引脚对应讯号S脚位，VCC、GND三个脚位。超声波测距传感器12的功能是获取前方障碍、弯道等信息，并为转弯提供指引；超声波伺服电机17用于操纵超声波测距传感器12换向。

上层结构的摄像头1通过数据线与中层结构的树莓派开发板7USB接口连接，树莓派开发板7上设置有PCF数据采集器件，用于通过摄像头采集图像。所述树莓派开发板7通过其上设置的WIFI模块与后端PC机建立联系后进行数据传输。

运动控制层主要负责行走，另外通过设置在底层上的磁芯13与中层霍尔传感器3配合，实现前端机器人位置信息的模拟采集。

如图4可见，所述前端机器人的底层包括两个370电机14、底板15，底板15两侧设置有运动履带16，两个370电机14分别与运动履带16传动连接；其中一个370电机14与履带连接的轮盘上附着一个磁芯13，370电机14引出的4条驱动线分别与L298n继电器8的OUT1、OUT2、OUT3、OUT号引脚连接，最终完成底层的驱动控制连接。中层结构的霍尔传感器3具备一个合适的位置，从而使得其与底层的磁芯13磁感应连接。

基本工作原理：两个370电机14经两侧运动履带16驱动前端机器人行走，两个伺服马达2驱动双舵机云台带动摄像头1旋转扫描，所获取的视频信号经树莓派开发板7上的PCF数据采集器件采集并转换，通过WIFI方式传输至后端PC机平台，在后端完成逐帧分析，并判断潜在裂纹裂缝。

所述芯片控制层设置有累加器，370电机14每旋转一周，磁芯13与霍尔传感器3发生一次感应，累加器自动累加。通过感应次数、履带轮盘直径、行动方向等几个数据配合，可模拟计算前端机器人在管道内的当前位置，以上位置信息、视频信号最终在后端PC机内存在对应关系，从而不仅能根据视频信号判断管道缺陷，而且能模拟判定该视频信号的采集位置。

重复检测：所述蓝牙模块6与Arduino拓展板11连接，用于接收信号。具体连接方式：所述蓝牙模块6连接到Arduino拓展板11的blue teeth区域的VCC、GND、RXD、TXD。在实际应用中，操作者可以通过蓝牙模块6下达干涉性指令。本发明中，缺陷检测方式包括自动巡检和人工控制检测。自动巡检速度快、自动化程度高，若对某个已检测区段存在怀疑，可通过蓝牙模块6下达指令，切换至人工模式进行局部重复检测。

姿态调整：本发明的检测对象是管道，其底部为向上弯曲的弧形，前端机器人行走过程中易倾斜，此时姿态变化被两个倾斜传感器4检测到，并通过控制***向370电机14下达修正指令，使其始终保持正确姿态。

过弯与避障：行走过程中，超声波伺服电机17操纵超声波测距传感器12换向，超声波测距传感器12持续获得前方障碍、弯道等信息，并通过控制***向370电机14下达修正指令，使其实现避障、过弯等操作。

所述控制***及芯片具备多种选择，作为选择方式之一，Arduino开发板：生产单位：上海朗译电子科技有限公司，具体型号：Arduinouno R3；树莓派开发板：生产单位：SonyUK，具体型号：4B ；Arduino拓展板：生产单位：中国台湾智能感测科技有限公司，具体型号：Arduino Sensor Shield V5.0；霍尔传感器：生产单位：深圳市特加特科技有限公司，型号：A3144E 。

如图5、图6、图7可见，本发明的工作流程具体如下：

步骤A、启动前端机器人并接入云端***；

步骤A1、打开前端机器人电源，打开树莓派蓄电池，使得前端机器人与指定WIFI连接，自动开启检测视频服务，调用数据发送端程序发送配置信息。本步骤中，所述发送配置信息包括向指定电子邮箱发送自身IP及端口号，还包括发送蓝牙模块6的配置信息。

