CN114791067B - 一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统 - Google Patents

一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114791067B
CN114791067B CN202110099882.1A CN202110099882A CN114791067B CN 114791067 B CN114791067 B CN 114791067B CN 202110099882 A CN202110099882 A CN 202110099882A CN 114791067 B CN114791067 B CN 114791067B
Authority
CN
China
Prior art keywords
thermal image
matrix
pipeline
data
unit
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.)
Active
Application number
CN202110099882.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114791067A (zh
Inventor
熊俊杰
杨克己
吴海腾
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Shenhao Technology Co Ltd
Original Assignee
Hangzhou Shenhao Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Shenhao Technology Co Ltd filed Critical Hangzhou Shenhao Technology Co Ltd
Priority to CN202110099882.1A priority Critical patent/CN114791067B/zh
Publication of CN114791067A publication Critical patent/CN114791067A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114791067B publication Critical patent/CN114791067B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16L—PIPES; JOINTS OR FITTINGS FOR PIPES; SUPPORTS FOR PIPES, CABLES OR PROTECTIVE TUBING; MEANS FOR THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16L55/00—Devices or appurtenances for use in, or in connection with, pipes or pipe systems
    • F16L55/26—Pigs or moles, i.e. devices movable in a pipe or conduit with or without self-contained propulsion means
    • F16L55/28—Constructional aspects
    • F16L55/30—Constructional aspects of the propulsion means, e.g. towed by cables
    • F16L55/32—Constructional aspects of the propulsion means, e.g. towed by cables being self-contained
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F17—STORING OR DISTRIBUTING GASES OR LIQUIDS
    • F17D—PIPE-LINE SYSTEMS; PIPE-LINES
    • F17D5/00—Protection or supervision of installations
