CN113030106A - 管道检测设备及检测方法 - Google Patents

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CN113030106A CN202110246372.2A CN202110246372A CN113030106A CN 113030106 A CN113030106 A CN 113030106A CN 202110246372 A CN202110246372 A CN 202110246372A CN 113030106 A CN113030106 A CN 113030106A
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迟科萌
李瑞锋
袁玉荣
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Abstract

本发明公开了管道检测设备及检测方法。该管道检测设备包括：管道机器人，用于在管道内移动，检测组件与管道机器人固定连接，用于管道内壁的检测，所述检测组件包括视觉检测装置，固定安装在管道机器人的一端，收集棱镜固定安装在管道机器人的一端，收集棱镜位于相机远离管道机器人的一端，环形激光发生器与管道机器人固定连接，环形激光发生器位于收集棱镜远离相机的一端，本发明通过激光的高速发射与反馈速度从管道内部检测管道内壁，能够极大的提高了检测效率，解决了现有技术中检测介质需要依次穿过外壁、内壁、内壁和外壁四个面导致检测效率低的问题，提高了检测效率还能够进一步的提高检测次数降低管道的泄漏率。

Description

管道检测设备及检测方法
技术领域
本发明属于管道检测领域，具体是管道检测设备及检测方法。
背景技术
现有管道的质检工作主要从外部使用X光或超声波等无损检测设备进行检测，该技术方案因为需要等待X光或超声波等检测介质穿过管道的外壁直径的距离，检测介质穿过的面依次是外壁、内壁、内壁和外壁四个面，检测介质行程过长存在检测效率低及干扰项多的问题。
发明内容
发明目的：提供管道检测设备及检测方法，以解决现有技术存在的上述问题。
技术方案：该管道检测设备通过以预定频率检测管道内径来判断管道内壁损伤状况，管道设备包括：管道机器人，用于在管道内移动。
检测组件，与管道机器人固定连接，用于管道内壁的检测。
所述检测组件包括视觉检测装置，固定安装在管道机器人的一端。
收集棱镜，固定安装在管道机器人的一端，所述收集棱镜位于相机远离管道机器人的一端。
环形激光发生器，与管道机器人固定连接，所述环形激光发生器位于收集棱镜远离相机的一端。
所述环形激光发生器将环形光发射在管道内壁，管道内壁的环形光反射至收集棱镜，视觉检测装置拍照。
在进一步的实施例中，管道检测设备还包括与管道机器人固定连接的收集棱镜，所述收集棱镜固定安装在视觉检测装置和环形激光发生器之间，所述视觉检测装置从收集棱镜内拍摄管道内壁和环形激光的画面，通过棱镜收集管道内壁的画面能够扩大画面的收集范围提高检测精度。
在进一步的实施例中，管道检测设备还包括与管道内壁抵接配合的管道机器人，所述管道机器人驱动环形激光发生器、视觉检测装置和收集棱镜沿管道的延伸方向移动，通过管道机器人驱动基座能够改变检测截面，进一步的提高了检测效率和检测精度。
在进一步的实施例中，管道检测设备还包括与管道机器人固定连接的直线运动机构，以及与直线运动机构固定连接的发射棱镜，所述发射棱镜固定安装在环形激光发生器的发射端，所述发射棱镜沿环形激光发生器的中心轴方向做直线运动，通过发射棱镜直线运动能够改变环形激光的发射角和放大倍率，进而达到检测管道内壁不同截面的效果。
在进一步的实施例中，所述检测组件包括与管道机器人的中间位置固定连接的点激光发生器和视觉检测装置，所述视觉检测装置与点激光发生器对应配合，所述点激光发生器的中心轴与管道机器人的中心轴垂直配合，所述管道机器人沿管道内壁的延伸方向螺旋前进，通过将点激光发生器和视觉检测装置固定安装在管道机器人的中间位置，管道机器人驱动点激光发生器和视觉检测装置沿管道内壁的延伸方向螺旋前进，使视觉检测装置拍摄连续的激光点在遇到弯管时也能够获得连续的像素点数，进一步的提高了测量精度。
在进一步的实施例中，所述管道机器人包括机器人本体，螺旋设置在机器人本体外侧的至少六个转向电机，以及与转向电机转动连接的滚轮，通过螺旋设置的滚轮能够使管道机器人螺旋前进，通过转向电机改变滚轮与机器人本体的中心轴的夹角能够改变螺旋角，进而改变测量精度和前进速度。
