基于主动式全景视觉传感器的管道内部缺陷检测方法

针对管道内表面检测空间受限的约束以及同时需要检测管道内壁功能性缺陷和结构性缺陷等需求,基于主动式全景视觉检测原理提出了一种既能视觉检测管道横截面几何尺寸又能获取和分析管道内壁表面缺陷的管道内部全方位视觉检测方法。利用携带有主动式全景视觉传感器的爬行机器人进入管道内部,分别实时获取内壁全景图像及激光横断面扫描全景图像。本文重点介绍基于管道内壁全景图像的缺陷检测方法,对管道内壁全景图像进行展开、预处理并提取管道病害区域的几何特征,最后判定缺陷类别及危害程度。经本文方法获取的缺陷几何特征实验数据验证,管道内表面存在的较为普遍的裂缝、腐蚀缺陷几何特征差异明显:腐蚀缺陷的圆形度较大,而裂缝缺陷的圆形度趋于0;腐蚀缺陷的凸度普遍大于裂缝缺陷;裂缝缺陷由于弯曲程度不同其边界离心率变化率大,而腐蚀缺陷的边界离心率趋于1。实验结果表明:该系统能够有效提取疑似缺陷区域并计算各几何特征,可通过合适的阈值判定其所属类别,为管道内表面缺陷检测提供了一种新的手段。

基于主动式全景视觉的管道形变检测及重构技术的研究

研究了一种采用主动式全景视觉传感器(ASODVS)的管道内表面全方位检测方法。基于主动式全景视觉检测原理,提出了一种能够快速、全方位获取管道内壁三维点云信息,实现视觉检测管道形变的全景激光视觉系统;利用携带有ASODVS的爬行机器人进入管道内部,采集激光横断扫描全景图像;然后根据提取的管道内壁三维点云数据计算最小直径、横断面面积等几何特征判断变形率;最后根据三维点云圆周分布的特征,采用三角格网模型进行三维重构。实验结果表明:基于主动式全景视觉的管道内壁全方位检测系统能够实时完成对管道凹凸形变的检测和识别,并恢复管道内壁的三维形貌,具有较高的检测精度。