一种管道蛇形机器人的裂缝视频检测系统

摘要：

为实现蛇形机器人在管道内部快速准确的识别管道内壁裂缝,基于一种改进YOLOv3算法为管道蛇形机器人设计了快速检测管道裂缝的系统.该系统搭载了 500万像素相机以及用于辅助标定的两个激光发生器,通过摄像机采集管道内部视频信息,使用改进YOLOv3算法对视频进行检测,若识别出裂缝则输出当前图像.之后结合激光标定和边缘检测算法得到当前裂缝的几何信息.改进YOLOv3算法使用K-means++算法对裂缝数据集进行聚类,得到最佳先验框,并使用距离交并比代替传统的交并比作为损失函数,以提高识别精度和速度.实验表明,改进YOLOv3算法平均精度为87.23％,与原始YOLO)v3算法相比提高了 5.88％;同时基于激光标定算法的图像处理得到的裂缝几何信息与实际尺寸误差在5％以内,可以用于实际工程.

关键词：管道裂缝、动态目标检测、YOLOv3算法、管道蛇形机器人、距离交并比、K-means++

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;机器人仿生与功能研究北京市重点实验室项目

在线出版日期：2023-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2492-2498