在进一步的实施例中，所述检测组件包括至少两个点激光发生器和视觉检测装置，所述点激光发生器和视觉检测装置的朝向相同，通过多个点激光发生器和视觉检测装置的相应配合能够提高检测频率和检测效率。
基于管道检测设备的检测方法包括：S1. 环形激光发生器将环形激光投射到管道内壁，所述视觉检测装置拍摄到管道内壁的环形激光后，检测拍摄图像上环形激光的圆度和像素点数，当视觉检测装置检测到环形激光的圆度畸变至预定范围，或像素点数的增量达到预定区间内时管道机器人将当前位置记录为检修点，并将检修点位置和图像发送给工作人员后继续向前移动。
基于管道检测设备的检测方法包括：S2. 管道机器人沿管道内壁的延伸方向螺旋前进，管道机器人每转动预定角度视觉检测装置拍摄一次，视觉检测装置将相邻图片中激光点的位置拼接在一起，当像素点数的增量达到预定区间内时管道机器人将当前位置记录为检修点，并将检修点位置和图像发送给工作人员后继续向前移动。
S3. 当检测到检修点时，转向电机调整滚轮与机器人本体的中心轴角度，通过改变螺旋角的方式避免滚轮与检修点抵接，避免二次伤害。
在进一步的实施例中，管道检测设备的检测方法还包括与管道机器人和视觉检测装置电连接的图像处理系统，所述管道机器人将管道机器人的位置信息传输至图像处理系统，所述视觉检测装置将图像传输至图像处理系统。
所述图像处理系统先选出检修点的图像，然后从图像中选出像素点数在预定区间内的N个连续激光点，其中N≥3，所述图像处理系统以管道机器人的位置信息为坐标系原点建立坐标系，所述图像处理系统对激光点进行平差解算，此时激光点所在的平面方程为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
，该平面方程以矩阵的方式表示为：
Figure 561910DEST_PATH_IMAGE002
；
采用最小二乘原理解算（A，B，C）：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，此时激光点所在平面远离管道机器人的法向量（即向上的法向量）为n=（-A，-B，1）；
由法向量n可计算出倾角α和倾向β：
当A=0时，
Figure 856625DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
；
当A≠0时，
Figure 425010DEST_PATH_IMAGE006
；
当A＜0时，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
；
当A＞0时，
Figure 172386DEST_PATH_IMAGE008
；
所述图像处理系统通过上式依次计算出检测点图像的三维模型，并将管道的材质、管道内流体的材质、流体流速和流体体积带入三维模型中做有限元分析，计算出检测点缺陷的原因，通过将管道机器人的位置信息和视觉检测装置拍摄图像的图像传输至图像处理系统，使用图像处理系统能够降低视觉检测装置的成本，使用图像处理系统对检测点的图像三维建模后做有限元分析能够推算出检测点受损的原因避免二次伤害。
有益效果：本发明公开了管道检测设备及检测方法，通过激光的高速发射与反馈速度从管道内部检测管道内壁，能够极大的提高了检测效率，解决了现有技术中检测介质需要依次穿过外壁、内壁、内壁和外壁四个面导致检测效率低及干扰项多的问题，提高了检测效率还能够进一步的提高检测次数降低管道的泄漏率。
附图说明
图1是本发明的环形激光实施例示意图。
图2是本发明的发射棱镜实施例示意图。
图3是本发明的点激光实施例示意图。
图4是本发明的转向电机实施例局部示意图。
图5是本发明的环形激光图像示意图。
图6是本发明的点激光图像拼接示意图。
图1至图6所示附图标记为：基座1、检测组件2、管道机器人3、环形激光发生器21、视觉检测装置22、收集棱镜23、发射棱镜24、直线运动机构241、点激光发生器25、机器人本体31、转向电机32、滚轮33、检修点P。
具体实施方式
在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本发明更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本发明可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本发明发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。
