劉晶晶，韓秀林，李建一，周書亮，鄧軍煥，王 洋

（1.華油鋼管有限公司，河北 青縣 062658；2.河北省高壓管線螺旋焊管技術創(chuàng)新中心，河北 青縣 062658）

0 前 言

鋼管內壁檢測是鋼管質量檢驗的重要環(huán)節(jié)。鋼管檢測機器人不僅可以協(xié)助工作人員檢測內壁缺陷，還可以替代檢測人員進入一些環(huán)境復雜、空間狹小的鋼管中，然而這些機器人的檢測水平與可靠性參差不齊。此外，以往的缺陷檢測過程采用紙質記錄的方式，相較電子圖像采集和記錄，紙質記錄不便于記錄和查詢，易缺失、出錯。本研究從優(yōu)化設計機器人運行機構、增強其可靠性、提高機器人利用率、降低工人勞動強度、提高工作效率以及擴大檢測作業(yè)范圍等方面，綜合智能移動載體和管道缺陷檢測技術，設計了一種高可靠性的模塊化控制系統(tǒng)鋼管內壁檢測機器人。

1 設計思路

鋼管內壁檢測系統(tǒng)采用軟硬件結合的模塊化方式進行整體設計，系統(tǒng)包括視頻采集模塊、鋼管邊緣檢測模塊、無線傳輸模塊、RFID 標簽讀取模塊、機器人本體模塊、移動模塊以及智能缺陷專家云引擎數(shù)據(jù)庫等，配合控制軟件、人工智能算法的應用，實現(xiàn)鋼管內壁缺陷檢測的最優(yōu)化匹配。

硬件部分采用機器人系統(tǒng)對鋼管進行巡檢與探測，不僅要保證各模塊的穩(wěn)定性與精確度，還要考慮各模塊之間協(xié)作的一致性；軟件部分通過無線傳輸系統(tǒng)，由遠程操作器控制機器人動作，通過RFID射頻技術，獲取物聯(lián)網(wǎng)鋼管信息，同時應用人工智能算法對采集的圖片進行處理，得到缺陷識別結果，與專有的缺陷專家云數(shù)據(jù)庫交互判斷，從而達到自動化分析檢測的目的。

收集生產(chǎn)現(xiàn)場鋼管內壁缺陷信息（圖像和數(shù)據(jù)），并與現(xiàn)有缺陷指標數(shù)據(jù)做對比分析，能夠為后續(xù)搭建云引擎數(shù)據(jù)庫奠定數(shù)據(jù)基礎。搭建千兆網(wǎng)絡傳輸環(huán)境及服務器磁盤陣列存儲環(huán)境，提高高清視頻圖片傳輸速度與存儲模式，確保后期高清圖片采集存儲的穩(wěn)定性。

2 系統(tǒng)設計

2.1 硬件設計

2.1.1 機器人本體模塊

鋼管內壁檢測機器人硬件部分主要由機器人本體、操作遙控終端和輸送單元（可移動升降平臺）三部分組成。機器人本體主要包括機械臂、底板、電池、高清云臺、防跌落感應系統(tǒng)（如圖1所示）；操作遙控終端包括視頻顯示器、安勤工控機、無線傳輸模塊、指令操作界面、存儲裝置；輸送單元包括導軌、機器人平放平臺。

圖1 機器人本體小車結構示意圖

本研究設計的鋼管內檢測機器人尺寸適用管徑508～1 620 mm。為滿足機器人在管道內穩(wěn)定行走，綜合比較輪式、蠕動式、履帶式、多足行走、螺旋驅動等方式，輪式驅動具有驅動能力強、主動轉向性好、運動效率高、可靠性好等特點，因此移動裝置采用錐齒輪+鏈條傳動雙電機輪式驅動，通過電機控制機械結構實現(xiàn)自適應管道直徑變化，并且具備較高和均勻的運行速度，保障機器人穩(wěn)定性和靈活性。機械臂設計采用絲杠步進電機驅動連桿結構，可自動升降，以適應不同管徑距離。在機器人幾何中心位置安裝陀螺儀傳感器，用于測量機器人運動時是否處于水平的姿態(tài)。

機械臂前端掛載相機，由3個120°或4個90°攝像頭組成可以360°環(huán)視的攝像頭組，結合補光燈一起安裝在控制云臺上，以保證拍攝圖像清晰無死角，相機安裝減震裝置，相機工作時角度不受機械臂轉動影響。電源為內部的各種檢測裝置及控制裝置提供動力，線纜式電源具有不斷電優(yōu)點，且機器人故障時可通過抗拉電纜收回，但負載較重。無纜式電源可攜帶電池組，配備電量檢測、自動返航功能，保證為機器人提供可靠動力系統(tǒng)，因此本系統(tǒng)采用無纜式電源。

2.1.2 輸送單元模塊（可移動升降平臺）

輸送單元模塊（可移動升降平臺）根據(jù)機器人尺寸匹配設計，如圖2 所示。輸送單元可根據(jù)需求由電池或電源模塊供電，控制信號線與主控板上相應接口連接。輸送單元工作中搭載機器人本體小車自動運行到指定地點。

圖2 可移動升降平臺

2.1.3 操作遙控終端

操作遙控終端主要由安裝箱體、視頻顯示器、工控機、存儲裝置、指令操控界面、I/O控制端等組成。操作遙控終端是機器人手動號令的發(fā)動者，控制鋼管內壁檢測機器人按照指令動作，并將機器人的狀態(tài)實時反饋給操作者。

