JP2018004312A - Piping inspection robot, piping inspection system, and program - Google Patents
Piping inspection robot, piping inspection system, and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018004312A JP2018004312A JP2016127838A JP2016127838A JP2018004312A JP 2018004312 A JP2018004312 A JP 2018004312A JP 2016127838 A JP2016127838 A JP 2016127838A JP 2016127838 A JP2016127838 A JP 2016127838A JP 2018004312 A JP2018004312 A JP 2018004312A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pipe
- vibration
- piping
- inspection robot
- wall
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
Description
本発明は、配管検査ロボット、配管検査システム、及びプログラムに関する。 The present invention relates to a pipe inspection robot, a pipe inspection system, and a program.
例えば、火力発電プラント、原子力発電プラント、石油プラント、化学プラントなどのプラントには、配管設備が設けられており、配管設備を用いて冷却、加熱などが行われる。配管の内部では、配管の内部を流れる液体、ガスなどによる腐食、経年変化による劣化などが発生する。このため、プラントの連続稼働、安全性などを確保するため、配管設備を定期的に検査することが望ましい。 For example, plants such as a thermal power plant, a nuclear power plant, a petroleum plant, and a chemical plant are provided with piping equipment, and cooling and heating are performed using the piping equipment. Inside the piping, corrosion due to liquids and gases flowing inside the piping, deterioration due to aging, etc. occur. For this reason, it is desirable to inspect piping equipment regularly in order to ensure continuous operation of the plant, safety, and the like.
従来、配管設備の構造や用途に応じて決定される測定点において、配管の外側から超音波で配管の厚さを測定する方法がある。しかし、配管の外側からの超音波検査では、配管設備の構造によっては、配管の外側に足場などを設けなくてはならず、検査の作業効率を向上することは難しい。また、配管設備の設置場所によっては、危険な環境下で検査の作業を行わなくてはならない。さらに、配管の外側に保温材などが設けられている場合には、保温材などを解体してからでないと、超音波検査を行えず、作業効率を向上することは難しい。 Conventionally, there is a method of measuring the thickness of a pipe with ultrasonic waves from the outside of the pipe at a measurement point determined according to the structure and application of the pipe equipment. However, in ultrasonic inspection from the outside of the piping, depending on the structure of the piping equipment, a scaffold or the like must be provided outside the piping, and it is difficult to improve the inspection work efficiency. In addition, depending on the installation location of the piping equipment, inspection work must be performed in a hazardous environment. Furthermore, when a heat insulating material or the like is provided outside the pipe, the ultrasonic inspection cannot be performed unless the heat insulating material is disassembled, and it is difficult to improve the work efficiency.
従来、配管の内部にファイバスコープを挿入して、配管の内部を検査する方法もある。この場合、配管の内部の画像を得ることができるので、例えば超音波検査に比べると配管の内部の状態をより正確に知ることができる。しかし、多くの場合、配管は複数の湾曲部分を含む複雑な配管形状を有し、湾曲部分の湾曲方向も様々である。このため、ファイバスコープを挿入できる配管長、配管形状などには限界があり、大規模な配管設備の検査には適していない。 Conventionally, there is also a method of inspecting the inside of a pipe by inserting a fiberscope inside the pipe. In this case, since an image of the inside of the pipe can be obtained, for example, the state inside the pipe can be known more accurately than in the case of ultrasonic inspection. However, in many cases, the piping has a complicated piping shape including a plurality of curved portions, and the curved directions of the curved portions are also various. For this reason, there is a limit to the pipe length, pipe shape, etc. into which the fiberscope can be inserted, and it is not suitable for inspection of large-scale piping facilities.
一方、配管の内部にロボットを進入させて、ロボットのカメラにより配管の内部の画像を得る方法が提案されている。この場合も、配管の内部の画像を得ることができるので、例えば超音波検査に比べると配管の内部の状態をより正確に知ることができる。しかし、金属で形成された配管の内部では、ロボットが金属で囲まれて電磁波が遮蔽されてしまうので、ロボットが外部と無線通信を行うことは難しい。このため、ロボットは、ロボットを外部から制御するための制御信号線、ロボットが外部とデータをやり取りするためのデータ信号線などを含むケーブルにより外部と接続される。この結果、ケーブルの重み、ケーブルと配管の内壁との摩擦などにより、ロボットが進入できる配管長、配管形状などには限界があり、大規模な配管設備の検査には適していない。 On the other hand, a method has been proposed in which a robot is made to enter the inside of the pipe and an image inside the pipe is obtained by the camera of the robot. Also in this case, since an image inside the pipe can be obtained, for example, the state inside the pipe can be known more accurately than in the ultrasonic inspection. However, since the robot is surrounded by metal and shields electromagnetic waves inside the pipe formed of metal, it is difficult for the robot to perform wireless communication with the outside. For this reason, the robot is connected to the outside by a cable including a control signal line for controlling the robot from the outside, a data signal line for the robot to exchange data with the outside, and the like. As a result, there is a limit to the piping length and piping shape that the robot can enter due to the weight of the cable, the friction between the cable and the inner wall of the piping, etc., and it is not suitable for inspection of large-scale piping facilities.
また、ロボットの車輪の回転量からロボットの移動距離を推定することは可能であるが、配管の内部の状態、配管形状などによっては、車輪が配管の内部で容易にスリップしたりして、移動距離の推定精度が低下してしまう。ロボットの移動距離の推定精度が低下すると、ロボットの配管の内部での位置を正確に推定することは難しい。さらに、配管が、複数の流路に分岐するような複雑な配管形状を有する場合、ロボットの移動距離を推定しても、ロボットの移動方向を推定できないと、ロボットの配管の内部での位置を正確に推定することは難しい。しかし、金属で囲まれて電磁波が遮蔽された環境下で、配管の内部におけるロボットの移動方向を正確に推定することは難しい。ロボットの配管の内部での位置を正確に推定できないと、検査で発見した異常箇所の修理、交換などを効率的に行うことは難しい。 Although it is possible to estimate the moving distance of the robot from the amount of rotation of the robot wheel, depending on the internal state of the piping, piping shape, etc., the wheel can easily slip inside the piping and move. The accuracy of distance estimation is reduced. If the estimation accuracy of the movement distance of the robot is lowered, it is difficult to accurately estimate the position of the robot inside the piping. Furthermore, when the piping has a complicated piping shape that branches into a plurality of flow paths, if the movement direction of the robot cannot be estimated even if the movement distance of the robot is estimated, the position inside the piping of the robot is determined. It is difficult to estimate accurately. However, it is difficult to accurately estimate the moving direction of the robot inside the pipe in an environment surrounded by metal and shielded from electromagnetic waves. If the position inside the robot's piping cannot be estimated accurately, it is difficult to efficiently repair and replace abnormal parts found by inspection.
配管の内部にロボットを進入させて配管の内部を検査する場合、ロボットの配管の内部での位置を正確に推定することは難しい。 When inspecting the inside of a pipe by making a robot enter the inside of the pipe, it is difficult to accurately estimate the position of the robot inside the pipe.
そこで、１つの側面では、配管の内部にロボットを進入させて配管の内部を検査する場合、ロボットの配管の内部での位置を正確に推定することのできる配管検査ロボット、配管検査システム、及びプログラムを提供することを目的とする。 Therefore, in one aspect, when inspecting the inside of a pipe by causing a robot to enter the inside of the pipe, a pipe inspection robot, a pipe inspection system, and a program capable of accurately estimating the position of the robot inside the pipe The purpose is to provide.