步骤A2、管理员打开数据接收端软件，按照步骤A1中接收到的相关配置信息完成数据接收端软件配置，生成不同权限账户。本步骤中，接收端软件配置包括蓝牙配置。

步骤A3、操作员使用步骤A2中管理员生成的相应账号登录数据接收端软件并根据环境设置运动电压相关参数，随后选择运动控制方式。

本步骤中，所述运动控制方式包括自动巡检和人工控制检测。

步骤B、开始巡检作业

步骤B1、操作员登录数据接收端软件对前端机器人进行运动辅助操作；观察员则使用相关账号登录软件进行实时人工辅助监测。

本步骤的自动巡检作业过程中操作员与观察员可以人工干预以应对紧急情况。

步骤B2、前端数据采集

前端机器人启动后开始持续行驶，行驶过程中摄像头将集管道各个位置的内壁图像，并传输实时视频流数据给PC端。

本步骤中，370电机14的轮盘旋转一周，霍尔传感器3与磁芯13发生一次磁感应，累加器自动累加并传输至PC端。

步骤B3、后端数据分析

如图6可见，后端PC机接收到步骤B2的信息，开始进行逐帧分析。

图像预处理：实时取出视频流数据的每一帧画面，然后依次进行对比度增强、灰度化处理、高斯模糊处理，以便于后续裂缝检测。

边缘检测：对完成预处理的图像进行边缘检测，所用检测方法为Canny边缘检测，阈值分别为：75，255。检测到的边缘即为图像中疑似的裂缝。

形态学操作：对完成边缘检测的图像进行闭运算，即先膨胀后腐蚀，该步骤将合并细小裂缝。

判断与保存：对完成形态学操作的图像进行连通域的遍历并计算大小，当大小超过PC端设定阈值时，图像将被标注裂缝位置并保存到指定路径，同时保存时间节点信息，根据累加器反馈数据和370电机主轴上连接的轮盘直径计算和保存位置信息。所截取的关键图片以机器人位置信息及时间保存，文件名格式为：年月日+时分秒+位置信息，例如“2021-04-07 10:25:09 13.24cm”表示在该时间段检测到疑似缺陷，该缺陷距离起始位置的距离判断为13.24cm。

步骤C、巡检报告生成

步骤C1、巡检任务结束后，软件会根据提前设置好的参数自动生成管道内壁裂纹、裂缝检测报告，并保存原始巡检视频数据。

步骤C2、由操作员及观察员对巡检报告进行人工审核以及添加备注信息，完成后巡检报告与原始作业视频数据将打包送达管理员账户。

实施例一

为了验证本发明的勘测效果，我们进行了模拟试验。

试验对象：一段长20米的存在裂纹裂缝的运输管道；

检测目标：在运输管道内部的裂纹裂缝。

试验方法：在运输管道内部布置好裂纹裂缝，将本发明***中的机器人放入管道，接入***，进行检测并且接收检测报告。

步骤A、启动机器人并接入云端***；

步骤B、开始巡检作业

步骤B1、操作员登录数据接收端软件对机器人进行运动辅助操作，测试账号：test，密码：t123456。本实施例不设置观察员角色，观察员的工作由操作员一并完成。

步骤B2、前端数据采集

机器人启动后开始在操作员的控制下持续行驶，行驶过程中摄像头将采集管道各个位置的内壁图像，并传输实时视频流数据给PC端。

步骤C、巡检报告生成

在步骤B的巡检过程中，操作员将观察实时的视频检测画面并及时进行人工干预，纠正和完善自动裂纹检测的结果，包括修改管道故障点的位置、检测的时间点。巡检任务正式结束后，软件将自动根据检测结果和操作员的人工干预生成巡检报告，检测报告将详细记录带有标注的故障点图片，并同时记录故障点的精确到秒的时间和机器人所处管道的精确到厘米的位置信息。

