基于机器视觉的爬管机器人 路径信息识别算法

目前管道尤其是高空架设管道的检测主要是通过人工手持设备进行,而且测试条件十分受限,易造成检测效率低和安全风险问题。为了提高管道检测效率,保护检测人员的生命安全,本文提出一种基于机器视觉的管道外爬行机器人路径信息识别算法。首先,对获取的图像进行感兴趣区域(region of interest , ROI)设置和透视变换,并对RGB和HLS色彩空间的二值图像进行融合处理;然后,通过轮廓提取的方法不仅实现对障碍物及破损的提取,并且将管道上的非管道像素进行填充补偿,提高了多项式拟合的稳定性和准确性。最后,对融合后的二值图像使用滑动窗格法提取管道像素,采用多项式拟合出管道中心线。实验表明,该算法能在复杂的环境光下准确识别中心线、障碍物以及破损,抗干扰能力强,满足爬管机器人自主沿管线行进的需要。