Tripod机器人运动学模型仿真

以Tripod并联机器人为研究对象,通过对Tripod机器人结构的分析建立出运动位移方程,推导出Tripod机器人的逆运动学求解模型。对运动位移方程进行分析,推导出雅可比矩阵并得到速度及加速度正解模型。采用三维实体建模软件(UG)建立出Tripod机器人的实体装配模型,并将三维模型导入机械系统动力学自动分析软件(Adams)中进行运动学仿真,通过给定路径和主动臂旋转角速度两种仿真方案,验证了运动学模型的准确性。     

基于深度学习的巡检机器人指针式仪表识别方法

为了解决巡检机器人仪表识别精度不高,场景适应实用性低,无法实时处理等问题,对比分析了国内外几种不同的仪表指针识别方法,综合各类方法的优劣性,提出一种区域分割的图像处理算法与深度学习目标检测算法相结合的方法,使得指针式仪表自动识别算法趋于稳定,对环境的适应性变强。使用YOLOv5目标检测算法进行表盘定位,通过图像平滑、颜色校正、彩色增强处理,减弱现场光线对目标区域定位的影响,然后利用区域分割的图像处理算法对指针区域和刻度线区域进行图像分割,获得指针的矩形旋转中心和刻度线的最大、最小角度,根据指针角度和量程计算仪表示数,通过图像预处理和HSV颜色空间变换等算法提升指针提取能力。现实场景测试解决了指针仪表因受到遮挡、模糊、红线警示条等影响而难以准确进行表盘定位和指针提取的问题。实验结果表明,该方法不仅检测精度高、速度快,而且实用性强,满足机器人巡检要求。     

K近邻分类法在岩屑数字图像岩性分析中的应用

为解决采集的岩屑图像中对岩屑颜色、岩性、粒度的描述难题,提出了通过改进K近邻分类法对岩屑岩性进行分类识别的方法。通过对岩屑图像进行颗粒分割,获取其形状、颜色、纹理特征,将这些特征引入到改进的K近邻分类法中,可实现对岩屑图像的岩性分析。现场应用取得了较好效果,加强了岩屑图像描述的数字化程度,提高了地质资料的准确性。     

防爆型自主移动巡检机器人开发及性能研究

针对石化油气站场人工巡检时存在耗时耗力、效率低，易出现漏检、错检等情况，设计了一种防爆型自主移动巡检机器人，介绍了机器人底盘结构、底盘运动模式和越障性能，简要阐述了该机器人携带的检测装置和机器人后台管理系统的界面组成，测试了巡检机器人仪表识别和可燃气体泄漏检测功能。结果表明：巡检机器人对仪表数据的识别率较高，可以在短时间内完成仪表图像采集与数据识别，可燃气体泄漏检测率、误报率均满足巡检要求。     

深海立管作业机器人摩擦学与可靠性研究概述

我国管道输送安全保障特种作业机器人的研究与世界先进水平存在差距,制约了我国海洋资源勘探开发水平。从摩擦学和可靠性角度分析海洋立管作业机器人设计制造和服役的主要特点。介绍了海洋管道和立管作业机器人的主要作用。分别讨论了管道清理机器人、智能检测机器人、海管维修张紧器设备、智能式封堵机器人等服役过程的摩擦学系统和可靠性研究进展。从管道输送的流动保障、节能降耗、安全高效,及机器人安全可靠运行、检测及评定等方面进行了探讨。提出了海洋立管作业机器人的研究建议。     

基于对数极坐标变换的X射线焊缝缺陷图像识别算法

为了提高X射线焊缝图像缺陷分类识别的成功率,提出利用对数极坐标变换（LPT）的距离及角度不变特性解决实际缺陷识别中因缺陷图像位置、形状及方向变换导致的识别准确率下降问题。同时,为降低噪声的影响,提出基于压缩传感技术的缺陷识别,将待检测图像视为一组样本图像的线性组合,通过求取系数向量确定待检测图像的类型。由于缺陷的信息存于一组系数向量中,而非依赖于某几个特定的特征值,因此任一图像的变化对最终识别结果不会造成影响。实际试验表明,LPT结合压缩传感技术可以实现较高的X射线焊缝图像缺陷识别率,极大地降低了噪声误报率。     

气藏边界识别

本文介绍了利用气井井口动态资料识别裂缝性气藏边界的方法。并从应用角度出发,采用重新设置初值反复辨识的方法,克服了解的不适定性,提高了识别结果的可靠性。该法能用于寻求气藏的区域大小和形状、边界的性质及其补充方向和补充量,可为认识和开发气藏提供依据。     

细分岩屑荧光颜色法在渤中19-6潜山裂缝储层油气识别中的应用

录井过程中准确识别油气显示对油气勘探具有重要意义。渤海潜山储层录井油气显示识别一直面临着流体性质难判断、油气丰度难评价、油气性质难鉴别等难题。通过分析渤中19-6太古界潜山储层含油气荧光录井特征,建立了细分岩屑荧光颜色法,将岩屑荧光颜色分为5类：蓝白色类、亮黄色类、暗黄色类、无荧光类和浅白色类,对应划分了Ⅰ—Ⅴ类储层。结合前人对潜山内幕油气运移研究成果,建立了岩屑荧光颜色与潜山裂缝型储层中含油品质的关系,佐证了岩屑荧光颜色与油气充注的关系。细分岩屑荧光颜色法在渤中19-6潜山评价中应用效果好,为后续潜山勘探中裂缝型储层油气快速准确识别提供了借鉴。     

巡检机器人带来燃气行业新体验

正在近日举办的2019年(第22届)中国国际燃气、供热技术与设备展览会上,巡检机器人、物联采集云平台和民用安检易作业系统等,让天然气行业从业者切身感受到"高科技体验"。巡检机器人针对天然气行业的日常运营及管理,是一项人工智能领域的科技创新实践,能通过科技手段有效提升运营安全水平,有效释放人力及提升安全巡检,并达到降本增效的目的。巡检机器人采用多种定位(激光雷达+视觉+IMU+GPS)融合的组合导航技术,精准行走及识别各类表计,     

激光诱导击穿光谱自动识别泥岩颜色实验分析

沉积岩颜色在研究沉积环境、帮助地质技术人员提高勘探开发效益方面具有重要作用,岩屑录井的传统方法是依靠现场地质技术人员对岩屑样品的颜色直接进行识别,因而存在着诸多影响因素。激光诱导击穿光谱(LIBS)识别岩性技术是录井技术研究的重要方向,近年来取得了阶段性成果。LIBS可以同时检测样品中同一元素不同化合价状态下的含量信息,为利用该技术自动识别岩石样品颜色提供了理论基础。为证实LIBS自动识别颜色的可行性,开展了相关实验分析,以两种已知颜色(紫红色、灰色)的泥岩岩心样品作为研究对象,研究了其颜色与特性元素Fe、Mn特征波长之间存在的规律性,并利用未知颜色的岩屑样品进行了验证。