CN116608358A - 一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法及应用 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法及应用，属于管道非开挖修复技术领域。利用第一管道检测机器人进行原管道中的局部缺陷位置定位，利用管道修复机器人进行自动画定点修复，在定点修复后利用第二管道检测机器人获取沿原管道的路径延伸方向的内壁尺寸数据集，并构建原管道的内壁边界，然后通过在固化工具上设置穿透性探头，检测原管道与内衬管之间的间隙，从而为修复施工时的参数调整提供依据，能够极大的提高修复质量。

Description

一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法及应用

技术领域

本发明属于地下管道非开挖修复技术领域，具体涉及一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法及应用。

背景技术

城市排水管道作为市政设施的重要组成部分，是保障城市正常、高效运转，确保社会、经济和环境可持续发展的基本条件。然而，早期铺设的管道大多已达到使用年限而开始逐渐老化，加之地面不均匀沉降以及其它外力的作用，造成老旧管道出现较严重的结构性缺陷例如破损、暗漏、脱节、错口和变形等，导致管道过水能力降低，时常出现路面积水，严重时甚至形成城市内涝等洪涝灾害。

近年来，随着城市化进程的不断加快，行政主管部门对于老旧管道的维修、改造力度逐渐加强。非开挖管道修复技术因其具有环保、高效、节约成本等优势，在全国众多城市的给排水、石油、燃气、电力等各类管道中得到了广泛应用，这其中，紫外光固化管道修复技术因其施工速度快、设备专业集成度高、对交通影响极小等特点，逐渐成为了排水管道非开挖修复的主流技术。

目前的紫外光固化管道修复技术一般采取的流程为：现场踏勘→管道截流、清淤冲洗→管道CCTV检测→确定软管壁厚及实施性方案→点位修复、软管拉入、充气→紫外光固化施工→管端口处理→CCTV检测验收。其中，CCTV检测（Closed Circuit Television）俗称CCTV视频检测或管道闭路电视检测，一般是通过视频和图像的方式来进行管道缺陷的识别与检测，通常这种方式只能对表观的缺陷进行识别，对于管道本体内部缺陷、内衬管与原管道之间的贴合情况无法识别。

理想情况下，内衬管与原管道之间是紧密贴合的，但在修复完成后往往会发现内衬管出现褶皱等屈曲变形，甚至于固化后的内衬管与原管道之间存在间隙，这就影响了修复后的管道的使用寿命。如何能够在管道紫外光固化修复时识别这种缺陷，提高修复质量，是目前紫外光固化管道修复技术所面临的一个重要问题。有鉴于此，提出本发明。

发明内容

针对现有技术存在的以上问题，本发明提供了一种复合材料管道全历程智能检测成型方法及应用，目的是为了优化现有的CCTV检测方式，提高紫外光固化管道修复质量。

为了实现以上技术目的，本发明采用以下技术方案：

一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其中，所述复合材料管道至少包括位于地下的待修复的原管道和用于修复所述原管道的内衬管，所述内衬管借助于固化工具被贴附至原管道的内壁，所述方法至少包括依次进行的以下步骤：

步骤S1、利用第一管道检测机器人获取原管道的内壁图像信息，基于所获取的内壁图像信息，定位原管道中的局部缺陷位置；

步骤S2、基于步骤S1中定位出的局部缺陷位置，进行所述局部缺陷位置的定点修复；

步骤S3、利用第二管道检测机器人获取经定点修复后的原管道的内壁尺寸信息，并形成沿原管道的路径延伸方向的内壁尺寸数据集；

步骤S4、将所述内壁尺寸数据集导入至与固化工具相连的计算机，利用计算机建模，并基于所述内壁尺寸数据集构建原管道的内壁边界；

步骤S5、进入固化修复阶段，此时，向原管道内拖入内衬管并将固化工具置入内衬管内，利用内衬管进行原管道的固化修复，在固化修复时，利用固化工具上的检测单元获取的透视影像和尺寸数据与所构建的原管道的内壁边界进行比对，确定原管道与内衬管之间是否存在间隙；若是，则调整用于固化修复的固化工具的位置和/或固化参数，直至间隙消除，若否，则固化工具继续前进，直至完成固化修复工作。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