实施例二

如图8可见，本实施例中，所述步骤B还包括：

步骤B20、运行姿态调整

前端机器人正常行驶过程中，2个倾斜传感器4持续进行数据采集，芯片控制层根据数据反馈判断机器人是否偏离原始重心水平线，判断偏离的情况下，由继电器控制370电机之一进行补偿，直至机器人标齐原始重心水平线位置。

试验对象：一段长20米直径50cm以上的长直运输管道；

检测目标：一种适用于管道内壁缺陷检测的机器人***及方法中的机器人在管道内的平衡行驶情况。

试验方法：用长杆干扰在运行过程中的机器人，使其偏离原本的重心水平线，且在运输管道内部布置好裂纹裂缝，将本发明***中的机器人放入管道，接入***，进行检测并且接收检测报告。

步骤A、启动机器人并接入云端***；

步骤B、开始巡检作业

步骤B1、操作员登录数据接收端软件对机器人进行运动辅助操作，测试账号：test，密码：t123456。本实施例不设置观察员角色，观察员的工作由操作员一并完成。

步骤B2、前端数据采集

机器人启动后开始在操作员的控制下持续行驶，行驶过程中摄像头将采集管道各个位置的内壁图像，并传输实时视频流数据给PC端。机器人拍摄的时间点、机器人管道的位置将与视频流一同同时传输。

在机器人正常行驶的过程中，用一根长直的硬杆干扰机器人的行驶过程，使其重心偏离原本的重心水平线，机器人两端的2个倾斜传感器4将会有其中一个进行水平感应从而将信号传输给机器人的芯片控制层中的L298n继电器8对机器人的方向进行调整，进而达到将机器人的重心重新改回原本的重心水平线。

步骤C、巡检报告生成

在步骤B的巡检过程中，操作员将观察实时的视频检测画面并及时进行人工干预，纠正和完善自动裂纹检测的结果，包括修改管道故障点的位置、检测的时间点。巡检任务正式结束后，软件将自动根据检测结果和操作员的人工干预生成巡检报告，检测报告将详细记录带有标注的故障点图片，并同时记录故障点的精确到秒的时间和机器人所处管道的精确到厘米的位置信息。

实施例三

如图9可见，本实施例中，所述步骤B还包括：

步骤B21、过弯调整

机器人正常行驶过程中，超声波测距传感器12实时扫描前方进行距离检测，若检测距离小于预定值时，超声波伺服电机17操纵超声波测距传感器12换向再次扫描，直至找到距离超过预定值的方向，确定新的前进方向后，通过L298n继电器8控制2个370电机14工作并转弯。

试验对象：一段长20米直径50cm以上的拥有弯道的运输管道；

检测目标：一种适用于管道内壁缺陷检测的机器人***及方法中机器人的过弯能力。

本实施例的试验方法：将机器人放置在弯道前五米处，在运输管道内部布置好裂纹裂缝，将本发明***中的机器人放入管道，接入***，进行检测并且接收检测报告。

步骤A、启动机器人并接入云端***；

步骤B、开始巡检作业

步骤B1、操作员登录数据接收端软件对机器人进行运动辅助操作，测试账号：test，密码：t123456。本实施例不设置观察员角色，观察员的工作由操作员一并完成。

步骤B2、前端数据采集

机器人启动后开始在操作员的控制下持续行驶，行驶过程中摄像头将采集管道各个位置的内壁图像，并传输实时视频流数据给PC端。机器人拍摄的时间点、机器人管道的位置将与视频流一同同时传输。

步骤B21、过弯测试

将机器人重新放置在弯道距离弯道前5m处，让机器人自主行驶，机器人的超声波测距传感器12将会进行机器人前方的距离检测，若转弯处管道内壁距离小于提前设定的预定值时，就开始扫描四周距离超过预定值的方向，确定方向后，通过L298n继电器8控制2个370电机14从而达到转弯的效果。