现有管道的质检工作主要从外部使用X光或超声波等无损检测设备进行检测，该技术方案因为需要等待X光或超声波等检测介质穿过管道的外壁直径的距离，检测介质穿过的面依次是外壁、内壁、内壁和外壁四个面，检测介质行程过长存在检测效率低的问题，为了解决上述问题，申请人研发了一种能够从管道内部检测管道内壁的管道检测设备。
该管道检测设备通过以预定频率检测管道内径来判断管道内壁损伤状况，该管道检测设备包括：基座1、检测组件2、管道机器人3、环形激光发生器21、视觉检测装置22、收集棱镜23、发射棱镜24、直线运动机构241、点激光发生器25、机器人本体31、转向电机32和滚轮33。
基座1与管道的内壁固定连接，检测组件2与基座1固定连接，基座1外侧还固定安装有透明防护罩，检测组件2收容在透明防护罩内，透明防护罩与基座1密封连接，透明防护罩采用防酸防碱防腐蚀的聚碳酸酯或钢化玻璃或定向有机玻璃或石英玻璃或铝硅酸盐玻璃材质制成。
检测组件2包括环形激光发生器21和视觉检测装置22，视觉检测装置22是摄像头或数码相机等光学成像设备，激光发生器与基座1的一端固定连接，视觉检测装置22与基座1的另一端固定连接，其中环形激光发生器21和视觉检测装置22的中心轴与管道的中心轴共线配合。
在进一步的实施例中，由于环形激光发生器21和视觉检测装置22同轴配合，所以视觉检测装置22拍摄出的画面会出现管道画面被环形激光发生器21遮挡的问题。
为了解决上述问题，管道检测设备还包括与基座1固定连接的收集棱镜23，收集棱镜23固定安装在视觉检测装置22和环形激光发生器21之间，视觉检测装置22从收集棱镜23内拍摄管道内壁和环形激光的画面，其中，收集棱镜23的中心轴与视觉检测装置22和环形激光发生器21的中心轴共线配合。
通过棱镜收集管道内壁的画面能够扩大画面的收集范围提高检测精度。
在进一步的实施例中，由于基座1固定时存在只能检测到管道内壁的一个截面的问题。
为了解决上述问题，管道检测设备还包括与管道内壁抵接配合的管道机器人3，基座1与管道机器人3固定连接，管道机器人3驱动基座1、环形激光发生器21、视觉检测装置22和收集棱镜23沿管道的延伸方向移动，其中，管道机器人3通过弹性支撑组件与滚轮33固定连接，当弹性支撑组件的位置数据发生变化时，视觉检测装置22使画面相应偏移调整检测数据，避免因环形激光发生器21和视觉检测装置22的中心轴发生变化影响检测结果。
工作原理：S1. 环形激光发生器21将环形激光投射到管道内壁，视觉检测装置22拍摄到管道内壁的环形激光后，检测拍摄图像上环形激光的圆度和像素点数，当视觉检测装置22检测到环形激光的圆度畸变至预定范围，或像素点数的增量达到预定区间内时管道机器人3将当前位置记录为检修点P，并将检修点P位置和图像发送给工作人员后继续向前移动。
通过管道机器人3驱动基座1能够改变检测截面，进一步的提高了检测效率和检测精度，而且将检修点P位置和图像发送给工作人员能够提高工作人员的维修效率。
工作原理：环形激光发生器21将环形激光投射到管道内壁，视觉检测装置22拍摄到管道内壁的环形激光后，检测环形激光的圆度和像素点数，当管道内壁出现破损时，表面粗糙度会增大，此时激光的漫反射会增加，而且由于激光是斜向投射在管道内壁上的，所以此时视觉检测装置22拍摄到的环形激光画面如图5所示在检修点P会出现凸起，而且环形激光会在检修点P增加像素点，通过激光的高速发射与反馈速度从管道内部检测管道内壁，能够极大的提高了检测效率，解决了现有技术中检测介质需要依次穿过外壁、内壁、内壁和外壁四个面导致检测效率低的问题，提高了检测效率还能够进一步的提高检测次数降低管道的泄漏率。
在另一实施例中，管道检测设备还包括与基座1固定连接的直线运动机构241，以及与直线运动机构241固定连接的发射棱镜24，发射棱镜24固定安装在环形激光发生器21的发射端，发射棱镜24沿环形激光发生器的中心轴方向做直线运动，其中直线运动机构241是滚珠丝杠机构或气缸或液压缸或电缸或齿轮齿条机构。
在此实施例中，环形激光发生器向远离移动机器人的方向发射环形机构，能够避免基座遮挡环形激光提高检测效率和准确率。
通过发射棱镜24直线运动能够改变环形激光的发射角和放大倍率，进而达到检测管道内壁不同截面的效果，进而能够根据需要调整焦距提高检测精度和效率。