１つの案によれば、ロボット本体を、配管の内部を自律走行させる走行装置と、前記配管の内部を撮影した画像から抽出した、前記配管の内壁の表面の粗さ及び色のうち少なくとも一方に基づき、腐食の度合、劣化の度合、及び肉厚の減少の度合のうち少なくとも１つが閾値を超えている、前記配管の内部の異常箇所を検出する検出手段と、前記ロボット本体を前記走行装置により前記異常箇所まで自律走行させ、前記異常箇所の画像を撮影する撮影手段と、前記配管の内壁に、異常箇所毎に異なる種類の振動を加える加振装置と、前記加振装置が加える振動の種類と、前記撮影手段が撮影した前記画像とを各異常箇所毎に紐付けて記憶する記憶手段と、を備えた配管検査ロボットが提供される。 According to one proposal, the robot main body is at least one of a traveling device that autonomously travels inside the pipe, and a roughness and color of the surface of the inner wall of the pipe extracted from an image obtained by photographing the inside of the pipe. And detecting means for detecting an abnormal location inside the pipe, wherein at least one of the degree of corrosion, the degree of deterioration, and the degree of thickness reduction exceeds a threshold value, and the robot main body by the traveling device. An imaging unit that autonomously travels to the abnormal part and captures an image of the abnormal part, a vibration device that applies different types of vibration to the inner wall of the pipe for each abnormal part, and a type of vibration that the vibration device applies And a storage means for storing the image photographed by the photographing means in association with each abnormal part.
一態様によれば、配管の内部にロボットを進入させて配管の内部を検査する場合、ロボットの配管の内部での位置を正確に推定することができる。 According to one aspect, when the robot is made to enter the inside of the pipe and the inside of the pipe is inspected, the position of the robot inside the pipe can be accurately estimated.
開示の配管検査ロボットは、配管の内部の異常箇所を検出して異常箇所まで自律走行し、カメラが異常箇所の画像を撮影する。配管検査ロボットの加振装置は、配管の内壁に、異常箇所毎に異なる種類の振動を加える。加振装置が加えた振動の種類と、カメラが撮影した異常箇所の画像とは、各異常箇所毎に紐付けて記憶する。 The disclosed piping inspection robot detects an abnormal location inside the piping, autonomously travels to the abnormal location, and the camera captures an image of the abnormal location. The vibration exciter of the pipe inspection robot applies different types of vibrations to the inner wall of the pipe for each abnormal part. The type of vibration applied by the vibration device and the image of the abnormal part photographed by the camera are stored in association with each abnormal part.
開示の配管検査システムでは、位置検出装置が、配管の外壁の複数箇所に設けられ、配管を伝搬する伝搬振動の種類を検出して出力する複数のセンサを有する。また、情報処理装置が、位置検出装置が出力する、各センサが検出した伝搬振動の種類、各センサの識別情報、及び各センサが伝搬振動を検出した時刻に基づいて、配管検査ロボットの配管の内部における位置を推定すると共に、異常箇所において配管の内壁に加えた振動の種類と紐付けて配管検査ロボットが記憶している異常箇所の画像を、配管検査ロボットの配管の内部における推定位置と紐付けて記憶する。 In the disclosed pipe inspection system, the position detection device includes a plurality of sensors that are provided at a plurality of locations on the outer wall of the pipe and detect and output the type of propagation vibration propagating through the pipe. In addition, the information processing device outputs the position of the pipe of the pipe inspection robot based on the type of propagation vibration detected by each sensor, the identification information of each sensor, and the time when each sensor detected the propagation vibration. Estimate the position in the interior, and link the type of vibration applied to the inner wall of the piping at the abnormal location and store the image of the abnormal location stored in the piping inspection robot. Add and remember.
以下に、開示の配管検査ロボット、配管検査システム、及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。 Hereinafter, embodiments of the disclosed pipe inspection robot, pipe inspection system, and program will be described with reference to the drawings.
図１は、一実施例における配管検査ロボットの一例を説明する模式図である。図１は、例えば水平方向に沿って延在する配管１の、配管１の中心軸を含む垂直断面を模式的に示す。この例では、配管１は円筒状の金属で形成されている。配管１の直径は、例えば５０ｍｍ以上であり、配管１の肉厚は、例えば３ｍｍ〜４ｍｍであるが、配管１の寸法はこれらに限定されるものではない。
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an example of a piping inspection robot in one embodiment. FIG. 1 schematically shows a vertical cross section including a central axis of the
図１では、配管１の内部を自律走行可能な配管検査ロボット２を模式的に示す。この例では、配管検査ロボット２は、ロボット本体２１を有する。ロボット本体２１には、光源２２Ａ，２２Ｂと、カメラ２３と、３次元カメラ２４と、車輪２５Ａを含む走行装置２５と、加振装置２６と、制御装置２７と、メモリ２８とが設けられているが、配管検査ロボット２の構成は、自律走行型であれば、上記の構成に限定されるものではない。走行装置２５は、モータなどの駆動部を含み、車輪２５Ａを駆動する周知の構成を有する。ロボット本体２１に設けられる車輪２５Ａの数は、３個以上であれば特に限定されず、車輪２５Ａの配置は、配管検査ロボット２が配管１の内部を走行可能とするものであれば、特に限定されない。車輪２５Ａの周りに無限軌道を設けても良い。つまり、配管検査ロボット２は、装輪車両を形成しても、装軌車両を形成しても良い。
FIG. 1 schematically shows a
