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一种用于管道作业机器人的防腐蚀控制系统及方法
发布时间: 2025-10-18
基本信息
合作方式：
技术服务
成果类型：
发明专利
行业领域：
新能源及节能技术,环境监测技术
成果介绍
本成果针对管道腐蚀检测效率低、精度不足、人工干预成本高的问题，研发了一种用于管道作业机器人的防腐蚀控制系统及方法，属于管道智能维护技术领域。该系统通过多模块协同实现管道腐蚀的精准检测与自适应控制，核心组成包括：
1. 多传感器融合模块：集成摄像头与多种环境传感器，实时获取管道内部图像的同时，动态采集温度、湿度、气体成分等环境参数，为后续分析提供基础数据；
2. 三维建模与定位模块：基于 SLAM（同步定位与地图构建）算法，结合管道图像数据构建管道三维模型，同时实时定位机器人在管道内的精确位置，解决复杂管道环境下的定位难题；
3. 智能决策模块：采用 YOLOv5 深度学习算法识别管道腐蚀区域及位置，通过电磁涡流检测技术精准测量腐蚀区域的厚度，利用深度学习模型提取腐蚀形态轮廓；并依据管道内部环境参数与机器人位置信息，触发自适应控制策略，实现针对性作业调整。
该系统实现了管道腐蚀检测从 “人工目测” 到 “智能感知 - 精准分析 - 自适应控制” 的升级，经测试，腐蚀区域识别准确率达 95% 以上，腐蚀厚度测量误差≤0.1mm，定位精度≤5cm，大幅提升了管道腐蚀检测的效率。
成果亮点
本成果的技术亮点体现在多技术融合与智能化升级，突破了传统管道腐蚀检测的技术瓶颈：
1. 多传感器与算法协同创新：将摄像头、环境传感器与 SLAM 算法融合，实现管道三维建模与机器人实时定位的一体化，解决了复杂管道（如弯道、分支管）环境下的 “定位难、建模不准” 问题，为后续腐蚀分析提供精准空间坐标；
2. 腐蚀检测精度突破：创新性地结合 YOLOv5 目标检测与电磁涡流检测技术，既实现腐蚀区域的快速识别（识别速度较传统方法提升 3 倍），又通过电磁涡流技术精准测量腐蚀厚度（误差≤0.1mm），同时利用深度学习提取形态轮廓，实现腐蚀特征的全面量化；
3. 自适应控制策略：基于管道环境参数（如湿度、腐蚀性气体浓度）与机器人位置，动态触发控制策略（如调整检测速度、聚焦重点区域），避免无效作业，使检测效率提升 40% 以上；
传统管道腐蚀检测依赖人工进入或单一设备，存在效率低、风险高、数据不全面等问题，本成果通过 “感知 - 建模 - 分析 - 控制” 的全流程智能化，填补了管道机器人防腐蚀控制的技术空白，具备显著技术优势。
团队介绍
按贡献排序：
1. 于刚：项目总负责人，高级工程师，西安深蓝智能机器有限公司研发总监，专注于机器人控制技术研究 12 年，主持过 3 项省级智能装备攻关项目，获国家专利 8 项，负责系统整体架构设计与技术路线规划；
2. 焦志伟：算法研发负责人，北京通成达水务建设有限公司技术骨干，博士，深耕 SLAM 与深度学习算法领域，主导 YOLOv5 与 SLAM 算法的融合开发，发表相关论文 10 篇；
3. 邱颖：传感器技术负责人，河南聚柒建设工程有限公司高级工程师，专注于多传感器融合技术应用，负责环境参数采集模块的硬件选型与调试，曾参与国家级管道检测项目；
4. 史建、陈永利：智能决策模块研发成员，负责腐蚀分析模型与自适应控制策略的开发，具备丰富的管道工程实践经验；
团队共 11 人，涵盖机器人控制、算法开发、传感器应用、管道工程等领域，其中高级职称 5 人，博士 3 人，分工明确，在 “算法 - 硬件 - 工程应用” 环节形成闭环协作。
成果资料
产业化落地方案
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