CN110736816A - 一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，包括以下步骤：步骤1：巡检任务点，云台获取预置位角度值；步骤2：计算当前云台角度值与上次云台角度值之差值ΔX；步骤3：顺时针旋转获取甲烷浓度数据集合Y；步骤4：计算云台角度值，获取当前角度值下场景下的可见光图像；步骤5：等比计算云台角度坐标横轴、甲烷浓度值纵轴。本发明提出了一种移动式甲烷检测和数据可视化方法，该方法能够准确地得到甲烷泄漏浓度值，并且准确定位泄漏位置，检测结果数据可视化，能够明显的提高甲烷泄漏检测效率以及准确性。

Description

一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法

技术领域

本发明属于石油天然气设备领域，尤其涉及一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位智能系统。

背景技术

在石油天然气能源行业中，甲烷泄漏量占较大比例，甲烷是一种导致全球气候变暖的强效温度气体，同时甲烷泄漏对天然气场站存在安全风险，检测其泄漏，其对减少温室气体排放，节约能源，降低安全生产风险是十分重要的，移动式甲烷遥测仪因其具有非接触式测量、测量灵敏度达ppm量级、测量范围宽，以及使用安全、操作简单被广泛应用于油气田场站中，通常，油气田生产站中，甲烷泄漏检测环境非常复杂，传统的天然气管道泄漏检测仪都是近距离检测，检测仪探头需要与燃气直接接触，危险性很大，人工巡检同样存在无法检测的情况，难以满足全方位的检测，对于复杂环境的非接触式高精度甲烷检测尤为重要，现有传统天然气管道泄漏检测仪都是近距离检测，现有满足大的油气田场高频次巡检要求，实施成本高。

国外的甲烷遥测在精度、性能方面比较好，但是价格昂贵，限制了其在工业中大量的应用。

基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测及定位方法是通过搭载在智能巡检机器人上的可360°旋转的云台系统对周围环境甲烷浓度进行非接触式检测，同时配合云台自带可见光摄像机实时采集检测过程中的图像数据。

现有的接触式甲烷遥测方法采用人工定位，定位不准确。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，其解决了现有的接触式甲烷遥测方法采用人工定位，定位不准确的问题。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，所述该检测和定位方法具体包括以下步骤：

S1：巡检机器人正常巡检，于RFID任务点停车，云台转向预设预置位，此时云台的角度值为X₁(k)；

S2：计算当前云台角度、上次云台角度之差ΔX，ΔX＝X_i(k)-X_j(k)，若ΔX＞1.5°，当前云台转角为X_i(k)＝X_i(k)+1°；

S3：云台从基准位置顺时针旋转360°过程获取实时甲烷浓度数据报文Y₁(k)，存储当前甲烷浓度值，云台旋转360°过程获得甲烷浓度数据集合Y；

S4：云台以预设旋转速度顺时针旋转，每5°获取当前场景可见光图像P′，云台旋转360°获得图像集合P；

S5：绘制甲烷泄漏检测和定位结果数据可视化图。

进一步：所述S1是基于可移动式巡检机器人实现云台机构多角度预置位设定，从而获得多个云台基准角度值。

进一步：所述S2中云台顺时针旋转过程角度实时修正，云台基准角度值X₁(k)<0，云台当前基准角度值做处理使其处于0°～360°范围内，当前云台角度、上次云台角度之差ΔX＞1.5°，修正当前的角度值为X_i(k)＝X_i(k)+1°，修正云台转角数据误报；

云台当前角度值X_i(k)>360°，云台自基准点旋转一圈完成，停止与基准点。

进一步：所述S4中云台自基准点顺时针旋转360°过程，通过TCP通讯方式实时获取甲烷浓度数据报文Y₁(k)，基准位置角度0＜X₁(k)<1°时，云台执行360°旋转任务时，增加甲烷浓度数据，同时记录当前云台角度信息，保证一一对应关系，最终获得甲烷浓度数据集合Y。

进一步：所述S4中云台以设定速度顺时针旋转过程，实时获取云台的当前角度数据，从基准位置旋转360°过程中每5°获取当前场景可见光图像P′，云台旋转360°最终获得包含有72张图像的图像集合P。

进一步：所述S5具体步骤为：

S5.1：由原图像数据集P获得图像集S＝{P_i∈P,i＝2i+1,0≤i≤35}；将云台旋转的360°以云台基准角度位置为起始位置到180°过程获得图像集S′，180°:360°过程获得图像集S″，其中S＝S′+S″；

S5.2：输入源图像S′在一般采用Surf进行图像特征点检测，保存最优匹配置信度，设置置信度门限为

图像特征匹配置信度大于

的图像置信度及图像序列保存与集合F，使用光束平均法估计旋转矩阵，波形矫正后重新定义原分辨率覆盖物大小，图像融合，得到0°:180°的范围内场景图像集S′的全景拼接图I₁，同理可获得180°:360°范围内场景图像集S″的全景拼接图I₂；