在进一步的实施例中，使用环形激光发生器21向管道内壁发射环形激光仅能够检测直管的内壁，在管道的弯管处会因为管道的弧度出现激光投射到管道内壁表面不一致导致的激光畸变的问题，此时视觉检测装置22拍摄画面的相邻像素点数不具有参考价值导致测量精度降低问题。
为了解决上述问题，检测组件2包括与管道机器人3的中间位置固定连接的点激光发生器25和视觉检测装置22，视觉检测装置22与点激光发生器25对应配合，点激光发生器25的中心轴与管道机器人3的中心轴垂直配合，管道机器人3沿管道内壁的延伸方向螺旋前进，当激光点投射到检修点P时会因为漫反射发生像素点增多的现象，当像素点增多到预定程度时通知工作人员进行检修。
通过将点激光发生器25和视觉检测装置22固定安装在管道机器人3的中间位置，管道机器人3驱动点激光发生器25和视觉检测装置22沿管道内壁的延伸方向螺旋前进，使视觉检测装置22拍摄连续的激光点在遇到弯管时也能够获得连续的像素点数，进一步的提高了测量精度。
在进一步的实施例中，现有管道机器人3都是沿管道的延伸方向做直线运动，无法满足获得连续的螺旋图像像素点数。
为了解决上述问题，管道机器人3包括机器人本体31，螺旋设置在机器人本体31外侧的至少六个转向电机32，以及与转向电机32转动连接的滚轮33，转向电机与滚轮的中心轴垂直配合，转向电机用于调整滚轮组件的中心轴与机器人本体的中心轴的夹角。
在此实施例中还包括滚轮架，与滚轮架固定连接的驱动电机，以及与驱动电机转动连接的滚轮。
驱动电机是步进电机或伺服电机，驱动电机的基座与滚轮架固定连接，输出轴与滚轮固定连接。
或驱动电机是力矩电机，所述驱动电机的定子与滚轮架固定连接，所述驱动电机的转子与滚轮的转轴固定连接，驱动电机带动滚轮旋转进而带动机器人本体位移。
在进一步的实施例中，检测组件还包括与机器人本体固定连接的位移机构，位移机构位于视觉检测装置与环形激光发生器之间，收集棱镜与位移机构固定连接，位移机构的延伸方向与环形激光发生器的中心轴平行配合，收集棱镜沿位移机构的延伸方向做直线运动，通过位移机构调整收集棱镜与视觉检测装置的间距以及收集棱镜的收集角，能够根据需要调整焦距提高检测精度和效率，其中，位移机构是滚珠丝杠机构或气缸或液压缸或电缸或齿轮齿条机构。
工作原理：S2. 管道机器人3沿管道内壁的延伸方向螺旋前进，管道机器人3每转动预定角度视觉检测装置22拍摄一次，视觉检测装置22将相邻图片中激光点的位置拼接在一起，当像素点数的增量达到预定区间内时管道机器人3将当前位置记录为检修点P，并将检修点P位置和图像发送给工作人员后继续向前移动。
S3. 当检测到检修点P时，转向电机32调整滚轮33与机器人本体31的中心轴角度，通过改变螺旋角的方式避免滚轮33与检修点P抵接，避免二次伤害。
通过螺旋设置的滚轮33能够使管道机器人3螺旋前进，通过转向电机32改变滚轮33与机器人本体31的中心轴的夹角能够改变螺旋角，进而改变测量精度和前进速度。
在进一步的实施例中，由于点激光发生器25发出的激光点面积过小，此时管道机器人3的螺旋角和前进速度过小，虽然能够提高检测频率但是存在检测效率低的问题。
为了解决上述问题，检测组件2包括至少两个点激光发生器25和视觉检测装置22，点激光发生器25和视觉检测装置22的朝向相同。
通过多个点激光发生器25和视觉检测装置22的相应配合能够提高检测频率和检测效率。
在进一步的实施例中，检测环形激光和激光点虽然能够得知检测点的位置，但是无法推算出检测点受损的原因，避免二次伤害，而且能够连续计算图像的视觉检测装置22还存在成本过高的问题。
为了解决上述问题，管道检测设备的检测方法还包括与管道机器人3和视觉检测装置22电连接的图像处理系统，所述管道机器人3将管道机器人3的位置信息传输至图像处理系统，所述视觉检测装置22将图像传输至图像处理系统。
图像处理系统先选出检修点P的图像，然后从图像中选出像素点数在预定区间内的N个连续激光点，其中N≥3，所述图像处理系统以管道机器人3的位置信息为坐标系原点建立坐标系，所述图像处理系统对激光点进行平差解算，此时激光点所在的平面方程为：Z=AX+BY+C，该平面方程以矩阵的方式表示为：
Figure 651296DEST_PATH_IMAGE002
；
采用最小二乘原理解算（A，B，C）：
Figure 472622DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，此时激光点所在平面远离管道机器人的法向量（即向上的法向量）为n=（-A，-B，1）；