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F16—ENGINEERING ELEMENTS AND UNITS; GENERAL MEASURES FOR PRODUCING AND MAINTAINING EFFECTIVE FUNCTIONING OF MACHINES OR INSTALLATIONS; THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16L—PIPES; JOINTS OR FITTINGS FOR PIPES; SUPPORTS FOR PIPES, CABLES OR PROTECTIVE TUBING; MEANS FOR THERMAL INSULATION IN GENERAL
    • F16L2101/00—Uses or applications of pigs or moles
    • F16L2101/30—Inspecting, measuring or testing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)

Abstract

本发明提供了一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统，主要是将管道机器人本体放置于管道内后，利用闪光灯对管道进行脉冲式加热，同时利用热影像撷取单元进行热影像的撷取，再将撷取后的热影像数据制作成二维热影像矩阵数据，再进行奇异值分解及稀疏化后，得到稀疏主成分负荷图，透过所述稀疏主成分负荷图可明显得知管道是否有发生结构性缺陷，以供相关人员立即进行补救措施。

Description

一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，具体而言，涉及一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统。
背景技术
目前对于管道的检测、维修，或是管道内状态探勘，又或者对于管道内淤积进行清理，大多采用管道机器人来完成。其中关于管道的检测，大多倚赖影像辨识来完成。然而，影像辨识仅能辨识管道内壁表面的缺陷，对于管道结构上的缺陷则是难以辨识，也因此，本发明者认为此种问题需要被解决，而开始思考解决的办法。
发明内容
本发明解决的问题是前述管道机器人在辨识管道的缺陷时，仅能判断管道表面的缺陷，对于结构上的缺陷则是难以辨识。
为解决上述问题，本发明提供一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统，其技术方案如下：
管道机器人本体于管道内，过预设路线的设定，又或者透过远程控制的方式来控制所述管道机器人本体移动，接着检测所述管道时，首先先利用闪光灯对所述管道进行脉冲加热，同时利用热影像撷取单元取得所述管道的热影像撷取数据，接下来利用热影像辨识单元对所述热影像撷取数据进行热影像辨识，辨识过程首先将所述热影像撷取数据制作成三维热影像矩阵数据，再由所述三维热影像矩阵数据转换成二维热影像矩阵数据，接着将所述二维热影像矩阵数据进行置中化处理得到一置中化矩阵，再来对所述置中化矩阵进行奇异值的分解，得到一主成分分析负荷矩阵，接下来再根据主成分分析负荷矩阵进行运算，运算结果呈现收敛状态时得到一稀疏负荷矩阵，运算结果呈现未收敛时，则是分别更新主成分分析负荷矩阵的各主成分以及稀疏负荷矩阵的各主成分。
接下来将所述稀疏负荷矩阵的主成分重新排列成二维的mx*my，即可得到稀疏主成分负荷图。如此一来，管理人员便可透过所述稀疏主成分负荷图了解所述管道是否发生结构上缺陷，以利后续进行相关补救措施。
附图说明
图1为本发明的实施例示意图1；
图2为本发明的实施例示意图2；
图3为本发明的实施例示意图3；
图4为本发明各组件的链接示意图；
图5为本发明热检测结果示意图；
图6为本发明工作流程图；
图7为本创作三维热影像矩阵数据示意图；
图8为本创作二维热影像矩阵数据示意图。
附图标记说明：
A-控制中心；B-管道；C1-板体；C2-稀疏主成分负荷图；C3-稀疏主成分负荷图；D-结构缺陷；1-管道机器人本体；11-尖部；2-闪光灯；3-热影像撷取单元；4-处理器；5-压缸单元；6-动力轮组；7-流速侦测单元；8-定位单元；9-热影像辨识单元。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
请看图1至图4所示，本发明是关于一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统，本发明主要包括：
一管道机器人本体1、一闪光灯2、一热影像撷取单元3、一处理器4、一压缸单元5、一动力轮组6、一流速侦测单元7、一定位单元8，及一热影像辨识单元9。一控制中心A可供远程联机所述管道机器人本体1、所述热影像辨识单元9、所述处理器4。其中所述闪光灯2及所述热影像撷取单元3设于所述管道机器人本体1外侧，所述动力轮组6设于所述管道机器人本体1底部、所述压缸单元5设于所述管道机器人本体1顶面。
本发明于检测管道B时，可透过所述控制中心A控制所述管道机器人本体1在所述管到B内的移动方向，或是各组件的工作状况。再来，检测时首先是控制所述闪光灯2对所述管道B内壁较佳用2000W以上进行瞬间的脉冲加热(约0.2秒)，使得所述管道B的温度上升，这时需立即利用所述热影像撷取单元3对所述管道B进行拍摄，以撷取出复数热影像撷取数据，所述热影像撷取单元3的撷取速率约30frame/second。
