实时视觉监视的管外漏磁检测机器人

20241010

制造业

目前采用设计的实验样机，在实验室条件下针对最小尺寸为5mm*5mm等各类型管道缺陷进行检测，基于提出的多模态检测方法，各类型缺陷定位的置信度在0.97以上，缺陷三维反演的平均相对误差在1.25%-1.54%之间；在管厂针对服役后的管道进行检测，管道缺陷定位的置信度最低为0.975，缺陷三维反演的平均相对误差在1.16%-1.27%。

合作需求：项目初期需要一定的研发资金投入，用于进一步的技术优化、产品试制及市场调研等。需提供一定面积的实验室或研发场地，用于科技成果的验证及产品组装，具备基础设施如水、电、气等配置。合作方需具备基础的研发设备，如精密仪器、数据分析设备、测试平台等。

可国（境）内外转让

我国管道运输系统复杂而庞大，仅石油和天然气管道的总里程就高达数十万公里，因此该技术具有庞大的潜在市场规模，本技术不仅可以提高风险管道区域的检测效率，还可以使许多传统检测方法难以覆盖的管道得到有效检测和维护。与同类产品相比，本技术应用氢损伤-应力-磁感应强度的数学模型，基于机器视觉与漏磁技术的管道缺陷多模态检测方法等智能检测方法，在管道、储罐以及管廊检测及输氢管道检测方面具有优势，同时采用永磁检测形式，维护成本低，智能分析方法附加值的收益较高。

北京市昌平区人民政府

针对目前的漏磁检测系统定性研究较多，量化分析困难的问题，提出一套基于实时视觉监视的管外漏磁检测机器人。设计了24组探头可以实现扫描一次全方位检测，采用视觉监视监测情况，且提出基于机器视觉与漏磁技术的管道缺陷多模态检测方法，设计并搭建了漏磁检测与双目视觉检测样机，采用Mask R-CNN网络对管道缺陷进行分类、分割和定位，采用格拉姆角场提取漏磁信号的二维特征，分别利用三个ResNet101网络实现缺陷特征融合，反演管道缺陷的尺寸；系统运行速度为0.25m/s范围内，该系统的基于漏磁信号的应力检测精度可以达到±30MPa/0.1mT，在管道、储罐以及管廊检测中具有较好的应用价值和市场前景。 此外，该系统具有氢损伤-应力-磁感应强度的数学模型，基于此模型可以通过漏磁检测评估输氢管道氢损伤及应力状态，可以用于输氢管道安全检测应用场景。