1、通过本发明的技术方案，在利用内衬管对原管道进行固化修复时，能够识别内衬管与原管道之间是否存在间隙，从而为修复施工时的参数调整提供依据，提高修复质量；

2、利用管道检测机器人和管道修复机器人进行协同施工，提高了管道修复的智能化程度，适用于存在多管段的管网修复，减少了人工成本；

3、穿透性探头的设置，一方面便于内衬管与原管道之间间隙缺陷的识别，另一方面可为修复强度提供评价依据，便于进一步提高修复质量。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1是理想情况下内衬管与原管道之间紧密贴合的结构示意图；

图2是实际修复后内衬管与原管道之间存在间隙的结构示意图；

图3是本发明所使用的紫外光固化工具与内衬管、原管道配合的结构示意图；

图4是图3中在A方向上的局部剖视图；

图5是本发明进行管道成型的智能检测方法的流程图；

其中，1-原管道，2-内衬管，3-间隙，4-缆绳，5-紫外灯组件，6-第一软管，6’-第二软管，7-检测安装板，8-检测单元，9-穿透性探头，81-安装柱，82-活动套。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

如图3至图5所示，本发明提供了一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其中，所述复合材料管道至少包括位于地下的待修复的原管道1和用于修复所述原管道1的内衬管2，所述内衬管2借助于固化工具被贴附至原管道1的内壁，所述方法至少包括依次进行的以下步骤：

步骤S1、利用第一管道检测机器人（例如CCTV检测机器人）获取原管道1的内壁图像信息，基于所获取的内壁图像信息，定位原管道1中的局部缺陷位置；

步骤S2、基于步骤S1中定位出的局部缺陷位置，进行所述局部缺陷位置的定点修复；

步骤S3、利用第二管道检测机器人 （例如CCTV检测机器人，其携带有测距结构，或者为管道内径在线检测机器人）获取经定点修复后的原管道1的内壁尺寸信息，并形成沿原管道1的路径延伸方向的内壁尺寸数据集；

步骤S4、将所述内壁尺寸数据集导入至与固化工具相连的计算机，利用计算机建模，并基于所述内壁尺寸数据集构建原管道1的内壁边界；

步骤S5、进入固化修复阶段，此时，向原管道1内拖入内衬管2并将固化工具置入内衬管2内，利用内衬管2进行原管道1的固化修复，在固化修复时，利用固化工具上的检测单元8获取的透视影像和尺寸数据与所构建的原管道1的内壁边界进行比对，确定原管道1与内衬管2之间是否存在间隙；若是，则调整用于固化修复的固化工具的位置和/或固化参数（目的在于，对存在间隙的位置进行进一步的修复处理），直至间隙3消除，若否，则固化工具继续前进，直至完成固化修复工作。其中的固化修复优选为紫外光固化管道修复，当然也可以是例如热水或蒸汽等进行的热固化修复方式，或者其他任何可替代的修复方式。

需要说明的是，在紫外光固化管道修复过程中，理想情况下，内衬管2与原管道1之间是紧密贴合的（参见图1），但在实际修复完成后往往发现部分内衬管2会出现褶皱等屈曲变形，甚至于固化后的内衬管2与原管道1之间存在间隙3（参见图2），这种间隙3的出现可能是由多方面原因导致的，例如：1、由于测量数据偏差或制作偏差等导致生产的内衬管2外径与原管道1的内径尺才不能很好匹配；2、原管道1存在局部变形、缩径、变径、转弯等情形，导致内衬管2不能很好的与原管道1匹配；3、固化时内衬管2内部的鼓胀压力不足，等等。间隙3的存在容易导致原管道1缺陷处理不到位，且在市政排水管道中原管道1大多是采用混凝土或钢筋混凝土结构制备，长期而言容易从原管道1的外部渗水积聚在内衬管2与原管道1之间的间隙3中，进而容易在内衬管2的内部出现局部鼓包或隆起，进一步造成原管道1与内衬管2的剥离，影响内衬管2内部的过水面积和管道使用寿命。现有技术针对内衬管2与原管道1贴合不实、出现间隙3的情形等，通常采用的手段为：（1）精确测量原管道1的尺寸，精确裁剪与制作内衬管2；（2）固化时保持足够高的气压，使内衬管2紧贴原管内壁；（3）做好原管道1的预处理工作；而以上手段在实际操作过程中还存在一定缺陷，例如，固化时所保持的气压缺乏参考依据，往往凭借于施工人员的施工经验，这就导致很多时候并不能达到真正的贴合。本发明在进行原管道1的修复时，利用检测单元8结合原管道1的内壁边界确定原管道1与内衬管2之间是否存在间隙3，然后进行相应处理，相较于现有技术中仅采用CCTV检测设备的外在缺陷检测，对于内衬管2与原管道1贴合情况掌握更为准确，针对性更强，方便提高修复质量。