再来是根据复数所述热影像撷取数据进行结构缺陷的检验，本发明主要是根据主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)进行改进。首先，请配合图7所示，每个热影像撷取数据都具有复数水平像素数据及复数垂直像素数据，所述热影像辨识单元将各水平像素数据、各垂直像素数据及各热影像撷取数据制作成一三维热影像矩阵数据nt*nx*ny，其中nt代表所述热影像撷取数据、nx代表所述水平像素数据、ny代表所述垂直像素数据，然后请看图8所示，由于在做数据分析时三维的数据难以观察，所以接下来会将所述三维热影像矩阵数据转换成二维热影像矩阵数据nt*nxny，其中nxny代表变量数。
再来是将所述二维热影像矩阵数据进行置中化处理，置中化处理是所述热影像辨识单元9根据所述二维热影像矩阵数据的各变量数计算出一平均值，再将所述二维热影像矩阵数据的各变量数减去所述平均值以减少计算量，并可降低热源不均的影响，然后得到置中化矩阵X。然后对所述置中化矩阵进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)，其方式主要是根据公式：X＝U∑VT，并令P＝V且设定一系数值λ，其中P为主成分分析负荷矩阵、V负荷矩阵，且所述主成分分析负荷矩阵的各主成分为pk。其中U与V分别为正交矩阵(orthogonal matrix)。
接着，所述热影像辨识单元9根据所述主成分分析负荷矩阵进行稀疏化处理程序，主要是根据公式：其中XTXpk、pk、qk皆为实数，来计算出稀疏负荷矩阵中的各主要成分qk，并同时计算出一稀疏负荷矩阵Q。
取得稀疏负荷矩阵的过程中，假使所述稀疏负荷矩阵形成收敛时，表示稀疏化成功，接着所述热影像辨识单元9会根据所述稀疏负荷矩阵的主成分重新排列成二维的mx*my，即可得到稀疏主成分负荷图。如此一来，所述控制中心A或者管理人员便可以透过所述稀疏主成分负荷图了解所述管道B是否有发生结构缺陷。这里值得一提的是，稀疏程度可以透过调整系数值λ来达成，当稀疏化程度过低时可提高系数值λ，反之，当稀疏化程度过高时则是降低系数值λ，如此一来可透过调整系数值λ，来得到最适合观察缺陷的稀疏度。另外需注意的是系数值λ不可为0，倘若系数值λ为0则是一般的主成分分析法(PCA)。请再配合看到图5为具有结构缺陷D的板体C1示意图，当选取适合观察缺陷的系数值λ后，会如同稀疏主成分负荷图C2所示，将呈现明显的结构缺陷位置，倘若系数值λ设定过高，则会如同稀疏主成分负荷图C3所示，将无法呈现出缺陷位置。
取得稀疏负荷矩阵的过程中，假使所述稀疏负荷矩阵未形成收敛时，表示稀疏化失败，这时需重新调整qk及pk，调整方式主要是先根据公式将qk进行单位化后，再重新更换新的pk，更换方式则是根据公式pk＝(I－p(k-1)p(k-1) T)XTXqk来取得每一个pk更新值，更新完pk后再对pk进行单元化，单位化的方式主要是根据公式：/>来达成。这些步骤都完成后，则是重新回头开始前述稀疏化处理程序。其中I代表单位矩阵。
如此一来，利用本发明可快速、且有效地取得所述稀疏主成分负荷图，以了解所述管道是否有发生结构缺陷。此外，当发现所述管道B产生结构缺陷时，可透过所述定位单元8侦测所述管道机器人本体1所在位置而得到一定位数据，所述处理器4会立即将所述定位数据及一警报讯号发送置所述控制中心A，发送的过程中最佳是连同所述稀疏主成分负荷图一起传送，以利管理人员了解状况。此外，所述管道机器人本体1较佳也设有摄像机，让管理人员可透过摄像机看到所述管道B内状况。
所述管道机器人本体1在所述管道B内移动、检测的过程中难免会因为工作需要或者面临到流体冲击或其他外力影响，而发生翻覆或是需要固定等问题，为降低这些问题，所述管道机器人本体1前侧由左右二半部朝向中央逐渐渐缩而形成一尖部11，透过该尖部11可有效降低流体对于所述管道机器人本体1的冲击。倘若所述流速侦测单元7侦测到流体的流速过快而超出默认值时，这时所述处理器4会立刻控制所述压缸单元5的压缸杆顶住所述管道B顶壁，并控制所述动力轮组6停止工作，如此一来可让所述管道机器人本体1固定在所述管道B内而不易被流体给冲走。此外，也可以是在进行热检测的过程中，控制所述压缸杆顶住所述管道B顶壁，并控制所述动力轮组6停止工作，让所述热影像撷取数据的取得较不易产生误差。
虽然本公开披露如上，但本公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种具有热检测功能的管道机器人，其特征在于，包括：
一管道机器人本体、一闪光灯、一热影像撷取单元，及一热影像辨识单元；其中，
所述管道机器人本体设有所述闪光灯及所述热影像撷取单元；
所述闪光灯用于对管道进行脉冲加热；