步骤C、巡检报告生成

在步骤B的巡检过程中，操作员将观察实时的视频检测画面并及时进行人工干预，纠正和完善自动裂纹检测的结果，包括修改管道故障点的位置、检测的时间点。巡检任务正式结束后，软件将自动根据检测结果和操作员的人工干预生成巡检报告，检测报告将详细记录带有标注的故障点图片，并同时记录故障点的精确到秒的时间和机器人所处管道的精确到厘米的位置信息。

本发明的具体实施方式包括但不局限于上述实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明做出各种相应的改变和变形，但仍然落入本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种适用于管道内壁缺陷检测的机器人***，包括前端机器人平台和后端PC机平台，两者通信连接；其特征在于：

所述前端机器人平台包括摄像采集层、运动控制层、芯片控制层；所述摄像采集层包括通过云台布置的摄像头（1）；所述运动控制层包括两侧运动履带（16）及动力装置；所述芯片控制层包括驱动控制芯片、信号接收芯片、驱动信息处理芯片、图像信息处理芯片、感磁芯片；所述信号接收芯片将接收到的信息传输给所述驱动信息处理芯片，所述驱动信息处理芯片给所述驱动控制芯片发出讯号，由所述驱动控制芯片控制所述运动控制层实现前端机器人平台的整体运动；还包括管道路径探测装置和电源装置；

所述后端PC机平台包括：

配置模块，用于设置运行环境；

接收模块，用于接收从前端机器人平台反馈的数据；

分析模块，用于对接收到的视频数据进行逐帧分析，并判断潜在裂纹、裂缝；

报告模块，用于向用户输出巡检报告。

2.如权利要求1所述的适用于管道内壁缺陷检测的机器人***，其特征在于：

所述摄像采集层的云台包括设置在前端机器人平台上层的两个伺服马达（2），两个伺服马达（2）组合构成双舵机云台；

所述芯片控制层的驱动控制芯片为L298n继电器（8）；所述信号接收芯片包括两个倾斜传感器（4），还包括蓝牙模块（6）；所述驱动信息处理芯片为Arduino开发板（10）；所述图像信息处理芯片为树莓派开发板（7）；所述感磁芯片为霍尔传感器（3）；所述电源装置包括12V电池组（5）、树莓派蓄电池（18）；

所述前端机器人平台还包括以下部件： PCF8591模数转换器（9）、Arduino拓展板（11）、磁芯（13）；

所述的两个伺服马达（2）连接至Arduino开发板（10）；

所述12V电池组（5）与L298n继电器（8）电性连接， Arduino开发板（10）与L298n继电器（8）电性连接， Arduino拓展板（11）与Arduino开发板（10）连接，所述树莓派开发板（7）与树莓派蓄电池（18）电性连接；

两个倾斜传感器（4）分别与Arduino拓展板（11）连接，用于采集前端机器人姿态信息；

所述霍尔传感器（3）的D0、VCC、GND接口，与树莓派开发板（7）的BCM编码方式的G17号脚位、VCC、GND接口依次连接， PCF8591模数转换器（9）的SDA、SCL、VCC、GND端与树莓派开发板（7）的SDA、SCL功能脚位以及VCC、GND端口相连接；所述PCF8591模数转换器（9）上的AIN0口与霍尔传感器（3）的A0端口相连接；

所述摄像头（1）通过数据线与树莓派开发板（7）USB接口连接，树莓派开发板（7）通过其上设置的WIFI模块与后端PC机建立联系后进行数据传输；

所述蓝牙模块（6）与所述Arduino拓展板（11）连接；

所述动力装置包括设置在底板（15）上的两个370电机（14）；所述运动履带（16）设置在底板（15）两侧，两个370电机（14）分别与运动履带（16）传动连接；其中一个370电机（14）与履带连接的轮盘上附着一个磁芯（13），370电机（14）通过驱动线分别与L298n继电器（8）连接；霍尔传感器（3）与磁芯（13）磁感应连接。