在一个优选的实施方式中，步骤S1具体包括，利用第一管道检测机器人沿着原管道1匀速移动，在此过程中，借助于安装在第一管道检测机器人上的摄像机进行原管道1内壁的视频采集，同时，利用第一管道检测机器人上的处理器对所采集的视频进行取帧处理，获得连续的帧图片即所获取的内壁图像信息，然后通过卷积神经网络连续抓取所述帧图片上的局部缺陷位置的特征线，形成局部缺陷位置的特征线网格，之后利用YOLO算法（YouOnly Look Once）进行局部缺陷位置的目标检测，结合所述特征线网格实现对局部缺陷位置的定位。需要说明的是，现有技术中，对于原管道1上的局部缺陷位置，一般是由施工人员通过对视频的观测来确定，容易出现错、漏，本发明通过处理器基于YOLO算法进行原管道1上局部缺陷位置的快速定位，能够减少施工人员进行缺陷位置定位的参与度，且，这种定位方式采用计算机（第一管道检测机器人配备有处理器，实质为一计算机）进行完成，能够极大的提高目前管道修复的智能化程度。

进一步的，由于步骤S1中局部缺陷位置的定位采用计算机完成，在步骤S2中进行局部缺陷位置的定点修复时，可以通过计算机直接向用于定点修复的智能设备例如管道修复机器人发送定点修复指令，这样，管道修复机器人能够响应于上述定点修复指令而移动至待定点修复的位置并进行该点的修复施工。通过这种方式，施工人员几乎不再参与决策，而仅仅是进行修复观察即可（只有当修复过程出现问题时施工人员才会进行插手），从而可以将施工人员从施工决策中解放出来。可以理解的是，此时的施工人员充当的实质是视频监控员的角色，采用本发明的技术方案，不同管段、不同区域的管道定点修复施工均可以通过计算机以及信号线汇总至一个监控室或监控点，同一个施工人员可以同时对多个或多段管道的定点修复施工进行监控，相较于以往一个施工管段需要一名甚至多名施工人员的方式，能够极大的提高定点修复效率，节约人力成本。

进一步的，步骤S3中所使用的第二管道检测机器人为用于管道内径在线检测的检测机器人（这种机器人在现有技术中有很多，例如可参考长春理工大学的硕士学位论文“管道内径在线检测机器人的研究”，作者张涛；需要说明的是，内径的具体检测方法不是本发明的创新点所在，因此对于具体如何利用机器人进行内径尺寸检测，此处不进行详细的描述），本实施例的其中一个改进点在于，第二管道检测机器人上除了包括用于内径检测的内径检测单元外，还至少设置有数据处理单元、摄像头、位移计量单元和存储单元，其中，摄像头、位移计量单元和内径检测单元均与数据处理单元通信连接，数据处理单元用于对摄像头、位移计量单元和内径检测单元采集得到的数据（包括视频影像、位移距离、相应位置处的内径参数等）进行处理，以获得原管道1内壁上不同点位的位置坐标信息，并形成所述沿原管道1的路径延伸方向的内壁尺寸数据集，所述内壁尺寸数据集被存储至存储单元中。