在所述脉冲加热的同时，所述热影像撷取单元用于对所述管道进行热影像撷取，得到复数热影像撷取数据；
所述热影像辨识单元从所述热影像撷取单元接收所述复数热影像撷取数据；以及，
所述热影像辨识单元将各水平像素数据、各垂直像素数据及各热影像撷取数据制作成一三维热影像矩阵数据，再将所述三维热影像矩阵数据转换成二维热影像矩阵数据，且所述二维热影像矩阵数据具有复数变量数；
所述热影像辨识单元根据所述二维热影像矩阵数据的各变量数计算出一平均值，再将所述二维热影像矩阵数据的各变量数减去所述平均值而得到置中化矩阵，再对所述置中化矩阵进行奇异值分解；接着，所述热影像辨识单元根据所述主成分分析负荷矩阵，计算出一稀疏负荷矩阵，及所述稀疏负荷矩阵的主成分；
当所述稀疏负荷矩阵形成收敛时，所述热影像辨识单元根据所述稀疏负荷矩阵的主成分重新排列成二维矩阵，即可得到稀疏主成分负荷图；
当所述稀疏负荷矩阵未形成收敛时，所述热影像辨识单元将所述稀疏负荷矩阵的主成分进行单位化，再对所述主成分分析负荷矩阵的各主成分进行更新，之后，对所述主成分分析负荷矩阵的各主成分进行单位化后再进行所述稀疏负荷矩阵的计算；
各热影像撷取数据包括复数水平像素数据及复数垂直像素数据，所述三维热影像矩阵数据为nt*nx*ny，其中nt代表所述热影像撷取数据、nx代表所述水平像素数据、ny代表所述垂直像素数据；所述二维热影像矩阵数据nt*nxny，其中nxny代表变量数；
所述热影像辨识单元是根据公式：X＝U∑VT，对所述置中化矩阵X进行奇异值分解，并令P＝V且设定一系数值λ，其中P为主成分分析负荷矩阵、U为正交矩阵、V为负荷矩阵，且所述主成分分析负荷矩阵的各主成分为pk；
所述热影像辨识单元计算出所述稀疏负荷矩阵Q，及所述稀疏负荷矩阵的主成分qk是根据公式：
其中XTXpk、pk、qk皆为实数；
当所述稀疏负荷矩阵形成收敛时，所述热影像辨识单元根据所述稀疏负荷矩阵的主成分重新排列成二维的mx*my，即可得到稀疏主成分负荷图；
所述热影像辨识单元是根据公式进行单位化，再根据公式pk＝(I－p(k-1)p(k-1) T)XTXqk对pk进行更新，其中I代表单位矩阵，之后，根据公式：/>对pk进行单位化后再进行所述稀疏负荷矩阵的计算。
2.根据权利要求1所述一种具有热检测功能的管道机器人，其特征在于，
所述管道机器人本体顶面设有一压缸单元，所述压缸单元设有压缸杆；
所述管道机器人本体内部设有一处理器，所述处理器信息连接所述压缸单元；
所述处理器用于生成控制信号，所述压缸单元根据所述控制信号控制所述压缸杆向外伸出而顶住管道顶壁，或是控制所述压缸杆远离所述管道顶壁。
3.根据权利要求2所述一种具有热检测功能的管道机器人，其特征在于，于所述管道机器人本体底部设有一动力轮组，以供驱动所述管道机器人本体行进；
所述管道机器人本体设有一流速侦测单元；
所述流速侦测单元信息连接所述处理器，所述流速侦测单元用于侦测所述管道内的流体流速，得到一流速侦测结果并上传至所述处理器；
当所述处理器判断所述流速侦测结果超出一默认值时，则立即生成所述控制信号，所述压缸单元根据所述控制信号控制所述压缸杆顶住所述管道顶壁，并控制所述动力轮组停止工作。
4.根据权利要求3所述一种具有热检测功能的管道机器人，其特征在于，所述管道机器人本体设有一定位单元，所述定位单元用于侦测所述管道机器人本体所在位置而得到一定位数据，所述处理器用于远程信息连接一控制中心，当所述处理器根据所述稀疏主成分负荷图判断所述管道的管壁有缺陷时，立即发送一警报讯号及所述定位数据至所述控制中心。
5.一种具有热检测功能的管道机器人的控制方法，其特征在于，应用于上述权利要求1-4任一项所述的管道机器人，所述管道机器人包括：一管道机器人本体、一闪光灯、一热影像撷取单元，及一热影像辨识单元；所述控制方法包括：
(A)所述管道机器人本体于管道内利用所述闪光灯对管道进行脉冲加热，同时控制所述热影像撷取单元对所述管道进行热影像撷取，得到复数热影像撷取数据，其中，各热影像撷取数据包括复数水平像素数据及复数垂直像素资料；
(B)所述热影像辨识单元将各水平像素数据、各垂直像素数据及各热影像撷取数据制作成一三维热影像矩阵数据nt*nx*ny，其中nt代表所述热影像撷取数据、nx代表所述水平像素数据、ny代表所述垂直像素数据，再将所述三维热影像矩阵数据转换成二维热影像矩阵数据nt*nxny，其中nxny代表变量数；
(C)所述热影像辨识单元根据所述二维热影像矩阵数据的各变量数计算出一平均值，再将所述二维热影像矩阵数据的各变量数减去所述平均值而得到置中化矩阵X，再根据公式：X＝U∑VT，对所述置中化矩阵X进行奇异值分解，并令P＝V且设定一系数值λ，其中P为主成分分析负荷矩阵、U为正交矩阵、V为负荷矩阵，且所述主成分分析负荷矩阵的各主成分为pk；
(D)所述热影像辨识单元根据所述主成分分析负荷矩阵及公式：
计算出一稀疏负荷矩阵Q，及所述稀疏负荷矩阵的主成分qk，其中XTXpk、pk、qk皆为实数；
(E)当所述稀疏负荷矩阵形成收敛时执行步骤(F)，当所述稀疏负荷矩阵未形成收敛时执行步骤(G)；