制御装置２７の制御下で、光源２２Ａが配管１の内部で例えば配管検査ロボット２の前方（図１中、右方向）を細い破線で示すように照らし、カメラ２３が配管１の内部で前方の画像を細い実線で示すように撮影する。配管１の内壁には、配管１の内部を流れる液体、ガスなどによる腐食、経年変化による劣化などにより、異常箇所が発生し得る。この例では、配管検査ロボット２の前方の配管１の内部に、異常箇所１１−１〜１１−４が発生している。異常箇所１１−１〜１１−４における配管１の肉厚は、多くの場合、部分的に元の肉厚より減少しているが、肉厚が減少していなくても、強度が低下している場合などもある。従って、異常箇所１１−１〜１１−４に対しては、腐食、劣化などの度合に応じて、配管１の修理、交換などが行われる。
Under the control of the
図２は、図１の配管検査ロボットによる異常箇所の撮影を説明する模式図である。配管検査ロボット２の制御装置２７は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサで形成可能であり、例えばメモリ２８に記憶されたプログラムを実行することで、各種機能の処理を実行可能である。メモリ２８は、磁気記憶媒体、光記憶媒体、光磁気記憶媒体、半導体記憶装置などで形成可能であり、メモリ２８は、ロボット本体２１に対して着脱可能に設けられたリムーバブルな記憶媒体で形成しても良い。
FIG. 2 is a schematic diagram illustrating imaging of an abnormal portion by the pipe inspection robot of FIG. The
光源２２Ａと、カメラ２３と、制御装置２７とは、配管１の内部の異常箇所１１−１〜１１−４を検出する検出手段の一例を形成する。一方、光源２２Ｂと、３次元カメラ２４とは、異常箇所の画像を撮影する撮影手段の一例を形成する。
The light source 22 </ b> A, the
制御装置２７は、カメラ２３が撮影した配管１の内壁の画像から、異常箇所１１−１〜１１−４などの異常箇所を検出する異常検出機能を有する。異常検出機能は、周知の方法で、配管１の内壁の異常箇所を検出可能である。異常検出機能は、カメラ２３が撮影した配管１の内壁の画像から、例えば配管１の内壁表面の粗さ（または、凹凸）、内壁表面の粗さ（または、凹凸）の分布、内壁表面の色、内壁表面の色分布などの情報を抽出し、抽出した情報に基づいて異常箇所１１−１〜１１−４などの異常箇所を検出することができる。カメラ２３は、周知の自動焦点装置を含み、自動焦点装置が自動的に焦点を合わせた、カメラ２３から配管１の内壁表面の各位置までの距離を認識できる。従って、制御装置２７は、自動焦点装置が認識した距離に基づいて配管１の内壁表面の粗さ（または、凹凸）を抽出できる。また、配管１を形成する金属に腐食、劣化などが発生した場合の色または色分布は予めわかっているので、配管１の内壁表面の色または色分布から、配管１の内壁の腐食、劣化などの度合を検知できる。さらに、使用前の配管１の内壁表面の粗さ（または、凹凸）及び配管１の肉厚は予めわかっているので、配管１の内壁表面の粗さ（または、凹凸）から、配管１の内壁の腐食、劣化などによる配管１の肉厚の減少の度合を検知できる。つまり、異常検出機能は、カメラ２３が撮影した配管１の内部の領域の画像から抽出した、配管１の内壁表面の粗さ及び色のうち少なくとも一方に基づき、腐食の度合、劣化の度合、及び肉厚の減少の度合のうち少なくとも１つが閾値を超えていると、撮影された領域が異常箇所であると判断して、異常箇所を検出する。
The
制御装置２７は、走行機能と、撮影機能とを有する。制御装置２７の走行機能は、走行装置２５を制御して、ロボット本体２１を配管１の内部を走行させ、異常検出機能が検出した各異常箇所まで順次走行させる。制御装置２７は、異常検出機能が検出した異常箇所までの距離を認識できるので、走行装置２５を制御して、ロボット本体２１を各異常箇所まで走行させることができる。図２に示す例では、ロボット本体２１は、矢印で示す方向（即ち、右方向）へ走行する。制御装置２７の撮影機能は、ロボット本体２１が各異常箇所に到達すると、光源２２Ｂ及び３次元カメラ２４を制御して、光源２２Ｂが各異常箇所を細い破線で示すように照らす状態で、３次元カメラ２４に各異常箇所の３次元画像を撮影させる。この例では、各異常箇所の３次元画像を撮影することで、各異常箇所の３次元情報を取得可能であるが、３次元カメラ２４の代わりに、カメラ２３と同様の２次元カメラを用いても２次元情報を取得しても良い。図２は、一例として、光源２２Ｂが異常箇所１１−１を照らし、３次元カメラ２４が異常箇所１１−１の３次元画像を撮影している状態を示す。
The
また、制御装置２７は、異常検出機能が検出した各異常箇所において、加振装置２６を制御して配管１の内壁に振動を加えさせる加振機能を有する。加振装置２６は、配管１の内壁に打撃を加える圧電素子、配管１の内壁に接触して振動を加えるダイナミックスピーカなどで形成可能である。制御装置２７は、異常箇所毎に異なる種類の振動を加えるように加振装置２６を制御する。この場合、振動の種類は、振動の周波数、振動の周期、及び振動のパターンのうち少なくとも１つを含み、予めメモリ２８に記憶されている。
Further, the
さらに、制御装置２７は、加振装置２６が各異常箇所において配管１の内壁に加えた振動の種類と、３次元カメラ２４が撮影した各異常箇所の３次元画像とを、各異常箇所毎に紐付けてメモリ２８に記憶する記憶機能を有する。つまり、制御装置２７とメモリ２８とは、異常箇所において配管１の内壁に加えた振動の種類と、異常箇所の３次元画像とを、各異常箇所毎に紐付けてメモリ２８に記憶する記憶手段の一例を形成する。
Further, the
なお、この例では、カメラ２３，２４が配管１の内壁のうち、図１中下側に図示された内壁の領域を撮影しているが、カメラ２３，２４を３６０度回転可能としてロボット本体２１に取り付けたり、配管検査ロボット２自体を配管１の内部で３６０度回転させることで、配管１の内壁を３６０度の範囲で撮影可能である。また、カメラ２３，２４を３６０度パノラマカメラで形成して、配管１の内壁を３６０度の範囲で撮影するようにしても良い。
In this example, the
図３及び図４は、一実施例における位置推定処理の一例を説明する図である。図３は、加振装置２６がある時刻で配管１の内壁に振動を加える位置と、配管１の外壁に設けられたセンサ１２の位置とが、配管１の中心軸と垂直な方向（または、半径方向）に沿って対応している場合を示す。図４は、加振装置２６がある時刻で配管１の内壁に振動を加える位置と、配管１の外壁に設けられたセンサの位置とが、配管１の中心軸と垂直な方向（または、半径方向）に沿って対応していない場合を示す。この例では、加振装置２６は、圧電素子２６−１と、圧電素子２６−１により駆動されて配管１の内壁を叩くハンマ２６−２とを有する。
3 and 4 are diagrams illustrating an example of the position estimation process in one embodiment. 3 shows that the position where the
加振装置２６が配管１に加えた振動（この例では、打音）は、配管１を伝搬する。配管１の振動を検出するセンサ１２は、配管１の外壁の複数箇所（図３及び図４では１箇所のみを図示）に設けられており、配管１を伝搬する伝搬振動を検出する。センサ１２は、検出した伝搬振動の種類（または、パターン）を、対応する送信装置１３へ出力する。センサ１２は、例えば配管１の外壁に、配管１が延在する方向に沿って一定間隔で配置されている。センサ１２は、圧電素子などの振動センサにより形成可能である。送信装置１３は、対応するセンサ１２が検出した伝搬振動の種類（または、パターン）を、センサ１２の識別情報と時刻と共に、無線または有線で後述する情報処理装置３へ送信する。ここで、送信装置１３が情報処理装置３へ送信する時刻とは、センサ１２が伝搬振動を検出した時刻、または、送信装置１３が、センサ１２からの伝搬振動の種類を受信した時刻を表す。複数のセンサ１２と、複数のセンサ１２に対応して設けられた複数の送信装置１３とは、位置検出装置４を形成する。
The vibration (in this example, hitting sound) applied to the
例えば、時刻ｔ１では、加振装置２６（即ち、配管検査ロボット２）が図３に示すようにセンサ１２の直下の位置にあり、時刻ｔ１に加振装置２６が配管１に加えた振動は、時刻ｔ２（≒ｔ１）にセンサ１２により検出される。一方、加振装置２６（即ち、配管検査ロボット２）が図４に示すようにセンサ１２の直下以外の位置にあり、時刻ｔ１に加振装置２６が配管１に加えた振動は、時刻ｔ２（＞ｔ１）にセンサ１２により検出される。配管検査ロボット２は、図３に示すセンサ１２の真下の位置から、図４中右方向へ距離Ｘだけ離れた位置まで移動している。配管１を形成する金属内における音速をｃで表すと、距離Ｘは、Ｘ＝（ｔ２−ｔ１）／ｃで表すことができる。
For example, at time t1, the vibration device 26 (that is, the pipe inspection robot 2) is located immediately below the
情報処理装置３は、配管検査ロボット２のメモリ２８が異常箇所において加振装置２６が配管１の内壁に加えた振動の種類と紐付けて記憶している異常箇所の画像を、配管１の外部へ脱出した配管検査ロボット２と無線または有線の通信を行い取得する。或いは、配管検査ロボット２のメモリ２８がリムーバブルな記憶媒体で形成されている場合、情報処理装置３は、配管検査ロボット２のリムーバブルな記憶媒体が振動の種類と紐付けて記憶している異常箇所の画像を、配管検査ロボット２から取り外したリムーバブルな記憶媒体から読み取る。そして、情報処理装置３は、位置検出装置４が出力する伝搬振動の種類と、センサ１２の識別情報と、センサ１２が伝搬振動を検出した時刻とに基づいて、配管検査ロボット２の配管１の内部における位置を推定する。また、情報処理装置３は、異常箇所において加振装置２６が配管１の内壁に加えた振動の種類と紐付けて配管検査ロボット２が記憶している異常箇所の画像を、配管検査ロボット２の配管１の内部における推定位置と紐付けて、情報処理装置３のメモリに記憶する。
