【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及管道机器人，特别是一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法及系统。
技术介绍
1、随着能源需求的持续攀升，发电厂的重要性日益凸显。其中，火力发电厂作为主要的发电方式之一，占据了全国当年发电总量的69.96％。在火力发电厂中，各种管道系统的安全稳定运行对于保障发电效率和可靠性起着关键作用。然而，管道在长期的运行过程中，往往处于复杂且恶劣的工作环境之中。这使得管道内部容易出现诸多问题，例如受到化学物质的侵蚀而产生腐蚀现象，水中杂质的沉积导致结垢，以及由于压力和温度变化等因素引发的裂纹等。倘若这些问题未能得到及时的察觉和妥善处理，极有可能引发严重的安全事故，导致生产被迫中断。这不仅会给企业带来巨大的经济损失，还可能对周围环境造成严重的污染和破坏。
2、为了确保管道的安全运行，开发一种高效、精准的管道内部情况检测技术显得迫在眉睫，具有极其重要的现实意义和应用价值。传统的管道检测方法通常需要将管道进行解体，这种方式不仅成本高昂，而且维修周期漫长，会对生产造成较大的影响。现有的一些无损检测技术，如超声波探伤和射线探伤等...
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，基于超声波模块实时扫描管道截面轮廓，动态调整履带磁吸力强度以适应管径变化，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，若所述梯度绝对值小于预设阈值，则基于线性插值模型实时调节电磁铁电流强度，具体为：
4.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，若所述梯度绝对值大于预设阈值，则触发动态补偿模式...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，基于超声波模块实时扫描管道截面轮廓，动态调整履带磁吸力强度以适应管径变化，具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，若所述梯度绝对值小于预设阈值，则基于线性插值模型实时调节电磁铁电流强度，具体为：
4.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，若所述梯度绝对值大于预设阈值，则触发动态补偿模式，采用前馈-反馈复合控制结构调整磁吸力输出，具体为：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，遇到弯管时，获取弯管曲率半径，根据所述弯管曲率半径制定机器人的扭矩控制策略，具体为：
6.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的磁性履带管道机器人控制方法，其特征在于，采用轻量化卷积神经网络对管道内壁图像进行全局缺陷粗筛，获取异常区域，具体为：
7.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨军，周启业，周利，郑宇楠，黄时浩，王贵烽，钟安科，黄镇东，刘泰楠，朱昊骏，梁文轩，黄伟，
申请(专利权)人：广东轻工职业技术大学，
类型：发明
国别省市：
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