由法向量n可计算出倾角α和倾向β：
当A=0时，
Figure 8645DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 915421DEST_PATH_IMAGE005
；
当A≠0时，
Figure 398355DEST_PATH_IMAGE006
；
当A＜0时，
Figure 464400DEST_PATH_IMAGE007
；
当A＞0时，
Figure 312271DEST_PATH_IMAGE008
；
图像处理系统通过上式依次计算出检测点图像的三维模型，并将管道的材质、管道内流体的材质、流体流速和流体体积带入三维模型中做有限元分析，计算出检测点缺陷的原因。
当管道出现破损时，会产生至少三个破损面，公式中α是破损面与视觉检测装置22拾取画面所在平面的夹角，β是破损面的法向量与视觉检测装置22中心轴的交角，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
与β表达含义相同，只是条件不同表示数据值不同，所以使用下标加以区分，在拾取到激光点后只需要通过上式就可以确定破损面的法向量，从而确定破损面的形状。
通过将管道机器人3的位置信息和视觉检测装置22拍摄图像的图像传输至图像处理系统，使用图像处理系统能够降低视觉检测装置22的成本，使用图像处理系统对检测点的图像三维建模后做有限元分析能够推算出检测点受损的原因避免二次伤害。
当本申请应用于流体色度较大的油液等管道中时，存在激光无法投射的问题，此时可使用超声波发生器和接收器作为检测组件2，通过直接检测密度边缘确定检修点P的坐标位置形成坐标图像也能够构建出管道的三维模型进行有限元分析。

Claims (9)

1.管道检测设备，其特征在于，通过以预定频率检测管道内径来判断管道内壁损伤状况，所述设备包括：管道机器人，用于在管道内移动；
检测组件，与管道机器人固定连接，用于管道内壁的检测；
所述检测组件包括视觉检测装置，固定安装在管道机器人的一端；
收集棱镜，固定安装在管道机器人的一端，所述收集棱镜位于相机远离管道机器人的一端；
环形激光发生器，与管道机器人固定连接，所述环形激光发生器位于收集棱镜远离相机的一端；
所述环形激光发生器将环形光发射在管道内壁，管道内壁的环形光反射至收集棱镜，视觉检测装置拍照。
2.根据权利要求1所述管道检测设备，其特征在于，所述管道机器人驱动环形激光发生器、视觉检测装置和收集棱镜沿管道的延伸方向移动。
3.根据权利要求1所述管道检测设备，其特征在于，还包括与管道机器人固定连接的直线运动机构，以及与直线运动机构固定连接的发射棱镜，所述发射棱镜固定安装在环形激光发生器的发射端，所述发射棱镜沿环形激光发生器的中心轴方向做直线运动。
4.根据权利要求2所述管道检测设备，其特征在于，所述检测组件包括与管道机器人的中间位置固定连接的点激光发生器和视觉检测装置，所述视觉检测装置与点激光发生器对应配合，所述点激光发生器的中心轴与管道机器人的中心轴垂直配合，所述管道机器人沿管道内壁的延伸方向螺旋前进。
5.根据权利要求4所述管道检测设备，其特征在于，所述管道机器人包括机器人本体，螺旋设置在机器人本体外侧的至少六个转向电机，以及与转向电机转动连接的滚轮。
6.根据权利要求4所述管道检测设备，其特征在于，所述检测组件包括至少两个点激光发生器和视觉检测装置，所述点激光发生器和视觉检测装置的朝向相同。
7.基于权利要求2所述管道检测设备的检测方法，其特征在于，包括：S1. 环形激光发生器将环形激光投射到管道内壁，所述视觉检测装置拍摄到管道内壁的环形激光后，检测拍摄图像上环形激光的圆度和像素点数，当视觉检测装置检测到环形激光的圆度畸变至预定范围，或像素点数的增量达到预定区间内时管道机器人将当前位置记录为检修点，并将检修点位置和图像发送给工作人员后继续向前移动。
8.基于权利要求5所述管道检测设备的检测方法，其特征在于，包括：S2. 管道机器人沿管道内壁的延伸方向螺旋前进，管道机器人每转动预定角度视觉检测装置拍摄一次，视觉检测装置将相邻图片中激光点的位置拼接在一起，当像素点数的增量达到预定区间内时管道机器人将当前位置记录为检修点，并将检修点位置和图像发送给工作人员后继续向前移动；
S3. 当检测到检修点时，转向电机调整滚轮与机器人本体的中心轴角度，通过改变螺旋角的方式避免滚轮与检修点抵接，避免二次伤害。