The
従って、配管１の内部に配管検査ロボット２を進入させて配管１の内部を検査する場合、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置、具体的には異常箇所の位置を正確に推定することができる。また、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置、具体的には異常箇所の位置を正確に推定できるため、検査で発見した異常箇所の画像に応じて、配管１の異常箇所の修理、交換などを効率的に行うことができる。
Therefore, when the
図５及び図６は、一実施例における配管検査ロボットの動作の一例を説明する模式図である。図５及び図６中、図１乃至図４と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図５は、配管１の、配管１の中心軸を含む垂直断面を模式的に示す。一方、図６は、配管１の、配管１の中心軸と垂直な方向に沿った断面を模式的に示す。
5 and 6 are schematic diagrams for explaining an example of the operation of the pipe inspection robot in one embodiment. 5 and 6, the same parts as those in FIGS. 1 to 4 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted. FIG. 5 schematically shows a vertical cross section of the
各異常箇所において加振装置２６が振動を加える配管１の内壁の位置は、特に限定されない。しかし、配管１の内壁の異常箇所に振動を加えると、異常箇所で配管１の内壁にさらなるダメージを与えたり、腐食または劣化した内壁の一部が剥離したりする可能性もある。そこで、各異常箇所において加振装置２６が振動を加える配管１の内壁の位置は、例えば図５または図６に示すように、３次元カメラ２４が撮影する異常箇所以外の位置であることが好ましい。また、異常箇所で配管１の内壁にさらなるダメージを与えたり、内壁の一部が剥離したりする可能性を低減するため、加振装置２６が振動を加える配管１の内壁の位置は、図５に示すように、３次元カメラ２４が撮影する異常箇所と、配管１の直径方向上、対向する位置（即ち、異常箇所からできるだけ離れた位置）であることがさらに好ましい。
The position of the inner wall of the
図５は、一例として、時刻ｔ１で３次元カメラ２４による異常箇所１１−１の撮影と、加振装置２６による配管１の内壁への加振とを行う場合を示す。時刻ｔ１で加振装置２６が配管１の内壁に加えた振動（または、打音）は、配管１を伝搬して各センサ１２−１，１２−２により検出される。この例では、時刻ｔ２（＞ｔ１）にセンサ１２−２により検出され、その後の時刻ｔ２（＞ｔ２）にセンサ１２−１により検出される。配管１に設けたセンサ１２−１，１２−２の識別情報及び配置は予めわかっているので、情報処理装置３は、位置検出装置４の各送信装置１３から送信されてくる各センサ１２−１，１２−２からの伝搬振動の種類と、センサ１２−１，１２−２の識別情報と、センサ１２−１，１２−２が伝搬振動を検出した時刻とに基づいて、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置を正確に推定することができる。
FIG. 5 shows, as an example, a case where imaging of the abnormal portion 11-1 by the three-
配管１の外壁に複数のセンサ１２を例えば一定間隔で配置することで、情報処理装置３は、配管１が複数の流路に分岐するような複雑な配管形状を有する場合であっても、位置検出装置４の各送信装置１３から送信されてくる伝搬振動の種類と、センサ１２の識別情報と、センサ１２が伝搬振動を検出した時刻とに基づいて、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置を正確に推定することができる。
By arranging a plurality of
なお、３次元カメラ２４による異常箇所の撮影と、加振装置２６による配管１の内壁への加振とは、並行して行っても、順に行っても良い。また、３次元カメラ２４による異常箇所の撮影と、加振装置２６による配管１の内壁への加振とを順に行う場合、撮影と加振の順番は特に限定されない。
Note that the imaging of the abnormal part by the three-
図７は、一実施例における位置検出装置のセンサの配置の一例を説明する模式図である。図７に示す例では、配管検査ロボット２は、自律走行して、この例では配管１の入口側１Ａから進入し、配管１の出口側１Ｂから配管１の外部へ脱出する。特定の形状を有する配管１の外壁に、１２個のセンサ１２−１〜１２−１２が、配管１が延在する方向に沿って規則的に配置されている。この例では、配管１の各直線部分に、２個のセンサが一定間隔で配置されている。また、各センサ１２−１〜１２−１２の出力は、対応する送信装置１３−１〜１３−１２から情報処理装置３へ無線送信される。位置検出装置４は、センサ１２−１〜１２−１２と、送信装置１３−１〜１３−１２とを有する。位置検出装置４の送信装置１３−ｉ（ｉ＝１，...，１２）は、センサ１２−ｉが検出した伝搬振動の種類を、センサ１２−ｉの識別情報と、センサ１２−ｉが伝搬振動を検出した時刻と共に情報処理装置３へ無線送信する。この例では、配管検査ロボット２が管理する時刻と、位置検出装置４が管理する時刻と、情報処理装置３が管理する時刻とは、互いに同期している。
FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an example of the arrangement of sensors of the position detection device in one embodiment. In the example shown in FIG. 7, the
なお、１個の送信装置１３が、複数のセンサ１２の出力を情報処理装置３へ送信するようにしても良い。この場合、例えば１個の送信装置１３が、図７に示す２個〜１２個のセンサ１２の出力を情報処理装置３へ送信することができる。
One
図８は、一実施例における配管検査ロボットの構成の一例を示すブロック図である。図８に示すように、配管検査ロボット２は、ロボット本体２１に設けられた光源２２Ａ，２２Ｂと、カメラ２３と、３次元カメラ２４と、車輪２５Ａを含む走行装置２５と、加振装置２６と、ＣＰＵ２７０と、メモリ２８とを有する。ＣＰＵ２７０は、メモリ２８に記憶されたプログラムを実行することで、制御装置２７の各種機能の処理を実行可能である。ＣＰＵ２７０は、光源２２Ａ，２２Ｂのオン及びオフを制御すると共に、カメラ２３，２４の撮影状態及び非撮影状態を制御することができる。ＣＰＵ２７０は、カメラ２３が撮影した画像から、配管１の内部の異常箇所を検出することができる。ＣＰＵ２７０は、走行装置２５を制御して車輪２５Ａを駆動することで、ロボット本体２１を配管１の内部で自律走行させることができ、検出した各異常箇所まで走行させることもできる。ＣＰＵ２７０は、検出された各異常箇所において、加振装置２６を制御して、メモリ２８に記憶されている振動の種類の振動を配管１の内壁に加えることができる。
FIG. 8 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a pipe inspection robot in one embodiment. As shown in FIG. 8, the
図９は、一実施例における位置検出装置の構成の一例を示すブロック図である。図９に示すように、位置検出装置４は、配管１の外壁に設けられた複数のセンサ１２−ｉ（ｉ＝１，...，Ｎ、Ｎは２以上の自然数）と、センサ１２−ｉと接続された複数の送信装置１３−ｉとを有する。この例では、１個のセンサ１２に対して１個の送信装置１３が設けられているが、上記の如く、例えば１個の送信装置１３が、複数個のセンサ１２の出力を情報処理装置３へ送信するようにしても良い。
FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of the configuration of the position detection device in one embodiment. As shown in FIG. 9, the
図１０は、一実施例における配管検査システムの構成の一例を示すブロック図である。図１０に示すように、配管検査システム５は、配管１の内部を自律走行可能な配管検査ロボット２と、情報処理装置３と、位置検出装置４とを有する。配管検査ロボット２は、例えば図８に示す如き構成を有しても良い。位置検出装置４は、例えば図９に示す如き構成を有しても良い。情報処理装置３は、汎用コンピュータにより形成可能であり、例えば図１１に示す如き構成を有しても良い。
