發(fā)布時間：2018-07-07 13:44

  本文選題：管道機器人 + PIC單片機��； 參考：《天津理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,隨著國家工農(nóng)產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,管道作為水、石油、天然氣等資源的重要運輸方式,其需求量逐年提高。但由于管道通常長年處于惡劣的工作環(huán)境下,受地質(zhì)災(zāi)害、化學腐蝕等外在因素的影響,會發(fā)生管道內(nèi)部損壞、管道泄漏甚至導致爆炸等嚴重危險事故,給人們生活帶來嚴重隱患。為了保證管道運輸在安全可靠的前提下給人們生產(chǎn)生活帶來便利,世界各國都制定了嚴格的法律法規(guī),強制企業(yè)實施管道檢測。因此管道檢測機器人應(yīng)運而生,它能代替檢測人員進入管道內(nèi)部檢測,保證人員安全且提高檢測效率。本文自主設(shè)計研發(fā)了一套具有遠程監(jiān)控功能的螺旋驅(qū)動式管道檢測機器人。首先,在行走機構(gòu)設(shè)計上,通過對比當前主流管道機器人行走方式的優(yōu)缺點,結(jié)合被檢測管道的實際情況,設(shè)計了帶有彈簧壓壁裝置的螺旋輪式行走機構(gòu),測試結(jié)果表明該機構(gòu)能實現(xiàn)在各種角度下的管道內(nèi)穩(wěn)定行走;在底層硬件系統(tǒng)設(shè)計上,根據(jù)管道機器人的技術(shù)需求,設(shè)計以PIC單片機為控制核心,輔以霍爾測速、超聲波測距、傾角測量等傳感器,并在前端帶載CCD網(wǎng)絡(luò)攝像頭,實現(xiàn)對管道內(nèi)部環(huán)境以及機器人自身狀態(tài)的檢測。其次,以Visual Studio2010作為開發(fā)環(huán)境,以C#作為主要編程語言,結(jié)合底層硬件系統(tǒng),設(shè)計監(jiān)控中心的上位機軟件系統(tǒng),該系統(tǒng)通過Wifi無線的方式與管道機器人進行通訊,能夠?qū)崿F(xiàn)遠程控制管道機器人的運動、實時顯示管道內(nèi)狀態(tài)信息、顯示管道內(nèi)部環(huán)境圖像并對其進行處理等功能;作為管道機器人檢測工作后的延伸,設(shè)計以ROS機器人操作系統(tǒng)為平臺,以C++為編程語言的六軸機械臂控制系統(tǒng)。最后,根據(jù)實際管道內(nèi)部缺陷圖像特點,設(shè)計針對管內(nèi)腐蝕圖像的處理算法,由于攝像頭成像的特點對采集的管道圖像進行柱面展開處理,為了防止設(shè)備通道對圖像造成影響采用LAB彩色空間,對圖像進行分割處理采用分塊+Otsu+K-means算法的形式,研究表明該算法在處理管道缺陷圖像時達到的分割質(zhì)量較其他算法更好,運算速度更快。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of the national industrial and agricultural industry, as an important transportation mode of water, oil, natural gas and other resources, the demand of pipeline is increasing year by year. However, the pipeline is damaged by the factors such as geological disasters, chemical corrosion and other factors, due to the pipeline usually in a bad working environment. Serious dangerous accidents, such as explosion, bring serious hidden danger to people's life. In order to ensure that pipeline transportation is convenient to people's production and life on the premise of safety and reliability, all countries in the world have formulated strict laws and regulations and forced enterprises to carry out pipeline inspection. Therefore, the pipeline inspectors have come into being, which can replace the inspectors to enter. The internal inspection of the pipeline ensures the safety of the personnel and improves the detection efficiency. This paper independently designs and develops a set of spiral driven pipeline detection robot with remote monitoring function. First, the design of the walking mechanism is designed to compare the current running mode of the mainstream pipeline robot, and the actual situation of the detected pipeline is designed. The test results show that the mechanism can achieve stable walking in various angles. Based on the design of the hardware system, the PIC microcontroller is designed based on the technical requirements of the pipeline robot, with Holzer velocity measurement, ultrasonic distance measurement, angle measurement and so on. With the CCD network camera on the front end, the internal environment of the pipeline and the self state of the robot are detected. Secondly, using the Visual Studio2010 as the development environment, using C# as the main programming language and the underlying hardware system, the upper computer software system of the monitoring center is designed. The system is entered into the pipeline robot by Wifi wireless mode. It can realize the movement of long-distance control pipe robot, display the state information in the pipeline in real time, display the internal environment image of the pipeline and process it. As the extension of the pipeline robot detection work, the six axis manipulator control system based on the ROS robot operating system and the programming language of C++ is designed. Then, according to the characteristics of the internal defect image of the actual pipeline, a processing algorithm for the internal corrosion image of the tube is designed. Because of the characteristics of the camera imaging, the cylinder image is processed by the cylinder image. In order to prevent the device channel from affecting the image, the LAB color space is used, and the block +Otsu+K-means algorithm is used for the image segmentation. The research shows that the segmentation quality of the algorithm is better than that of other algorithms in dealing with pipeline defect images, and the computation speed is faster.
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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本文編號：2105141