2.2 軟件設計

軟件利用QT5.12 和Visual Studio 2017 開發(fā)，數(shù)據(jù)庫采用MySQL。主要功能包括操作遙控終端控制系統(tǒng)、無線傳輸系統(tǒng)、人工智能算法和缺陷云數(shù)據(jù)庫。

2.2.1 上位機操作遙控終端控制系統(tǒng)

機器人按上位機操作遙控終端控制系統(tǒng)發(fā)出的指令進行運動，采集鋼管內部圖像，并對工裝進行校位，確定機器人工作位置，發(fā)現(xiàn)問題實時報警，實現(xiàn)對機器人的運動控制、數(shù)據(jù)收發(fā)、圖像接收、發(fā)送控制命令等功能。操作控制終端界面如圖3 所示。

圖3 操作控制終端界面

2.2.2 無線傳輸系統(tǒng)

無線傳輸系統(tǒng)實現(xiàn)實時視頻圖像數(shù)據(jù)的傳輸、鋼管信息數(shù)據(jù)的傳輸?shù)?。無線傳輸系統(tǒng)接收機器人傳輸?shù)囊曨l信息，并轉發(fā)來自控制中心的機器人控制命令。機器人對錄制的視頻實時存儲，并通過RFID 芯片自動獲取物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中鋼管的管號信息及生產(chǎn)信息，形成內檢檢測報告。機器人系統(tǒng)與現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)信息集成，在生產(chǎn)過程中實時把控鋼管檢測信息，并做出相應的處理。機器人本體無線網(wǎng)絡控制流程和可移動升降平臺無線網(wǎng)絡控制流程如圖4所示。

圖4 機器人本體無線網(wǎng)絡控制和可移動升降平臺無線網(wǎng)絡控制流程圖

2.2.3 人工智能算法

系統(tǒng)所采用的檢測算法是基于目前最新的人工智能深度學習框架，在16 種算法（顯著性檢測、超像素分割、貝葉斯缺陷識別模型、基于深度學習的缺陷缺陷檢測算法等）測試和對比的基礎上，不斷改進，形成了一種精度高且能達到實時監(jiān)測要求的缺陷識別定位算法。利用機器人傳回的數(shù)據(jù)，將視頻采樣為關鍵幀圖像，并對圖像中的缺陷進行有效識別和抓取，將提取到的缺陷圖像定位標記保存，當檢測到故障點時實時報警，并在大屏幕上顯示故障圖像和故障位置，以便操作人員進行人工確認。

2.2.4 缺陷云數(shù)據(jù)庫

缺陷云數(shù)據(jù)庫對圖像數(shù)據(jù)進行存儲和管理，形成鋼管內檢檢測報告，為缺陷模型的建立形成大數(shù)據(jù)支持。

3 運行過程

鋼管檢測機器人運行過程如圖5所示。鋼管檢測機器人收到指令，由輸送單元（可移動升降平臺）攜帶機器人從原始位置出發(fā)，到達管口處，觸發(fā)距離傳感器，機器人向管內移動，傳感器同時觸發(fā)控制端工控機程序，機器人檢測系統(tǒng)與控制系統(tǒng)開始工作，畫面?zhèn)骰毓た貦C。機器人行進到管端后，前端傳感器發(fā)出指令，控制系統(tǒng)與檢測系統(tǒng)停止工作，同時機器人退回至輸送單元（可移動升降平臺）初始位置，結束作業(yè)，生成檢測報告進行分析存儲。

圖5 鋼管檢測機器人工作流程圖

4 應用效果

經(jīng)過調試，鋼管內壁檢測機器人運行穩(wěn)定、靈活，在設計范圍內可自適應不同的管徑，同時可清晰地抓拍當前幀畫面，快速檢索定位，為檢測人員提供數(shù)據(jù)分析。軟件部分經(jīng)過不斷優(yōu)化，與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)深度集成，通過在生產(chǎn)現(xiàn)場針對不同缺陷的鋼管進行反復模擬訓練學習，收集了大量新型缺陷/缺欠，規(guī)避壓痕、焊渣、鐵屑等非缺陷因素。根據(jù)現(xiàn)場測試情況，持續(xù)優(yōu)化人工智能算法，不斷充實完善數(shù)據(jù)庫，并在現(xiàn)場對成品檢測后的鋼管利用人工智能算法及缺陷引擎數(shù)據(jù)庫進行缺陷識別測試，與成品實際檢測結果進行對比分析，對現(xiàn)有缺陷數(shù)據(jù)庫中的缺陷/缺欠識別率達到97%。

5 結束語

設計的鋼管內壁檢測機器人將多傳感器數(shù)據(jù)融合分析技術，采用模塊化設計，軟硬件平臺協(xié)同工作，增強了機器人整體的穩(wěn)定性與可靠性，可適用鋼管規(guī)格Φ508 mm～Φ1 620 mm。機器人運動速度最高可達4 m/min，能夠提高鋼管內表面缺陷在線檢測的效率，減少人為檢測失誤，解決檢測條件困難、人員作業(yè)空間受限條件下的鋼管內表面檢測難題，保證鋼管檢測過程高效、可靠地讀取和記錄鋼管信息，不僅為提高鋼管內壁檢測機器人的檢測效果提供了參考，而且對鋼管內壁檢測自動化、信息化水平提升具有重要意義。