【摘 要】
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传统的压力管道内表面缺陷检测管道运行安全十分重要,目前检测方法对待检测管道的形状结构要求较高,检测方法低效耗时费力。设计了一种球形视频管道内缺陷检测机器人,通过搭
【机 构】
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中国计量大学机电工程学院,浙江省特种设备检验研究院,浙江省特种设备安全检测技术研究重点实验室
【基金项目】
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浙江省公益技术研究社会发展项目(2016C33002)
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传统的压力管道内表面缺陷检测管道运行安全十分重要,目前检测方法对待检测管道的形状结构要求较高,检测方法低效耗时费力。设计了一种球形视频管道内缺陷检测机器人,通过搭载的高分辨率立体相机拍摄视管道内部频流,编制基于深度卷积神经网络软件对视频流进行带表面缺陷图片分选,采用Fast-RCNN快速区域卷积神经网络对管道缺陷进行标记,通过该标记可实现管道内部缺陷的安全评估,实验结果表明了该检测方法的有效性。
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