(F)所述热影像辨识单元根据所述稀疏负荷矩阵的主成分重新排列成二维的mx*my，即可得到稀疏主成分负荷图；
(G)所述热影像辨识单元将根据公式将qk进行单位化；再根据公式pk＝(I－p(k-1)p(k-1) T)XTXqk对pk进行更新，其中I代表单位矩阵，之后根据公式：/>对pk进行单位化后，执行步骤(D)。
6.根据权利要求5所述一种具有热检测功能的管道机器人的控制方法，其特征在于，所述管道机器人包括：一动力轮组、一压缸单元；更设步骤(H)：所述管道机器人内的处理器收到指令后，会控制所述动力轮组工作，或是控制所述压缸单元工作，而将所述压缸单元的压缸杆向外延伸而顶住管道顶壁，或是控制所述压缸杆远离所述管道顶壁。
7.根据权利要求6所述一种具有热检测功能的管道机器人的控制方法，其特征在于，更设步骤(I)：当所述管道机器人本体的流速侦测单元侦测到管道内流体速度超出一默认值时，所述动力轮组立刻停止工作，同时所述压缸杆立即顶住所述管道顶壁。
8.根据权利要求7所述一种具有热检测功能的管道机器人的控制方法，其特征在于，所述管道机器人包括：一定位单元；更设步骤(J)：所述定位单元可供侦测所述管道机器人本体所在位置而得到一定位数据，所述处理器可供远程信息连接一控制中心，当所述处理器根据所述稀疏主成分负荷图判断所述管道的管壁有缺陷时，立即发送一警报讯号及所述定位数据至所述控制中心。
9.一种机器人控制系统，其特征在于，包括：
上述权利要求1-4任一项所述的管道机器人；
一控制中心，所述控制中心信息连接至所述管道机器人；
所述控制中心根据上述权利要求5-8任一项所述的控制方法控制所述管道机器人。
CN202110099882.1A 2021-01-25 2021-01-25 一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统 Active CN114791067B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110099882.1A CN114791067B (zh) 2021-01-25 2021-01-25 一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110099882.1A CN114791067B (zh) 2021-01-25 2021-01-25 一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114791067A CN114791067A (zh) 2022-07-26
CN114791067B true CN114791067B (zh) 2024-02-06

Family

ID=82460738

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110099882.1A Active CN114791067B (zh) 2021-01-25 2021-01-25 一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114791067B (zh)

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004053659A2 (en) * 2002-12-10 2004-06-24 Stone Investments, Inc Method and system for analyzing data and creating predictive models
JP2005300179A (ja) * 2004-04-06 2005-10-27 Constec Engi Co 赤外線構造物診断システム
KR100816018B1 (ko) * 2007-01-19 2008-03-21 한국과학기술원 Ｆｏｃｕｓｓ 알고리듬을 이용한 고해상도 영상 복원 방법
CN102565081A (zh) * 2012-01-12 2012-07-11 北京化工大学 基于圆结构光视觉检测三维数据点的管道缺陷检测方法
CN102692429A (zh) * 2011-03-24 2012-09-26 中国科学院沈阳自动化研究所 一种复合材料内部缺陷类型自动识别检测方法
JP2013250098A (ja) * 2012-05-30 2013-12-12 Sharp Corp 配線欠陥検出方法および配線欠陥検出装置、並びに配線基板の製造方法
CN104833699A (zh) * 2015-04-21 2015-08-12 电子科技大学 一种基于贪婪稀疏分解的ecpt缺陷快速检测方法
WO2016162930A1 (ja) * 2015-04-06 2016-10-13 三菱電機株式会社 非破壊検査システム及び特異点検出システム