9.根据权利要求7或8所述管道检测设备的检测方法，其特征在于，还包括与管道机器人和视觉检测装置电连接的图像处理系统，所述管道机器人将管道机器人的位置信息传输至图像处理系统，所述视觉检测装置将图像传输至图像处理系统；
所述图像处理系统先选出检修点的图像，然后从图像中选出像素点数在预定区间内的N个连续激光点，其中N≥3，所述图像处理系统以管道机器人的位置信息为坐标系原点建立坐标系，所述图像处理系统对激光点进行平差解算，此时激光点所在的平面方程为：
Figure 706376DEST_PATH_IMAGE001
，该平面方程以矩阵的方式表示为：
Figure 91745DEST_PATH_IMAGE002
；
采用最小二乘原理解算（A，B，C）：
Figure 583907DEST_PATH_IMAGE003
；
其中，此时激光点所在平面远离管道机器人的法向量（即向上的法向量）为n=（-A，-B，1）；
由法向量n可计算出倾角α和倾向β：
当A=0时，
Figure 622270DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure 959710DEST_PATH_IMAGE005
；
当A≠0时，
Figure 399919DEST_PATH_IMAGE006
；
当A＜0时，
Figure 797402DEST_PATH_IMAGE007
；
当A＞0时，
Figure 450625DEST_PATH_IMAGE008
；
所述图像处理系统通过上式依次计算出检测点图像的三维模型，并将管道的材质、管道内流体的材质、流体流速和流体体积带入三维模型中做有限元分析，计算出检测点缺陷的原因。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115046499A (zh) * 2022-06-17 2022-09-13 中国地质大学（武汉） 一种基于三角测量原理的环形激光管道检测系统及方法
CN115480012A (zh) * 2022-09-22 2022-12-16 青岛菲优特检测有限公司 一种水产品中呋喃苯烯酸钠残留检测机构及方法
CN116718236A (zh) * 2023-08-10 2023-09-08 山东联合能源管道输送有限公司 一种基于计算机视觉的检测系统及使用方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1745959A (zh) * 2005-10-13 2006-03-15 上海交通大学 基于环形激光视觉传感的焊缝自动定位方法
US20090120215A1 (en) * 2007-11-08 2009-05-14 Fabtec Solutions, Llc Crawler for inspecting pipes
US20150084955A1 (en) * 2013-09-23 2015-03-26 Beihang University Method of constructing 3d clothing model based on a single image
CN104568983A (zh) * 2015-01-06 2015-04-29 浙江工业大学 基于主动式全景视觉的管道内部功缺陷检测装置及方法
CN107564095A (zh) * 2017-08-08 2018-01-09 北京航空航天大学 一种基于单幅自然图像重建积云三维形状的方法
CN110260808A (zh) * 2019-05-30 2019-09-20 国网浙江宁波市鄞州区供电有限公司 管道变形检测装置
CN110716194A (zh) * 2019-09-10 2020-01-21 中国科学院上海技术物理研究所 同时参考球与面的多波束三维激光成像系统的检校方法
CN110849283A (zh) * 2019-11-21 2020-02-28 深圳市施罗德工业集团有限公司 管道检测方法、装置、机器人和可读存储介质
CN111457853A (zh) * 2020-04-10 2020-07-28 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 变形测量装置及方法