在一个优选的实施方式中，第二管道检测机器人上的摄像头为360°全景摄像头，所述内径检测单元设置在摄像头处并沿着原管道1的径向方向设置（这样，内径检测单元所获得的其与原管道1内壁之间的距离，也等同于摄像头与原管道1内壁之间的距离），优选的，内径检测单元采用为激光测距传感器，激光测距传感器具有测距准确的特点，但其发出的激光往往只能是激光束，无法覆盖整个管道，因此，本发明在内径检测单元的基础上增设了摄像头，摄像头能够进行整个管道的全方位扫描，同时摄像头也能够进行管道内的测距，由于摄像头测距精确度不高，因此可以借助于激光测距传感器所获取的距离与对应点位处由摄像头所获取的距离进行比较，然后利用激光测距传感器所获取的距离对当前点位处整个圆周上的由摄像头所获取的距离（摄像头位置处至原管道1内壁各点之间的距离）进行修正，由此获得摄像头至原管道1内壁各个点之间准确的距离，在此基础上，可进行原管道1圆心位置的求取，以圆心处为坐标原点，由此可形成在当前点位处的沿径向方向的整个圆周上的各点的坐标信息，由于第二管道检测机器人在原管道1内是沿着原管道1的延伸方向不断移动的，会在原管道1的延伸方向上经过无数点位，通过位移计量单元可以确定第二管道检测机器人在原管道1内移动的位移，进而确定其位置，利用第二管道检测机器人在原管道1内移动的上述位移，结合各点位出对应的整个圆周上的各点的坐标信息，由此可以进行整合，获得沿原管道1的路径延伸方向的内壁尺寸数据集，该数据集包括了第二管道检测机器人在原管道1内移动的位移、以及在当前位移下的圆周上的各点的坐标信息。

为了更好的实现本发明的目的，内壁尺寸数据集被存储至第二管道检测机器人的存储单元中，这样，可以借助于可移动磁盘等进行拷贝，在进行固化施工前，可将第二管道检测机器人的存储单元中所存储的内壁尺寸数据集拷贝并导入至与固化工具相连的计算机，这些内壁尺寸数据集能够通过模拟软件建模形成为模拟状态下的原管道1，在此基础上，可构建原管道1的内壁边界（也即模拟状态下原管道1的内壁所在曲面），方便后续进行比较。

为了更好的实现本发明的目的，本发明在进行固化时，固化工具通过缆绳4拉动以在内衬管2内滑动，所使用的固化工具优选的包括紫外灯组件5、第一软管6、检测安装板7和检测单元8，其中，紫外灯组件5包括若干紫外灯，相邻的紫外灯之间通过第二软管6’连接，紫外灯组件5的一端也通过第一软管6与检测安装板7连接，检测单元8安装在检测安装板7的远离紫外灯组件5的一侧（降低紫外灯对检测单元8的影响），检测单元8上安装有穿透性探头9，所述穿透性探头9能够透过内衬管2检测原管道1与内衬管2之间的间隙3，所述穿透性探头9采集的数据通过缆绳4传递给与固化工具相连的计算机。优选的，所述穿透性探头9采用为太赫兹探头。由于太赫兹探头具有穿透力强、成像分辨率高等特点，可探测纳米级结构，借助于太赫兹探头，能够获取原管道1和内衬管2各自内部以及分界面之间的透视影像及距离管道圆心处的尺寸数据，结合在前所构建的原管道1的内壁边界，能够判定原管道1和内衬管2之间是否存在间隙3。需要说明的是，在进行固化修复时，通常所使用的内衬管2可能会包括不同的层，通常，在理论上修复后的管道中管结构一共包含内膜层、复合材料层、外膜层和旧管道（原管道1）层四层，复合材料层一般为树脂载体材料或增强材料，包括耐磨层等，在实际修复过程中，原管道1本身也可能是层状管道，且在长期的使用过程中其外部本身也可能会形成类似于间隙3的空隙，此外，在固化过程中内衬管2自身的不同的层之间出现融合例如通过UV胶，导致一部分层并不能被识别出来，若仅仅采用穿透性探头9进行测量、成像，则很难确定哪一层所对应的是原管道1和内衬管2之间的分界，容易导致误判，而由于在市政排水管道中原管道1大多是采用混凝土或钢筋混凝土结构制备，在固化修复时基本不会发生变形，为此，本发明在固化修复前利用第二管道检测机器人获取了原管道1的内壁尺寸数据集，构建形成了原管道1的内壁边界，当利用穿透性探头9测量并透视成像后，可通过其检测到的各分界面的透视影像及距离管道圆心处的尺寸数据与所构建的原管道1的内壁边界进行比较，然后将穿透性探头9检测到的与所构建的原管道1的内壁边界最匹配的分界面作为原管道1的内壁界面，由此能够方便确定间隙3的存在与否，这样进行判定的准确性更高。通常，在间隙3的确定时，若检测到在原管道1的内壁界面处形成非环形的过渡，例如如图2所示的月牙形结构，则认定为存在间隙，需要进行调整用于固化修复的固化工具的位置和/或固化参数。需要说明的是，第一软管6与第二软管6’相同或者不同。