S5.3：开始甲烷泄漏检测数据可视化显示，绘制1920×1080像素大小的画布用于展示甲烷泄漏检测过程全景图和甲烷泄漏浓度及定位显示；

S5.4：分别绘制水平云台旋转角度横轴、甲烷浓度坐标纵轴，水平轴刻度需要满足：α_n＝10n(n＝0,1...,35)，纵轴甲烷浓度刻度需满足：

S5.5：分别绘制甲烷检测浓度值及对应的当前云台角度值，当前云台角度对应实际场景中甲烷泄漏位置。

与现有技术相比，本申请所具有的有益效果是：

与现有甲烷泄漏将探头置于可能泄漏的环境中近距离检测方法相比较，该方法能够移动多任务点准确检测甲烷泄漏，对泄漏位置定位，实现甲烷泄漏检测数据可视化，并且稳定性高，受环境因素影响小，能够明显的提高甲烷泄漏检测效率以及准确性。

附图说明

图1为本发明的该检测和定位方法的流程图；

图2为本发明图1中S5的步骤流程图；

图3为本发明实施例2的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

实施例1

如图1所示，一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，体包括以下步骤：

S1：巡检机器人正常巡检，于RFID任务点停车，云台转向预设预置位，此时云台的角度值为X₁(k)。

所述S1是基于可移动式巡检机器人实现云台机构多角度预置位设定，从而获得多个云台基准角度值。

S2：计算当前云台角度、上次云台角度之差ΔX，ΔX＝X_i(k)-X_j(k)，若ΔX＞1.5°，当前云台转角为X_i(k)＝X_i(k)+1°。

所述S2中云台顺时针旋转过程角度实时修正，云台基准角度值X₁(k)<0，云台当前基准角度值做处理使其处于0°～360°范围内，当前云台角度、上次云台角度之差ΔX＞1.5°，修正当前的角度值为X_i(k)＝X_i(k)+1°，修正云台转角数据误报。

云台当前角度值X_i(k)>360°，云台自基准点旋转一圈完成，停止与基准点。

S3：云台从基准位置顺时针旋转360°过程获取实时甲烷浓度数据报文Y₁(k)，存储当前甲烷浓度值，云台旋转360°过程获得甲烷浓度数据集合Y。

所述S4中云台自基准点顺时针旋转360°过程，通过TCP通讯方式实时获取甲烷浓度数据报文Y₁(k)，基准位置角度0＜X₁(k)<1°时，云台执行360°旋转任务时，增加甲烷浓度数据，同时记录当前云台角度信息，保证一一对应关系，最终获得甲烷浓度数据集合Y。

S4：云台以预设旋转速度顺时针旋转，每5°获取当前场景可见光图像P′，云台旋转360°获得图像集合P；

所述S4中云台以设定速度顺时针旋转过程，实时获取云台的当前角度数据，从基准位置旋转360°过程中每5°获取当前场景可见光图像P′，云台旋转360°最终获得包含有72张图像的图像集合P。

参照图2，S5：绘制甲烷泄漏检测和定位结果数据可视化图。

所述S5具体步骤为：

S5.1：由原图像数据集P获得图像集S＝{P_i∈P,i＝2i+1,0≤i≤35}；将云台旋转的360°以云台基准角度位置为起始位置到180°过程获得图像集S′，180°:360°过程获得图像集S″，其中S＝S′+S″。

S5.2：输入源图像S′在一般采用Surf进行图像特征点检测，保存最优匹配置信度，设置置信度门限为

图像特征匹配置信度大于

的图像置信度及图像序列保存与集合F，使用光束平均法估计旋转矩阵，波形矫正后重新定义原分辨率覆盖物大小，图像融合，得到0°:180°的范围内场景图像集S′的全景拼接图I₁，同理可获得180°:360°范围内场景图像集S″的全景拼接图I₂。

S5.3：开始甲烷泄漏检测数据可视化显示，绘制1920×1080像素大小的画布用于展示甲烷泄漏检测过程全景图和甲烷泄漏浓度及定位显示。

S5.4：分别绘制水平云台旋转角度横轴、甲烷浓度坐标纵轴，水平轴刻度需要满足：α_n＝10n(n＝0,1...,35)，纵轴甲烷浓度刻度需满足：

S5.5：分别绘制甲烷检测浓度值及对应的当前云台角度值，当前云台角度对应实际场景中甲烷泄漏位置。

实施例2

一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，如图3所示，X_i(k)、X_j(k)是云台上次角度、当前角度值，云台角度之差做判断，本方法中对云台角度进行修正防止甲烷检测数据误报，具体按照以下步骤实施：

S1：智能巡检机器人巡检至任务点，云台转向提前设定好的预置位，获取当前云台角度值作为任务执行的基准角度值。

S2：当前云台角度值与上次云台角度值误差，误差值大于1.5°时当前云台角度值修正，误差值小于1.5°时，则当前云台角度值即等于实际角度值。

S3：云台旋转过程同时记录当前云台角度下的甲烷浓度值，云台当前角度值X_j对应甲烷浓度数据报文Y_j，云台从基准位置旋转360°获得甲烷值数据集合Y和与之对应的云台角度实时角度数据集合X。