JP2017060965A (ja) * 2015-09-25 2017-03-30 Ｊｆｅスチール株式会社 連続鋳造鋳片の表面欠陥判定方法及び装置、該表面欠陥判定方法を用いた鋼片の製造方法
CN107909653A (zh) * 2017-11-15 2018-04-13 电子科技大学 一种基于稀疏主成分分析的心脏软组织三维重建方法
US10089734B1 (en) * 2018-01-21 2018-10-02 Meir Gershenson Equivalent wave field processing of thermal images
CN108680602A (zh) * 2018-05-18 2018-10-19 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种瓷绝缘子内部缺陷的检测装置、方法及系统
CN109885027A (zh) * 2019-03-13 2019-06-14 东北大学 基于双向二维稀疏正交判别分析的工业过程故障诊断方法
CN110108754A (zh) * 2019-04-25 2019-08-09 四川沐迪圣科技有限公司 基于结构化稀疏分解的光激励红外热成像缺陷检测方法
CN110159869A (zh) * 2019-05-20 2019-08-23 山东大学 一种管道检测机器人及其多传感器融合检测方法
US10504230B1 (en) * 2014-12-19 2019-12-10 Amazon Technologies, Inc. Machine vision calibration system with marker
CN211315502U (zh) * 2019-12-18 2020-08-21 杭州申昊科技股份有限公司 一种升降云台检测机构及具有该机构的管道机器人
CN211694003U (zh) * 2019-12-18 2020-10-16 杭州申昊科技股份有限公司 一种管道机器人的检测控制系统
CN112229900A (zh) * 2020-10-28 2021-01-15 中国计量大学 一种柔性智能管道缺陷检测装置

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2004053659A2 (en) * 2002-12-10 2004-06-24 Stone Investments, Inc Method and system for analyzing data and creating predictive models
JP2005300179A (ja) * 2004-04-06 2005-10-27 Constec Engi Co 赤外線構造物診断システム
KR100816018B1 (ko) * 2007-01-19 2008-03-21 한국과학기술원 Ｆｏｃｕｓｓ 알고리듬을 이용한 고해상도 영상 복원 방법
CN102692429A (zh) * 2011-03-24 2012-09-26 中国科学院沈阳自动化研究所 一种复合材料内部缺陷类型自动识别检测方法
CN102565081A (zh) * 2012-01-12 2012-07-11 北京化工大学 基于圆结构光视觉检测三维数据点的管道缺陷检测方法
JP2013250098A (ja) * 2012-05-30 2013-12-12 Sharp Corp 配線欠陥検出方法および配線欠陥検出装置、並びに配線基板の製造方法
US10504230B1 (en) * 2014-12-19 2019-12-10 Amazon Technologies, Inc. Machine vision calibration system with marker
WO2016162930A1 (ja) * 2015-04-06 2016-10-13 三菱電機株式会社 非破壊検査システム及び特異点検出システム
CN104833699A (zh) * 2015-04-21 2015-08-12 电子科技大学 一种基于贪婪稀疏分解的ecpt缺陷快速检测方法
JP2017060965A (ja) * 2015-09-25 2017-03-30 Ｊｆｅスチール株式会社 連続鋳造鋳片の表面欠陥判定方法及び装置、該表面欠陥判定方法を用いた鋼片の製造方法
CN107909653A (zh) * 2017-11-15 2018-04-13 电子科技大学 一种基于稀疏主成分分析的心脏软组织三维重建方法
US10089734B1 (en) * 2018-01-21 2018-10-02 Meir Gershenson Equivalent wave field processing of thermal images
CN108680602A (zh) * 2018-05-18 2018-10-19 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种瓷绝缘子内部缺陷的检测装置、方法及系统
