张卓　陈旭　王文斌　赵越

摘要：管道作为一种重要的物料运输手段，其应用范围极为广泛。在对工业管道检测现状进行调研的基础上，文章设计了应用于工业管道的结合机器视觉技术的智能管道探测机器人。其原理是在目前已普及的轮式小车的基础上结合机器视觉设备和信号传输设备，与各种探测传感器合作。利用机器视觉技术解决了探测机器人在复杂环境下的探测的局限性以及通过无线信号传输解决线缆的穿引问题。本系统机器视觉模块采用现成的DSP+FPGA开发板，进行再次开发，实现图像采集与处理。

关键词：管道探测机器人；机器视觉；DSP

管道在使用过程中，由于杂质的长期堆积，会在管道各个地方形成堵塞，产生损伤故障。如果不及时对管道进行检测、维修及清理，就可能阻碍工业生产，造成损失。因此及时探测管道工作环境显得尤其重要。然而，管道内部环境狭窄难以人工作业。因此最有效的方法

就是利用管道探测机器人来实现对管道内工作环境的探测。

机器视觉技术可以快速获取大量信息，而且能处理大量图像数据，机器视觉系统的特点是可以提高生产的智能化和自动化程度。在管道探测机器人方面，通过相关文献和网络调研发现，国内传统管道机器人的采用有线控制的结构模式以及传输图像信号未经机器视觉处理。人们通过对它的技术和实物运行进行分析了解发现，这种结构具有一些缺点。首先，传统探测机器人采用有线式控制的结构模式会随着机器人运动距离增大与环境的复杂多变而阻碍机器人的运动，这样使得探测机器人对环境要求较高，而对环境适应性较差。其次，机器人对于一些有烟雾或者有毒气体以及能见度较低的环境的探测，如果未经处理而直接回传图像信息使探测的结果准确度较低。

通过机器视觉和无线信号传输与洞穴探测相结合可以提高此智能管道探测机器人对环境的适应性以及对环境探测的准确度。因此，研发这种与机器视觉结合的智能管道探测机器人具有一定的市场前景和科研价值。

1.机器人的结构设计

1.1整体结构

本项目所研究的智能管道探测机器人设计为两层层架构，尺寸为40cmX30cm×30cm，最上面一层顶端安放摄像头以及安放DSP+FPGA图像采集与处理设备，第二层安装运动控制设备与运动驱动设备和信号传输设备以及探测设备和电源。该智能管道探测机器人以轮式机器人形式开发，由于机器人要求在较为复杂的环境下运动进行探测，因此，在满足功能的前提下机器人要求体积最小，而要求智能管道探测机器人在管道内稳定且灵活运动则要求机器人结构重心低并且车轮大。机器人整体结构如图1所示。

1.2摄像头模块

为更好实现该款智能管道机器人的图像采集功能，采用了720P的高清摄像头，并搭载了2个自由度摄像云台，使用舵机操作控制。从而使摄像机能够实现上下左右多角度的旋转，在实际操作下，能够采集到更多的图像信息便于后面的机器视觉图像处理。

1.3DSP模块

根据实际需求数字处理部分必须采用以数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）芯片为核心的嵌入式图像采集处理系统，以满足机器人对图像处理的快速性，精确度高，低功耗的要求。同时，本智能管道探测机器人直接使用现成的DSP+FPGA开发板，进行再次开发，可以极大限度地缩短本模块的设计开发周期。同时，该DSP系统具有体积小、重量轻的特点，非常适合安装在机器人上。

1.4运动控制与驱动模块

为使移动机器人具有较高的机动性和灵活性，能准确迅速地完成前进、后退、转向与急停等动作，需要对智能管道探测机器人的运动控制芯片与驱动芯片以及电机进行精心选择。本机器人的运动控制模块与驱动芯片设计采用80$52单片机与LM629芯片，而电机选用直流伺服电动机。

1.5探测设备

本智能管道探测机器人在机器人上加装不同的探测传感器可以实现不同数据的探测。例如可以通过在智能管道探测机器人上安装用于温度、湿度、有毒气体等探测传感器与位置传感器实时回传环境的数据。探测设备与单片机串口连接通过信号传输模块传输实时环境数据。

2.机器视觉处理的实现

此部分主要包括的是对摄像头采集的图像进行图像处理，例如图像去雾处理、降噪处理、图像增强处理、图像压缩处理。对于本智能管道探测机器人，机器视觉处理过程运算量大且复杂，因此需要较高的运算速度和运算精度，可以考虑时钟频率高的浮点型DSP来解决计算精度问题和速度问题。本智能管道探测机器人机器视觉处理部分的开发以及机器视觉处理过程如图2-3所示。

2.1图像压缩

对于本智能管道探测机器人，机器视觉处理过程运算量大且复杂，因此需要对管道内采集的图像进行压缩处理，其首要任务是设法去掉各种冗余的数据。为了提高后续图像处理的精度，本智能管道探测机器人采用的无损压缩算法为LZw压缩算法。LZW压缩技术具有很高的压缩比，可以在保持管道内部图像准确度的前提下降低后續图像处理的计算量。

2.2图像降噪

管道应用与各种复杂恶劣的生产环境。因此管道环境通常处于亮度弱能见度低的条件下，因此在管道中采集常常会受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质。本智能机器人采用偏微分方程降噪算法，偏微分方程具有各向异性的特点，应用在图像去噪中，可以在去除噪声的同时，很好地保持边缘吲。

2.3去雾处理

管道探测机器人在实际运用中会在具有烟雾，能见度低的环境下工作。这种环境导致摄像机采集到的管道图像存在模糊对管道环境探测不明的情况，这时使用去雾算法来对采集到的管道环境图像进行处理。该智能管道探测机器人使用的Dark Channel Prior算法可以还原图像的颜色和能见度，是一种简单有效的去雾方法。通过我们核心去雾算法的实现，能够看到所对采集的视频图像经过自动去雾处理后变得明显清楚，通过此功能的应用，智能管道探测机器人应用到一些有毒有色气泄漏或者有烟雾的管道进行探测工作。

2.4图像增强

图像增强的目的是提高管道图像的质量，除噪声，提高图像的清晰度突出探测视频流中重要的部分，使管道环境中物体轮廓清晰，细节明显。本智能管道探测机器人图像增强处理采用对数图像增强算法，对数图像增强是图像增强的一种常见方法，通过图像增强算法提高了对环境探测的准确度以及增加了对管道环境的了解。

3.控制系统设计

该系统中，由高清摄像头与TI公司的视频采集子卡负责图像的采集。通过图像处理母板获得视频采集子卡捕获的管道图像信息后对其进行处理，经过复杂的图像算法处理后通过信号传输模块进行传输。同时，通过通信接口，信号传输设备参数传递给89S52单片机。89S52主要完成以下功能：首先，接收通信接口的控制数据，经程序运算输出左右轮的速度参数，下载运动参数给IM629芯片控制直流电机工作。其次，89S52单片机将传感器获取的探测数据通过通信串口传输到信号传输设备。

根据整体设计分析，最终确定系统的总体方案如图4所示。

4.结语

本智能管道探测机器人的核心技术涉及机器视觉技术的实现，机械结构与控制系统结构的实现。首先，为了避免数据信号线降低管道探测机器人环境适应能力，使其探测具有较大局限性，本智能管道探测机器人采用无线信号传输。其次，将机器视觉技术与管道探测机器人相结合发挥了机器视觉技术精度高、智能化、灵活性好的优点，使本智能管道探测机器人在有烟雾、能见度低的环境下，精确地探测管道环境，并且对于一些特殊复杂的环境探测具有很强的环境适应性。