管道普遍应用在排水、天然气输送等工业领域,经过一段时间使用后,容易被腐蚀产生裂缝等损伤问题。为了保证管道安全运输,需要定期对管道进行检测、维修。由于人工检测方法效率低、劳动强度大,所以由管道机器人检测管道内壁缺陷的方法已成为主流方法。由管道机器人携带的摄像头采集管道内损伤部位的图像,基于图像处理技术对管道图像实现后续分析和识别。本文对管道机器人的机械结构、运动控制、管道裂缝检测方法等进行了研究,主要工作内容如下:设计了一种管道检测机器人的机械结构,包括行走机构、管径适应机构、升降机构、云台旋转与俯仰机构等,并利用ADAMS软件对管道机器人虚拟样机完成了动力学仿真。选择直流电机驱动履带轮,设计的管径适应机构可实现两个履带轮之间的角度调节,使机器人能适应在直径为400mm~800mm的管道内工作;使用一个步进电机控制升降机构运动,设计的升降机构可实现云台在一定范围内调节高度并准确定位;利用一个步进电机和一个舵机分别控制云台的旋转和俯仰运动,实现摄像机全方位拍摄管道内图像。运用CATIA软件建立管道机器人虚拟样机模型,将其导入到ADAMS软件中,通过施加约束、设置驱动参数等建立虚拟样机仿真模型,并对模型进行动力学仿真。仿真结果表明,管道机器人能够满足设计要求。设计了一种基于ARM芯片STM32F103ZET6的管道机器人控制系统。控制系统的硬件电路主要包括电源电路、电机驱动电路等。运用keil uVision4软件编写了管道机器人行走机构、云台升降机构、云台旋转俯仰机构的运动控制程序,在Microsoft Visual Studio2010的环境下编写上位机控制系统界面。上位机通过总线通信系统向单片机发送控制指令,单片机在接收到指令以后控制机器人移动,云台升降、旋转和俯仰等运动。基于OpenCV开源平台开发了一个方便用户交互使用的管道裂缝图像处理系统,提出了一种基于图像处理技术的管道裂缝检测方法,实现了管道裂缝的识别和裂缝面积、长度等特征参数的提取。图像处理系统操作简单、交互性强,可实现图像中裂缝区域的选择、放大等,便于图像的分析与处理。管道裂缝检测方法首先利用中值滤波去除灰度图像中的噪声;其次使用形态学梯度算法检测边缘轮廓;然后通过Otsu算法自适应地选取阈值分割图像得到二值图像;再采用Hough变换检测二值图像中的直线;最后采用形态学处理方法得到裂缝区域填充图像,对其采用细化算法得到裂缝骨架,从而通过统计像素点个数获得裂缝面积与长度参数。实验结果表明本文提出的管道裂缝检测方法可行有效,效果良好。