FIG. 10 is a block diagram illustrating an example of a configuration of a pipe inspection system in one embodiment. As shown in FIG. 10, the pipe inspection system 5 includes a
図１１は、コンピュータのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１５に示すコンピュータ１００は、情報処理装置３を形成可能である。コンピュータ１００は、バス１１０により接続されたＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、通信装置１０３と、入力装置１０４と、表示装置１０５とを有する。ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムを実行し、コンピュータ１００全体を制御すると共に、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置を推定する算出処理を行う。算出処理は、位置検出装置４から受信した伝搬振動の種類と、センサ１２の識別情報と、センサ１２が伝搬振動を検出した時刻とに基づいて、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置を推定する。メモリ１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムの他、プログラムが用いるパラメータ、ＣＰＵ１０１が実行する算出処理の中間データなどの各種データを記憶する。メモリ１０２が記憶する各種データには、算出処理が算出した配管検査ロボット２の配管１の内部での推定位置と、位置検出装置４から受信した伝搬振動の種類とを含む位置データ、配管検査ロボット２のメモリ２８に紐付けて記憶されている、異常箇所において加振装置２６が配管１の内壁に加えた伝搬振動の種類と異常箇所の画像とを含む画像データなども含まれる。また、メモリ１０２は、後述するように、異常箇所の画像と配管検査ロボット２の配管１の内部での推定位置とを紐付けて記憶する。
FIG. 11 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer. A
通信装置１０３は、例えば位置検出装置４と無線通信を行ったり、例えば配管１の外部に脱出した配管検査ロボット２と無線通信を行うことができる。入力装置１０４は、ユーザにより操作されるキーボードなどで形成可能であり、コンピュータ１００にコマンドを入力したり、データを入力したりすることができる。表示装置１０５は、ユーザに対するメッセージ、異常箇所の画像などを表示することができる。
The
なお、コンピュータ１００は、図１１に示す如きバス１１０により接続された構成に限定されるものではない。
The
図１２は、一実施例における配管検査ロボットの動作の一例を説明するフローチャートである。図１２に示す配管検査処理は、例えば制御装置２７を形成する図８に示すＣＰＵ２７０により実行可能である。図１２において、ステップＳ１では、ＣＰＵ２７０が、ロボット本体２１が走行して配管１の内部に進入するように走行装置２５を制御する。ステップＳ２では、ＣＰＵ２７０が、光源２２Ａが照らす配管１の内部の領域の画像をカメラ２３が撮影するように、光源２２Ａ及びカメラ２３を制御すると共に、撮影した画像から異常箇所の探索する探索処理を開始する。ステップＳ３では、ＣＰＵ２７０が、異常箇所を検出したか否かを判定し、判定結果がＮＯであると、処理はステップＳ２へ戻る。一方、ステップＳ３の判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ４では、ＣＰＵ２７０が、ロボット本体２１が検出した異常箇所まで走行するように走行装置２５を制御すると共に、光源２２Ｂが照らす異常箇所の画像を３次元カメラ２４が撮影するように、光源２２Ｂ及び３次元カメラ２４を制御する。
FIG. 12 is a flowchart for explaining an example of the operation of the pipe inspection robot in one embodiment. The pipe inspection process shown in FIG. 12 can be executed by the
ステップＳ５では、ＣＰＵ２７０が、メモリ２８に記憶されている複数の振動の種類から、１つの振動の種類を選択する。ステップＳ６では、ＣＰＵ２７０が、ロボット本体２１が検出した異常箇所に位置する状態で、選択された種類の振動を配管１の内壁に加えるように加振装置２６を制御する。ステップＳ７では、ＣＰＵ２７０が、加振装置２６が配管１の内壁に加えた振動の種類と、３次元カメラ２４が撮影した異常箇所の３次元画像とを、各異常箇所毎に紐付けてメモリ２８に記憶する。
In step S <b> 5, the
ステップＳ８では、ＣＰＵ２７０が、配管検査処理を終了するか否かを判定し、判定結果がＮＯであると、処理はステップＳ２へ戻る。この場合、２回目に実行されるステップＳ６では、ＣＰＵ２７０が、１回目に実行されたステップＳ６で選択された振動の種類とは異なる振動の種類を選択する。つまり、異常箇所毎に異なる振動の種類が選択される。一方、ステップＳ８の判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ９では、ＣＰＵ２７０が、ロボット本体２１が走行して配管１の外部へ脱出するように走行装置２５を制御し、処理は終了する。
In step S8, the
図１３は、一実施例における位置検出装置の動作の一例を説明するフローチャートである。図１３に示す処理は、位置検出装置４の各センサ１２が配管１を伝搬してくる伝搬振動の種類を検出して対応する送信装置１３へ出力する度に、各送信装置１３により実行可能である。図１３において、ステップＳ１１では、例えば図９に示す各送信装置１３が、対応するセンサ１２が検出した伝搬振動の種類を受信したか否かを判定し、判定結果がＮＯであると、処理はステップＳ１１へ戻る。一方、ステップＳ１１の判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ１２では、各送信装置１３が、各センサ１２から受信した伝搬振動の種類を、各センサ１２の識別情報と、各センサ１２から伝搬振動の種類を受信した時刻（または、各センサ１２が伝搬振動を検出した時刻）と共に情報処理装置３へ送信する。
FIG. 13 is a flowchart for explaining an example of the operation of the position detection apparatus in one embodiment. The process shown in FIG. 13 can be executed by each
図１４は、一実施例における情報処理装置の動作の一例を説明するフローチャートである。図１４に示す処理は、例えば情報処理装置３を形成する図１１に示すコンピュータ１００のＣＰＵ１０１により実行可能である。図１４において、ステップＳ２１では、ＣＰＵ１０１が、位置検出装置４から各センサ１２が検出した伝搬振動の種類と、各センサ１２の識別情報と、各センサ１２が伝搬振動を検出した時刻、または、各送信装置１３が、各センサ１２からの伝搬振動の種類を受信した時刻を受信する。ステップＳ２２では、ＣＰＵ１０１が、受信した伝搬振動の種類と、センサ１２の識別情報と、センサ１２が伝搬振動を検出した時刻とに基づいて、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置を推定する算出処理を行う。ステップＳ２３では、ＣＰＵ１０１が、算出した配管検査ロボット２の配管１の内部での推定位置と、受信した伝搬振動の種類とを含む位置データを生成する。
FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of the operation of the information processing apparatus according to the embodiment. The process shown in FIG. 14 can be executed by the
ステップＳ２４では、ＣＰＵ１０１が、配管検査ロボット２のメモリ２８に紐付けて記憶されている振動の種類と異常箇所の画像とを含む画像データを取得し、位置データに含まれる振動の種類を用いて、同じ振動の種類に紐付けられた異常箇所の画像と配管検査ロボット２の配管１の内部での推定位置とを紐付ける。ステップＳ２５では、ＣＰＵ１０１が、紐付けた異常箇所の画像と配管検査ロボット２の配管１の内部での推定位置とを、情報処理装置３のメモリ１０２に記憶し、処理は終了する。
In step S24, the
図１５は、図１４に示すステップＳ２２の算出処理の一例を説明する図である。図１５中、図５と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図１５において、ｔ０＜ｔ１＜ｔ２＜ｔ３＜ｔ４である。図１５は、一例として、時刻ｔ０で３次元カメラ２４による異常箇所１１−１の撮影と、加振装置２６による配管１の内壁への加振とが並行して行われる場合を示す。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the calculation process in step S22 illustrated in FIG. 15, the same parts as those in FIG. 5 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted. In FIG. 15, t0 <t1 <t2 <t3 <t4. FIG. 15 shows, as an example, a case where the imaging of the abnormal portion 11-1 by the three-