3.如权利要求2所述的适用于管道内壁缺陷检测的机器人***，其特征在于：所述管道路径探测装置包括：超声波测距传感器（12）、超声波伺服电机（17）；

所述超声波测距传感器（12）的VCC、GND、ECHO、TRIG口与Arduino拓展板（11）的7号脚位的三个引脚和8号引脚连接，超声波伺服电机（17）的讯号线和VCC、GND引脚分别连接Arduino拓展板的9号引脚对应的讯号S脚位、VCC、GND脚位。

4.一种适用于管道内壁缺陷检测的方法，包括以下步骤：

步骤A、启动前端机器人并接入云端***；

步骤A1、打开前端机器人电源，打开树莓派蓄电池，使得前端机器人与指定WIFI建立连接，自动开启检测视频服务，调用数据发送端程序发送配置信息；

本步骤中，所述发送配置信息包括向指定电子邮箱发送自身IP及端口号，还包括发送蓝牙模块（6）的配置信息；

步骤A2、管理员打开数据接收端软件，按照步骤A1中接收到的相关配置信息完成数据接收端软件配置，生成不同权限账户；本步骤中，接收端软件配置包括蓝牙配置；

步骤A3、操作员使用步骤A2中管理员生成的相应账号登录数据接收端软件并根据环境设置运动电压相关参数，随后选择运动控制方式；

本步骤中，所述运动控制方式包括自动巡检和人工控制检测；

步骤B、开始巡检作业

步骤B1、操作员登录数据接收端软件对前端机器人进行运动辅助操作；观察员则使用相关账号登录软件进行实时人工辅助监测；

步骤B2、前端数据采集

前端机器人启动后开始持续行驶，行驶过程中摄像头将集管道各个位置的内壁图像，并传输实时视频流数据给PC端；

本步骤中，370电机（14）的轮盘旋转一周，霍尔传感器（3）与磁芯（13）发生一次磁感应，累加器自动累加并传输至PC端；

步骤B3、后端数据分析

后端PC机接收到步骤B2的信息，开始进行逐帧分析；

图像预处理：实时取出视频流数据的每一帧画面，然后依次进行对比度增强、灰度化处理、高斯模糊处理；

边缘检测：对完成预处理的图像进行边缘检测，所用检测方法为Canny边缘检测，阈值分别为：75，255；检测到的边缘即为图像中疑似的裂缝；

形态学操作：对完成边缘检测的图像进行闭运算，即先膨胀后腐蚀，该步骤将合并细小裂缝；

判断与保存：对完成形态学操作的图像进行连通域的遍历并计算大小，当大小超过PC端设定阈值时，图像将被标注裂缝位置并保存到指定路径，同时保存时间节点信息，根据累加器反馈数据和370电机主轴上连接的轮盘直径计算和保存位置信息；

步骤C、巡检报告生成

步骤C1、巡检任务结束后，软件会根据提前设置好的参数自动生成管道内壁裂纹、裂缝检测报告，并保存原始巡检视频数据；

步骤C2、由操作员及观察员对巡检报告进行人工审核以及添加备注信息，完成后巡检报告与原始作业视频数据将打包送达管理员账户。

5.如权利要求4所述的适用于管道内壁缺陷检测的方法，其特征在于：

所述步骤B还包括：

步骤B20、运行姿态调整

前端机器人正常行驶过程中，2个倾斜传感器（4）持续进行数据采集，芯片控制层根据数据反馈判断机器人是否偏离原始重心水平线，判断偏离的情况下，由继电器控制370电机之一进行补偿，直至机器人标齐原始重心水平线位置。

6.如权利要求4所述的适用于管道内壁缺陷检测的方法，其特征在于：

所述步骤B还包括：

步骤B21、过弯调整

机器人正常行驶过程中，超声波测距传感器（12）实时扫描前方进行距离检测，若检测距离小于预定值时，超声波伺服电机（17）操纵超声波测距传感器（12）换向再次扫描，直至找到距离超过预定值的方向，确定新的前进方向后，通过L298n继电器（8）控制2个370电机（14）工作并转弯。

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