US20200410661A1 (en) * 2018-12-03 2020-12-31 Mistras Group, Inc. Systems and methods for inspecting pipelines using a robotic imaging system

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1745959A (zh) * 2005-10-13 2006-03-15 上海交通大学 基于环形激光视觉传感的焊缝自动定位方法
US20090120215A1 (en) * 2007-11-08 2009-05-14 Fabtec Solutions, Llc Crawler for inspecting pipes
US20150084955A1 (en) * 2013-09-23 2015-03-26 Beihang University Method of constructing 3d clothing model based on a single image
CN104568983A (zh) * 2015-01-06 2015-04-29 浙江工业大学 基于主动式全景视觉的管道内部功缺陷检测装置及方法
CN107564095A (zh) * 2017-08-08 2018-01-09 北京航空航天大学 一种基于单幅自然图像重建积云三维形状的方法
US20200410661A1 (en) * 2018-12-03 2020-12-31 Mistras Group, Inc. Systems and methods for inspecting pipelines using a robotic imaging system
CN110260808A (zh) * 2019-05-30 2019-09-20 国网浙江宁波市鄞州区供电有限公司 管道变形检测装置
CN110716194A (zh) * 2019-09-10 2020-01-21 中国科学院上海技术物理研究所 同时参考球与面的多波束三维激光成像系统的检校方法
CN110849283A (zh) * 2019-11-21 2020-02-28 深圳市施罗德工业集团有限公司 管道检测方法、装置、机器人和可读存储介质
CN111457853A (zh) * 2020-04-10 2020-07-28 广东省特种设备检测研究院珠海检测院 变形测量装置及方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
AMAL GUNATILAKE ET AL: "Real-Time 3D Profiling with RGB-D Mapping in Pipelines Using Stereo Camera Vision and Structured IR Laser Ring", 《14TH IEEE CONFERENCE ON INDUSTRIAL ELECTRONICS AND APPLICATIONS》 *
宋丽梅等: "基于单幅测量图像的三维缺陷检测技术", 《光学学报》 *
李健等: "RGBD融合明暗恢复形状的全视角三维重建技术研究", 《数据采集与处理》 *
罗霄等: "《工业机器人技术基础与应用分析》", 31 March 2018, 北京理工大学出版社 *
赵原卉: "基于激光位移传感器的管道内壁测量与重建", 《万方数据》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115046499A (zh) * 2022-06-17 2022-09-13 中国地质大学（武汉） 一种基于三角测量原理的环形激光管道检测系统及方法
CN115480012A (zh) * 2022-09-22 2022-12-16 青岛菲优特检测有限公司 一种水产品中呋喃苯烯酸钠残留检测机构及方法
CN116718236A (zh) * 2023-08-10 2023-09-08 山东联合能源管道输送有限公司 一种基于计算机视觉的检测系统及使用方法
CN116718236B (zh) * 2023-08-10 2023-11-07 山东联合能源管道输送有限公司 一种基于计算机视觉的检测系统及使用方法

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