优选的，检测单元8包括固定连接在检测安装板7上的安装柱81以及套设在安装柱81外的活动套82，穿透性探头9呈圆周阵列的方式均匀分布在活动套82上（图中未示出）。活动套82的设置能够方便进行穿透性探头9的更换和调试，在进行设备的太赫兹成像调试时，只需将活动套82携带穿透性探头9一起进行调试即可，无需将整个固化工具一起送入调试车间进行调试。

需要进一步说明的是，通常，间隙3容易形成在原管道1的顶部内侧，这是由于重力等因素的作用，导致内衬管2在顶部无法很好的与原管道1贴合而导致，为此，本发明更为优选的是，穿透性探头9采用在圆周上非均匀的分布在活动套82上（参见图4），且位于上方的穿透性探头9相较于位于下方的穿透性探头9分布密度更大，由此提高检测的精度。

此外，如图3所示，固化工具的两端均连接有缆绳4，这样，可以左右拖动固化工具，使其位于不同的位置，当检测到间隙3的存在时，可以通过回拉使固化工具的紫外灯组件5再次处于所检测到的间隙3的位置处，此时可调整内衬管2内的气压、紫外灯组件5的功率等，进行进一步修复。另外，可以理解的是，紫外灯组件5处还设置有温度传感器等，以用于监测固化温度，方便及时进行调整。在固化修复时，紫外灯组件5位于移动的前端，检测单元8位于移动的后端。

实施例二

在实施例一的基础上，本发明的复合材料管道成型的全历程智能检测方法还进一步包括：

在步骤S5的固化修复阶段，基于穿透性探头9所获取的包括原管道1的透视影像结合所构建的原管道1的内壁边界确定原管道1当前的壁厚状态，在步骤S5结束后，基于原管道1当前的壁厚状态确定是否需要进行二次固化修复。

通常而言，现有技术中在进行固化修复时，往往通过施工人员的经验来确定内衬管2的厚度，其一般认为原管道1的厚度是保持着原始厚度的，因此，在一次固化修复后，只要通过CCTV检测机器人验收合格就结束施工。但实际情况是，原管道1在长期的使用过程中，与外部土壤层中可能存在的腐蚀性物质、细菌、水流等的作用，导致原管道1的厚度可能已经发生改变，甚至于原管道1的外部已经出现了大面积的凹坑等，此时的原管道1的强度已经大幅下降，因而凭借经验确定的内衬管2可能其强度也无法达到预期。本发明通过对原管道1当前的壁厚状态的确定，能够为原管道1内部的修复用的内衬管2进行评定，并为原管道1内部衬管的修复强度提供评价依据。若一次固化修复时通过人为经验确定的内衬管2的厚度无法满足实际施工需要，则可在其内部进一步固化另一层衬管，而由于内衬管2本身主要采用树脂载体材料、UV胶等固化粘附，在一定的温度下容易软化并在冷却后再次固化，因此，进一步固化的另一层衬管能够与内衬管2很好的贴合。

优选的，所述二次固化修复所使用的所述另一层衬管采用为与内衬管2相同的材料。

最后，还需要说明的是，在本文中，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者操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或者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过程、方法、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。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对实施例的多种修改对本领域的专业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发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的实施例，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。

Claims (9)

1.一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其中，所述复合材料管道至少包括位于地下的待修复的原管道（1）和用于修复所述原管道（1）的内衬管（2），所述内衬管（2）借助于固化工具被贴附至原管道（1）的内壁，其特征在于，所述方法至少包括依次进行的以下步骤：