時刻ｔ０で加振装置２６が配管１の内壁に加えた振動（または、打音）は、配管１を伝搬して各センサ１２−１，１２−２，１２−３，１２−４により検出される。この例では、時刻ｔ１にセンサ１２−２により検出され、その後の時刻ｔ２にセンサ１２−３により検出され、その後の時刻ｔ３にセンサ１２−１により検出され、その後の時刻ｔ４にセンサ１２−４により検出される。この例では、センサ１２−２は、センサ１２−１，１２−３よりも距離（ｔ２−ｔ３）／ｃだけ異常箇所１１−１から近い。配管１に設けたセンサ１２−１，１２−２，１２−３，１２−４の識別情報及び配置は予めわかっているので、情報処理装置３は、位置検出装置４の各送信装置１３から送信されてくる各センサ１２−１，１２−２，１２−３，１２−４からの伝搬振動の種類と、センサ１２−１，１２−２，１２−３，１２−４の識別情報と、センサ１２−１，１２−２，１２−３，１２−４が伝搬振動を検出した時刻とに基づいて、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置を正確に推定することができる。
The vibration (or hitting sound) applied to the inner wall of the
図１５の例の場合、算出処理は、センサ１２−２，１２−３が検出した伝搬振動の種類と、センサ１２−２，１２−３の識別情報と、センサ１２−２，１２−３が伝搬振動を検出した時刻ｔ１，ｔ２とに基づいて、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置を正確に推定することができる。算出処理は、センサ１２−１，１２−４が検出した伝搬振動の種類と、センサ１２−１，１２−４の識別情報と、センサ１２−１，１２−４が伝搬振動を検出した時刻ｔ３，ｔ４とをさらに用いることで、配管検査ロボット２の配管１の内部での位置をさらに正確に推定することができる。
In the case of the example in FIG. 15, the calculation process includes the types of propagation vibrations detected by the sensors 12-2 and 12-3, identification information of the sensors 12-2 and 12-3, and the sensors 12-2 and 12-3. Based on the times t1 and t2 when the propagation vibration is detected, the position of the
上記の各実施例によれば、配管の内部にロボットを進入させて配管の内部を検査する場合、ロボットの配管の内部での位置を正確に推定することができる。また、ロボットの配管の内部での位置を正確に推定できるため、検査で発見した異常箇所の修理、交換などを効率的に行うことができる。 According to each of the above embodiments, when the robot is inspected inside the pipe and the inside of the pipe is inspected, the position of the robot inside the pipe can be accurately estimated. Moreover, since the position inside the piping of the robot can be accurately estimated, it is possible to efficiently repair or replace an abnormal part found by inspection.
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
ロボット本体を、配管の内部を自律走行させる走行装置と、
前記配管の内部を撮影した画像から抽出した、前記配管の内壁の表面の粗さ及び色のうち少なくとも一方に基づき、腐食の度合、劣化の度合、及び肉厚の減少の度合のうち少なくとも１つが閾値を超えている、前記配管の内部の異常箇所を検出する検出手段と、
各異常箇所の画像を撮影する撮影手段と、
前記配管の内壁に、異常箇所毎に異なる種類の振動を加える加振装置と、
前記加振装置が加える振動の種類と、前記撮影手段が撮影した前記画像とを各異常箇所毎に紐付けて記憶する記憶手段と、
を備えたことを特徴とする、配管検査ロボット。
（付記２）
前記加振装置は、前記内壁に打撃を加える圧電素子を含むことを特徴とする、付記１記載の配管検査ロボット。
（付記３）
前記加振装置は、前記内壁に接触して振動を加えるダイナミックスピーカを含むことを特徴とする、付記１記載の配管検査ロボット。
（付記４）
前記振動の種類は、振動の周波数、振動の周期、及び振動のパターンのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする、付記１乃至３のいずれか１項記載の配管検査ロボット。
（付記５）
加振装置は、各異常箇所において、前記撮影手段が撮影する異常箇所以外の位置で、前記配管の内壁に振動を加えることを特徴とする、付記１乃至４のいずれか１項記載の配管検査ロボット。
（付記６）
付記１乃至５のいずれか１項記載の配管検査ロボットと、
前記配管の外壁の複数箇所に設けられ、前記配管を伝搬する伝搬振動を検出する複数のセンサを有し、前記センサが検出した伝搬振動の種類と、前記センサの識別情報と、前記センサが前記伝搬振動を検出した時刻とを出力する位置検出装置と、
前記位置検出装置の出力から前記配管検査ロボットの前記配管の内部における位置を推定すると共に、前記配管検査ロボットが前記異常箇所において配管の内壁に加えた振動の種類と紐付けて記憶している前記画像を、前記配管検査ロボットの前記配管の内部における推定位置と紐付けて記憶する情報処理装置と、
を備えたことを特徴とする、配管検査システム。
（付記７）
前記位置検出装置の前記複数のセンサは、前記配管の外壁に、前記配管が延在する方向に沿って規則的に配置されており、
前記位置検出装置の出力は、無線で前記情報処理装置に送信されることを特徴とする、付記６記載の配管検査システム。
（付記８）
前記情報処理装置は、前記異常箇所において前記配管の内壁に加えた前記振動の種類と紐付けて前記配管検査ロボットの前記記憶手段が記憶している前記画像を、前記配管の外へ脱出した前記配管検査ロボットと無線または有線の通信を行い取得することを特徴とする、付記６または７記載の配管検査システム。
（付記９）
前記配管検査ロボットの前記記憶手段は、リムーバブルな記憶媒体を含み、
前記情報処理装置は、前記異常箇所において前記配管の内壁に加えた前記振動の種類と紐付けて前記配管検査ロボットの前記記憶手段が記憶している前記画像を、前記配管検査ロボットから取り外した前記リムーバブルな記憶媒体から読み取ることを特徴とする、付記６または７記載の配管検査システム。
（付記１０）
配管検査ロボットのコンピュータに、処理を実行させるプログラムであって、
カメラが撮影した配管の内壁の表面の粗さ及び色のうち少なくとも一方に基づき、腐食の度合、劣化の度合、及び肉厚の減少の度合のうち少なくとも１つが閾値を超えている、前記配管の内部の異常箇所を検出し、
走行装置が前記配管検査ロボットを前記異常箇所まで自律走行させ、
３次元カメラが前記異常箇所の画像を撮影し、
加振装置が前記配管の内壁に、異常箇所毎に異なる種類の振動を加え、
前記振動の種類と、撮影した前記画像とを各異常箇所毎に紐付けて記憶手段に記憶する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
（付記１１）
前記振動の種類は、振動の周波数、振動の周期、及び振動のパターンのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする、付記１０記載のプログラム。
（付記１２）
付記１乃至５のいずれか１項記載の配管検査ロボットと、
前記配管の外壁の複数箇所に設けられたセンサが検出した、前記配管を伝搬する伝搬振動の種類と、前記センサの識別情報と、前記センサが前記伝搬振動を検出した時刻とを出力する位置検出装置と、
情報処理装置とを備えた配管検査システムにおいて、前記情報処理装置のコンピュータに処理を実行させるプログラムであって、
前記位置検出装置の出力から前記配管検査ロボットの前記配管の内部における位置を推定し、
前記異常箇所において前記配管の内壁に加えた振動の種類と紐付けて前記配管検査ロボットが記憶している各異常箇所における前記画像を、前記配管検査ロボットの前記配管の内部における推定位置と紐付けて記憶する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
（付記１３）
前記振動の種類は、振動の周波数、振動の周期、及び振動のパターンのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする、付記１２記載のプログラム。
The following additional notes are further disclosed with respect to the embodiment including the above examples.