S4：云台从基准位置旋转360°过程，每5°获取云台当前视野中实际场景图像P′，甲烷泄漏检测过程云台可见光摄像机获得实际场景图像集合P。

S5：巡检机器人执行完当前任务点检测任务，绘制甲烷泄漏检测及定位结构数据可视化。

S5.1：由原图像数据集P获取拼接源图像集合S′、S″。

S5.2：图像集合S′、S″特征点检测，设置匹配置信度阈值

波形矫正、图像融合，获得拼接全景图I₁、I₂。

S5.3：以刻度值α_n＝10n(n＝0,1...,35)绘制云台角度值横轴，以

绘制甲烷泄漏浓度值。

S5.4：将I₁、I₂分别绘制于画布对应横轴0°～180°和180°～360°范围的云台角度值。

S5.5：云台角度值集合X与之一一对应的甲烷浓度检测集合Y，若甲烷浓度Y′大于报警浓度，

调取Y′对应的云台角度值X′，于横轴查找，同时绘制出甲烷浓度值Y′。

本发明采用移动式巡检机器人搭载可旋转云台，控制云台获取云台的角度数据，可见光摄像机获取场景图像数据集合，修正云台角度，记录云台实时角度信息，获取甲烷浓度数据集合，绘制甲烷泄漏浓度及对应的实际场景位置，该方法能够准确的检测甲烷泄漏，定位甲烷泄漏位置，灵活便捷，通过使用本发明中的方法对甲烷气体泄漏进行检测，能够得到准确、快速的检测和定位甲烷泄漏。

需要说明的是，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述的内容，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (6)

1.一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，其特征在于，所述检测和定位方法具体包括以下步骤：

S1：巡检机器人正常巡检，于RFID任务点停车，云台转向预设预置位，此时云台的角度值为X₁(k)；

S2：计算当前云台角度、上次云台角度之差ΔX，ΔX＝X_i(k)-X_j(k)，若ΔX＞1.5°，当前云台转角为X_i(k)＝X_i(k)+1°；

S3：云台从基准位置顺时针旋转360°过程获取实时甲烷浓度数据报文Y₁(k)，存储当前甲烷浓度值，云台旋转360°过程获得甲烷浓度数据集合Y；

S4：云台以预设旋转速度顺时针旋转，每5°获取当前场景可见光图像P′，云台旋转360°获得图像集合P；

S5：绘制甲烷泄漏检测和定位结果数据可视化图。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，其特征在于，所述S1是基于可移动式巡检机器人实现云台机构多角度预置位设定，从而获得多个云台基准角度值。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，其特征在于，所述S2中云台顺时针旋转过程角度实时修正，云台基准角度值X₁(k)<0，云台当前基准角度值做处理使其处于0°～360°范围内，当前云台角度、上次云台角度之差ΔX＞1.5°，修正当前的角度值为X_i(k)＝X_i(k)+1°，修正云台转角数据误报；

云台当前角度值X_i(k)>360°，云台自基准点旋转一圈完成，停止与基准点。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，其特征在于，所述S4中云台自基准点顺时针旋转360°过程，通过TCP通讯方式实时获取甲烷浓度数据报文Y₁(k)，基准位置角度0＜X₁(k)<1°时，云台执行360°旋转任务时，增加甲烷浓度数据，同时记录当前云台角度信息，保证一一对应关系，最终获得甲烷浓度数据集合Y。

5.根据权利要求1所述的一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，其特征在于，所述S4中云台以设定速度顺时针旋转过程，实时获取云台的当前角度数据，从基准位置旋转360°过程中每5°获取当前场景可见光图像P′，云台旋转360°最终获得包含有72张图像的图像集合P。

6.根据权利要求1所述的一种基于智能巡检机器人的甲烷泄漏检测和定位方法，其特征在于，所述S5具体步骤为：

S5.1：由原图像数据集P获得图像集S＝{P_i∈P,i＝2i+1,0≤i≤35}；

将云台旋转的360°以云台基准角度位置为起始位置到180°过程获得图像集S′，180°:360°过程获得图像集S″，其中S＝S′+S″；

S5.2：输入源图像S′在一般采用Surf进行图像特征点检测，保存最优匹配置信度，设置置信度门限为图像特征匹配置信度大于的图像置信度及图像序列保存与集合F，使用光束平均法估计旋转矩阵，波形矫正后重新定义原分辨率覆盖物大小，图像融合，得到0°:180°的范围内场景图像集S′的全景拼接图I₁，同理可获得180°:360°范围内场景图像集S″的全景拼接图I₂；

S5.3：开始甲烷泄漏检测数据可视化显示，绘制1920×1080像素大小的画布用于展示甲烷泄漏检测过程全景图和甲烷泄漏浓度及定位显示；

S5.4：分别绘制水平云台旋转角度横轴、甲烷浓度坐标纵轴，水平轴刻度需要满足：α_n＝10n(n＝0,1...,35)，纵轴甲烷浓度刻度需满足：

S5.5：分别绘制甲烷检测浓度值及对应的当前云台角度值，当前云台角度对应实际场景中甲烷泄漏位置。

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