管道巡检机器人视觉系统实验教学平台设计

发布时间：2024-05-11 11:18

　　为加强机器人专业实验教学,提高人才培养质量,设计了一套基于管道巡检机器人的视觉系统实验教学平台。该实验平台由目标物的检测识别和目标物的定位测距两部分组成,涉及视觉系统的相机标定技术、深度学习技术、YOLO检测算法、单目定位测距技术等。实验结果表明,该视觉系统具有较强的淤积物检测识别能力和较高的淤积物检测精度。学生通过该平台不仅学习了管道机器人视觉系统的设计思路和方法,而且创新实践能力大大提高。

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【部分图文】：

图1系统总体组成图

184实验技术与管理检测识别与定位测距两大功能。针对管道淤积物特殊检测实验环境，在Windows10操作系统下搭建环境，运用Anaconda3安装深度学习框架Tensorflow-Gpu以及计算机视觉开源数据库OpenCV2.3，使用Python语言在Spyder中进行集成开发。....

图2管道巡检机器人视觉系统软件架构

攵ㄎ徊饩嗔酱蠊δ堋Ｕ攵怨艿烙倩?锾厥?检测实验环境，在Windows10操作系统下搭建环境，运用Anaconda3安装深度学习框架Tensorflow-Gpu以及计算机视觉开源数据库OpenCV2.3，使用Python语言在Spyder中进行集成开发。图1系统总体组成图2视觉系统....

图3YOLO算法实现原理

系统软件架构3管道淤积物检测与定位算法3.1YOLO模型及预测方法鉴于该实验平台被检测对象的特殊性，为了能够有效地将淤积物检测识别出来，本设计采用YOLO[13]算法模型，其实现原理或具体工作流程如图3所示。首先将采集的图片进行448×448像素预处理，然后将图片划分为S×S个网....

图4多项式衰减

刘送永，等：管道巡检机器人视觉系统实验教学平台设计1853.1.1学习率更新策略当训练网络的损失函数达到最小化时，学习率的大小可以根据权值更新进行调整。如果学习率低，则训练速度慢；但如果学习率过高，则训练结果较为发散。鉴于该检测系统较为复杂，实时性要求较高，因此该视觉系统学习率迭....

本文编号：3969877