(Appendix 1)
A traveling device for autonomously traveling the inside of the piping of the robot body;
Based on at least one of the roughness and color of the surface of the inner wall of the pipe extracted from an image obtained by photographing the inside of the pipe, at least one of the degree of corrosion, the degree of deterioration, and the degree of thickness reduction is Detecting means for detecting an abnormal location inside the pipe that exceeds a threshold;
Photographing means for photographing an image of each abnormal part;
An excitation device that applies different types of vibration to the inner wall of the pipe for each abnormal location;
Storage means for storing the type of vibration applied by the vibration exciting device and the image taken by the photographing means in association with each abnormal location;
A piping inspection robot characterized by comprising:
(Appendix 2)
The piping inspection robot according to
(Appendix 3)
The piping inspection robot according to
(Appendix 4)
The piping inspection robot according to any one of
(Appendix 5)
5. The pipe inspection according to any one of
(Appendix 6)
The piping inspection robot according to any one of
Provided at a plurality of locations on the outer wall of the pipe, and having a plurality of sensors for detecting propagation vibration propagating through the pipe, the type of propagation vibration detected by the sensor, the identification information of the sensor, and the sensor A position detection device that outputs the time at which the propagation vibration was detected;
The position of the pipe inspection robot inside the pipe is estimated from the output of the position detection device, and the pipe inspection robot stores the pipe in association with the type of vibration applied to the inner wall of the pipe at the abnormal location. An information processing apparatus for storing an image in association with an estimated position inside the pipe of the pipe inspection robot;
A piping inspection system characterized by comprising:
(Appendix 7)
The plurality of sensors of the position detection device are regularly arranged on the outer wall of the pipe along the direction in which the pipe extends,
The pipe inspection system according to appendix 6, wherein the output of the position detection device is wirelessly transmitted to the information processing device.
(Appendix 8)
The information processing apparatus is connected to the type of vibration applied to the inner wall of the pipe at the abnormal location, and the image stored in the storage unit of the pipe inspection robot has escaped from the pipe. 8. The pipe inspection system according to
(Appendix 9)
The storage means of the pipe inspection robot includes a removable storage medium,
The information processing apparatus associates the type of vibration applied to the inner wall of the pipe at the abnormal location and stores the image stored in the storage unit of the pipe inspection robot from the pipe inspection robot. The pipe inspection system according to
(Appendix 10)
A program for causing a pipe inspection robot computer to execute processing,
Based on at least one of the roughness and color of the inner wall surface of the pipe photographed by the camera, at least one of the degree of corrosion, the degree of deterioration, and the degree of thickness reduction exceeds a threshold value. Detect internal abnormal points,
A traveling device autonomously travels the piping inspection robot to the abnormal location,
A 3D camera takes an image of the abnormal part,
The vibration device applies different types of vibrations to the inner wall of the pipe for each abnormal location,
The type of vibration and the captured image are associated with each abnormal location and stored in a storage unit.
A program for causing a computer to execute processing.
(Appendix 11)
The program according to claim 10, wherein the type of vibration includes at least one of a vibration frequency, a vibration cycle, and a vibration pattern.
(Appendix 12)
The piping inspection robot according to any one of
Position detection that outputs the type of propagation vibration that propagates through the pipe, the identification information of the sensor, and the time when the sensor detects the propagation vibration, detected by sensors provided at a plurality of locations on the outer wall of the pipe Equipment,
In a pipe inspection system provided with an information processing device, a program for causing a computer of the information processing device to execute processing,
Estimating the position of the pipe inspection robot inside the pipe from the output of the position detection device,
The image at each abnormal location stored in the piping inspection robot in association with the type of vibration applied to the inner wall of the pipe at the abnormal location is associated with the estimated position inside the piping of the piping inspection robot. Remember,
A program for causing a computer to execute processing.
(Appendix 13)
The program according to
以上、開示の配管検査ロボット、配管検査システム、及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。 As described above, the disclosed pipe inspection robot, pipe inspection system, and program have been described by way of examples. However, the present invention is not limited to the above examples, and various modifications and improvements can be made within the scope of the present invention. Needless to say.
１ 配管
２ 配管検査ロボット
３ 情報処理装置
４ 位置検出装置
５ 配管検査システム
１２，１２−１〜１２−１２ センサ
１１，１１−１〜１１−１２ 送信装置
２１ ロボット本体
２２Ａ，２２Ｂ 光源
２３ カメラ
２４ ３次元カメラ
２５ 走行装置
２６ 加振装置
２７ 制御装置
２７０，１０１ ＣＰＵ
２８，１０２ メモリ
DESCRIPTION OF
28,102 memory
Claims (5)
前記配管の内部を撮影した画像から抽出した、前記配管の内壁の表面の粗さ及び色のうち少なくとも一方に基づき、腐食の度合、劣化の度合、及び肉厚の減少の度合のうち少なくとも１つが閾値を超えている、前記配管の内部の異常箇所を検出する検出手段と、
各異常箇所の画像を撮影する撮影手段と、
前記配管の内壁に、異常箇所毎に異なる種類の振動を加える加振装置と、
前記加振装置が加える振動の種類と、前記撮影手段が撮影した前記画像とを各異常箇所毎に紐付けて記憶する記憶手段と、
を備えたことを特徴とする、配管検査ロボット。 A traveling device for autonomously traveling the inside of the piping of the robot body;
Based on at least one of the roughness and color of the surface of the inner wall of the pipe extracted from an image obtained by photographing the inside of the pipe, at least one of the degree of corrosion, the degree of deterioration, and the degree of thickness reduction is Detecting means for detecting an abnormal location inside the pipe that exceeds a threshold;
Photographing means for photographing an image of each abnormal part;
An excitation device that applies different types of vibration to the inner wall of the pipe for each abnormal location;
Storage means for storing the type of vibration applied by the vibration exciting device and the image taken by the photographing means in association with each abnormal location;
A piping inspection robot characterized by comprising:
前記配管の外壁の複数箇所に設けられ、前記配管を伝搬する伝搬振動を検出する複数のセンサを有し、前記センサが検出した伝搬振動の種類と、前記センサの識別情報と、前記センサが前記伝搬振動を検出した時刻とを出力する位置検出装置と、
前記位置検出装置の出力から前記配管検査ロボットの前記配管の内部における位置を推定すると共に、前記配管検査ロボットが前記異常箇所において前記配管の内壁に加えた振動の種類と紐付けて記憶している前記画像を、前記配管検査ロボットの前記配管の内部における推定位置と紐付けて記憶する情報処理装置と、
を備えたことを特徴とする、配管検査システム。 A piping inspection robot according to any one of claims 1 to 3,
Provided at a plurality of locations on the outer wall of the pipe, and having a plurality of sensors for detecting propagation vibration propagating through the pipe, the type of propagation vibration detected by the sensor, the identification information of the sensor, and the sensor A position detection device that outputs the time at which the propagation vibration was detected;
The position of the pipe inspection robot inside the pipe is estimated from the output of the position detection device, and the pipe inspection robot stores the type of vibration applied to the inner wall of the pipe at the abnormal location. An information processing apparatus for storing the image in association with an estimated position inside the pipe of the pipe inspection robot;
A piping inspection system characterized by comprising:
カメラが撮影した配管の内壁の表面の粗さ及び色のうち少なくとも一方に基づき、腐食の度合、劣化の度合、及び肉厚の減少の度合のうち少なくとも１つが閾値を超えている、前記配管の内部の異常箇所を検出し、
走行装置が前記配管検査ロボットを前記異常箇所まで自律走行させ、
３次元カメラが前記異常箇所の画像を撮影し、
加振装置が前記配管の内壁に、異常箇所毎に異なる種類の振動を加え、
前記振動の種類と、撮影した前記画像とを各異常箇所毎に紐付けて記憶手段に記憶する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。 A program for causing a pipe inspection robot computer to execute processing,
Based on at least one of the roughness and color of the inner wall surface of the pipe photographed by the camera, at least one of the degree of corrosion, the degree of deterioration, and the degree of thickness reduction exceeds a threshold value. Detect internal abnormal points,
A traveling device autonomously travels the piping inspection robot to the abnormal location,
A 3D camera takes an image of the abnormal part,
The vibration device applies different types of vibrations to the inner wall of the pipe for each abnormal location,
The type of vibration and the captured image are associated with each abnormal location and stored in a storage unit.
A program for causing a computer to execute processing.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016127838A JP2018004312A (en) | 2016-06-28 | 2016-06-28 | Piping inspection robot, piping inspection system, and program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2016127838A JP2018004312A (en) | 2016-06-28 | 2016-06-28 | Piping inspection robot, piping inspection system, and program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2018004312A true JP2018004312A (en) | 2018-01-11 |
Family
ID=60946216
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2016127838A Pending JP2018004312A (en) | 2016-06-28 | 2016-06-28 | Piping inspection robot, piping inspection system, and program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2018004312A (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102020189B1 (en) * | 2018-03-21 | 2019-09-11 | 한국전력공사 | Fastening strength testing device and fastening strength testing system including the same |
| CN110762337A (en) * | 2019-11-26 | 2020-02-07 | 四川大学 | Inner wall detection robot and pipeline detection system |
| US20210180947A1 (en) * | 2019-08-22 | 2021-06-17 | Baker Hughes Oilfield Operations Llc | Assisted corrosion and erosion recognition |
| KR20210072997A (en) * | 2019-12-10 | 2021-06-18 | (주)한국하수정보시스템 | Sewer pipe photographing apparatus |
| KR20220025338A (en) * | 2020-08-24 | 2022-03-03 | 에이아이안전연구원 주식회사 | Comprehensive inspection system for facility by wall climbing robot |
| WO2023026729A1 (en) * | 2021-08-27 | 2023-03-02 | Imv株式会社 | Vibration test support network system |
-
2016
- 2016-06-28 JP JP2016127838A patent/JP2018004312A/en active Pending
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102020189B1 (en) * | 2018-03-21 | 2019-09-11 | 한국전력공사 | Fastening strength testing device and fastening strength testing system including the same |
| US20210180947A1 (en) * | 2019-08-22 | 2021-06-17 | Baker Hughes Oilfield Operations Llc | Assisted corrosion and erosion recognition |
| US11959739B2 (en) * | 2019-08-22 | 2024-04-16 | Baker Hughes Oilfield Operations Llc | Assisted corrosion and erosion recognition |
| CN110762337A (en) * | 2019-11-26 | 2020-02-07 | 四川大学 | Inner wall detection robot and pipeline detection system |
| KR20210072997A (en) * | 2019-12-10 | 2021-06-18 | (주)한국하수정보시스템 | Sewer pipe photographing apparatus |
| KR102348445B1 (en) * | 2019-12-10 | 2022-01-07 | (주)한국하수정보시스템 | Sewer pipe photographing apparatus |
| KR20220025338A (en) * | 2020-08-24 | 2022-03-03 | 에이아이안전연구원 주식회사 | Comprehensive inspection system for facility by wall climbing robot |
| KR102394322B1 (en) | 2020-08-24 | 2022-05-06 | 에이아이안전연구원 주식회사 | Comprehensive inspection system for facility by wall climbing robot |
| WO2023026729A1 (en) * | 2021-08-27 | 2023-03-02 | Imv株式会社 | Vibration test support network system |
| JP2023032979A (en) * | 2021-08-27 | 2023-03-09 | Imv株式会社 | Vibration test support network system |
| JP7261271B2 (en) | 2021-08-27 | 2023-04-19 | Imv株式会社 | Vibration test support network system |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2018004312A (en) | Piping inspection robot, piping inspection system, and program | |
| US10281912B2 (en) | Autonomous inspection system | |
| Liu et al. | State of the art review of inspection technologies for condition assessment of water pipes | |
| US9581567B2 (en) | System and method for inspecting subsea vertical pipeline | |
| JP5113340B2 (en) | Method and system for inspecting an object using ultrasonic scanning data | |
| JP4530973B2 (en) | Piping internal inspection system and method | |
| JP4898320B2 (en) | Structure defect detection method and apparatus, and cargo handling machine having defect detection function | |
| US8841901B2 (en) | System and method for inspecting a subsea pipeline | |
| JP2007163390A (en) | Method and device for detecting defect of structure | |
| CA2934164A1 (en) | Improved ultrasound inspection | |
| US9746444B2 (en) | Autonomous pipeline inspection using magnetic tomography | |
| Gunatilake et al. | Real-time 3D profiling with RGB-D mapping in pipelines using stereo camera vision and structured IR laser ring | |
| Miro et al. | Towards automatic robotic ndt dense mapping for pipeline integrity inspection | |
| An et al. | Deep learning-based concrete crack detection using hybrid images | |
| JP5129714B2 (en) | Method for identifying a position where work is performed within a space surrounded by a surface, and work result management apparatus | |
| EP2737242A1 (en) | System and method for inspecting a subsea pipeline | |
| KR20210086478A (en) | System and Method for Providing Information on Buried material's Defects | |
| JP7081945B2 (en) | Temperature control equipment, temperature control systems, temperature control methods, and programs | |
| KR101357810B1 (en) | capsule check system for check in tube. | |
| JP2010066070A (en) | System for monitoring in-conduit work device | |
| Basri et al. | Development of a robotic boiler header inspection device with redundant localization system | |
| US20240068614A1 (en) | An apparatus for tracking a pig | |
| Dalmedico et al. | CRAS (climbing robot for autonomous inspection): The challenges of a high-temperature tank | |
| Wang et al. | Online micro defects detection for ductile cast iron pipes based on twin light photometric stereo | |
| JP7156668B2 (en) | Abnormality detection device for piping, abnormality detection system, abnormality detection method, program, and recording medium |