步骤S1、利用第一管道检测机器人获取原管道（1）的内壁图像信息，基于所获取的内壁图像信息，定位原管道（1）中的局部缺陷位置；

步骤S2、基于步骤S1中定位出的局部缺陷位置，进行所述局部缺陷位置的定点修复；

步骤S3、利用第二管道检测机器人获取经定点修复后的原管道（1）的内壁尺寸信息，并形成沿原管道（1）的路径延伸方向的内壁尺寸数据集；

步骤S4、将所述内壁尺寸数据集导入至与固化工具相连的计算机，利用计算机建模，并基于所述内壁尺寸数据集构建原管道（1）的内壁边界；

步骤S5、进入固化修复阶段，此时，向原管道（1）内拖入内衬管（2）并将固化工具置入内衬管（2）内，利用内衬管（2）进行原管道（1）的固化修复，在固化修复时，利用固化工具上的检测单元（8）获取的透视影像和尺寸数据与所构建的原管道（1）的内壁边界进行比对，确定原管道（1）与内衬管（2）之间是否存在间隙（3）；若是，则调整用于固化修复的固化工具的位置和/或固化参数，直至间隙（3）消除，若否，则固化工具继续前进，直至完成固化修复工作。

2.如权利要求1所述的一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其特征在于，步骤S1具体包括，利用第一管道检测机器人沿着原管道（1）匀速移动，在此过程中，借助于安装在第一管道检测机器人上的摄像机进行原管道（1）内壁的视频采集，同时，利用第一管道检测机器人上的处理器对所采集的视频进行取帧处理，获得连续的帧图片即所获取的内壁图像信息，然后通过卷积神经网络连续抓取所述帧图片上的局部缺陷位置的特征线，形成局部缺陷位置的特征线网格，之后利用YOLO算法进行局部缺陷位置的目标检测，结合所述特征线网格实现对局部缺陷位置的定位。

3.如权利要求2所述的一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其特征在于，在步骤S2中进行局部缺陷位置的定点修复时，通过计算机直接向用于定点修复的管道修复机器人发送定点修复指令，管道修复机器人能够响应于上述定点修复指令而移动至待定点修复的位置并进行该位置的定点修复施工。

4.如权利要求3所述的一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其特征在于，所述第二管道检测机器人至少包括用于内径检测的内径检测单元、数据处理单元、摄像头、位移计量单元和存储单元，其中，摄像头、位移计量单元和内径检测单元均与数据处理单元通信连接，数据处理单元用于对摄像头、位移计量单元和内径检测单元采集得到的数据进行处理，以获得原管道（1）内壁上不同点位的位置坐标信息，并形成所述沿原管道（1）的路径延伸方向的内壁尺寸数据集，所述内壁尺寸数据集被存储至存储单元中。

5.如权利要求1-3中任一项所述的一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其特征在于，步骤S5中，所述固化工具通过缆绳（4）的拉动以实现其在内衬管（2）内的滑动，所使用的固化工具包括紫外灯组件（5）、第一软管（6）、检测安装板（7）和检测单元（8），其中，紫外灯组件（5）包括若干紫外灯，相邻的紫外灯之间通过第二软管（6’）连接，紫外灯组件（5）的一端通过第一软管（6）与检测安装板（7）连接，另一端与缆绳（4）相连接，检测单元（8）安装在检测安装板（7）的远离紫外灯组件（5）的一侧，检测单元（8）上安装有穿透性探头（9），所述穿透性探头（9）能够透过内衬管（2）检测原管道（1）与内衬管（2）之间的间隙（3），所述穿透性探头（9）采集的数据通过缆绳（4）传递给与所述固化工具相连的计算机。

6.如权利要求5所述的一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其特征在于，所述穿透性探头（9）采用为太赫兹探头。

7.如权利要求5所述的一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其特征在于，所述检测单元（8）包括固定连接在检测安装板（7）上的安装柱（81）以及套设在安装柱（81）外的活动套（82），穿透性探头（9）在圆周上非均匀的分布在活动套（82）上，且位于上方的穿透性探头（9）相较于位于下方的穿透性探头（9）的分布密度更大。

8.如权利要求1所述的一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其特征在于，所述方法还进一步包括：

在步骤S5的固化修复阶段，基于穿透性探头（9）所获取的包括原管道（1）的透视影像结合所构建的原管道（1）的内壁边界确定原管道（1）当前的壁厚状态，在步骤S5结束后，基于原管道（1）当前的壁厚状态确定是否需要进行二次固化修复。

9.如权利要求1-4中任一项所述的一种复合材料管道成型的全历程智能检测方法，其特征在于，所述方法被应用于非开挖管道修复。