CN109885027A (zh) * 2019-03-13 2019-06-14 东北大学 基于双向二维稀疏正交判别分析的工业过程故障诊断方法
CN110108754A (zh) * 2019-04-25 2019-08-09 四川沐迪圣科技有限公司 基于结构化稀疏分解的光激励红外热成像缺陷检测方法
CN110159869A (zh) * 2019-05-20 2019-08-23 山东大学 一种管道检测机器人及其多传感器融合检测方法
CN211315502U (zh) * 2019-12-18 2020-08-21 杭州申昊科技股份有限公司 一种升降云台检测机构及具有该机构的管道机器人
CN211694003U (zh) * 2019-12-18 2020-10-16 杭州申昊科技股份有限公司 一种管道机器人的检测控制系统
CN112229900A (zh) * 2020-10-28 2021-01-15 中国计量大学 一种柔性智能管道缺陷检测装置

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张峻宁 ; 张培林 ; 华春蓉 ; 李兵 ; 陈彦龙 ; .引入稀疏原子特征融合的滑动轴承摩擦故障状态监测.航空动力学报.(第10期),全文. *
彭必灿,张正道.基于稀疏主元分析的过程监控研究.《计算机工程与应用》.2013,第50卷(第18期),第243页. *
朱新峰 ; 田叶 ; 徐琴 ; .光谱学中的稀疏化方法.计算机与应用化学.2017,(第08期),全文. *
熊小芸 ; 宋朝晖 ; 季飞 ; 马惠珠 ; .基金项目智能受理相关问题――申请代码、研究方向与关键词.电子与信息学报.全文. *
王振宇 ; 秦立龙 ; 刁俊良 ; .基于K-SVD和稀疏表示的数字调制模式识别.计算机科学.2013,(第10期),全文. *
王磊 ; 聂晖 ; .基于稀疏主成分的空调系统传感器故障诊断.仪表技术与传感器.2017,(第09期),全文. *
顾强 ; .分类降维法在电信终端产品评分中的应用.科技经济导刊.2020,(第16期),全文. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114791067A (zh) 2022-07-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107471218B (zh) 一种基于多目视觉的双臂机器人手眼协调方法
KR102122893B1 (ko) Uav 탑재용 하이브리드 이미지 스캐닝에 기반한 자동화 구조물 균열 평가 시스템 및 그 방법
WO2015120734A1 (zh) 基于机器视觉的焊接轨迹校正专用测试装置及方法
CN104842362A (zh) 一种机器人抓取物料包的方法和机器人抓取装置
CN110648319B (zh) 基于双相机的设备图像采集诊断系统及方法
CN109459984B (zh) 一种基于三维点云的定位抓取系统及其使用方法
CN111157539B (zh) 焊缝形貌监控方法、系统、装置及可读存储介质
CN113276106A (zh) 一种攀爬机器人空间定位方法及空间定位系统
CN110827256A (zh) 透明构件缺陷的光学和热红外多级成像检测方法及装置
CN114791067B (zh) 一种具有热检测功能的管道机器人及控制方法与控制系统
CN117600701A (zh) 一种用于搅拌摩擦焊过程在线监测系统及控制方法
CN116894775A (zh) 基于相机运动模型恢复和超分辨率的螺栓图像预处理方法
CN105068139B (zh) 一种活塞冷却喷嘴安装状态的检测工艺
WO2023083034A1 (zh) 视触觉融合的机器人精密装配控制方法及系统
CN113295732B (zh) 可供检测管道缺陷的管道机器人及其控制方法与控制系统
CN112257514B (zh) 一种用于设备故障巡检的红外视觉智检的拍摄方法
CN111179267B (zh) 一种零件表面激光熔覆制造过程的质量监测方法
CN112944104B (zh) 一种检测缺陷的管道机器人及其控制方法与控制系统
CN209823899U (zh) 一种蒸汽发生器水室环境图像采集系统
CN113506267A (zh) 一种金属制造缺陷修复方法及系统
CN109202802B (zh) 一种用于卡合装配的视觉引导系统及方法
CN107607539B (zh) 一种连杆胀断面质量视觉检测装置和检测方法
CN112584041A (zh) 一种图像识别动态纠偏方法
CN110977292A (zh) 一种海洋平台模块结构焊缝自动检测方法
CN110514409A (zh) 一种激光直接成像镜头的品质检验方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant