МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

ВЫСОКОТОЧНАЯ РОБОТИЗИРОВАННАЯ СБОРКА ПРИ ПЕРЕМЕННОЙ ОСВЕЩЁННОСТИ: РОБАСТНАЯ МЕХАТРОННАЯ АРХИТЕКТУРА ВИЗУАЛЬНОГО СЕРВОУПРАВЛЕНИЯ

Авторы

  • S. Sharmukhanbet Атырауский университет имени Х.Досмухамедова
  • G. Turmukhanova master, Senior Lecturer of the Department of Software Engineering, H. Dosmukhamedov Atyrau University
  • O. Findik PhD, Department of Computer Engineering Karabuk University, Karabuk, Turkiye
  • V. Makhatova - Candidate of Technical Sciences, Professor of the Department of “Software Engineering” Kh.Dosmukhamedov Atyrau University; Kazakhstan
  • M. Rakhmetov PhD, Associate Professor of the Department of Computer Science Kh.Dosmukhamedov Atyrau University; Kazakhstan

Ключевые слова:

in-pipe robot, pipeline defect, computer vision, machine learning, SLAM, RGB-D camera, weld inspection.

Аннотация

В работе предложена интегрированная интеллектуальная система внутритрубной диагностики, объединяющая мобильную робототехническую платформу SIPIR, сенсорный комплекс, методы компьютерного зрения и пространственное картирование внутренней поверхности трубопровода. Система предназначена для автоматизированного обнаружения коррозии, аномалий и дефектов сварных соединений в условиях ограниченной освещённости и затруднённого доступа. Робот оснащён эндоскопической камерой, RGB-D-камерой Intel RealSense L515 с инфракрасным каналом, инерциальным измерительным модулем и бортовым вычислительным модулем. Для формирования признаков дефектных зон используется гибридный конвейер, включающий предварительную обработку изображений, выделение границ и кластеризацию аномальных областей, а также легковесные нейросетевые модели, пригодные для бортового исполнения. Экспериментальная проверка выполнена на стенде с реальными сегментами труб. Сформирован набор из 4212 изображений, полученных при исследовании 53 труб. Прототип массой около 4,8 кг и тяговым усилием около 93 Н работоспособен в трубах диаметром 350–450 мм. Подтверждены прохождение сварных швов, возможность бортового распознавания и ранней детекции аномалий, а также формирование трёхмерной карты внутренней среды средствами RTAB-Map. Предложенный подход обеспечивает переход от простой фиксации изображения к инженерно значимому представлению результата: тип аномалии, её положение в трубопроводе и приоритет последующего обслуживания.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Опубликован

2026-09-30

Как цитировать

Шармуханбет, С., G. Turmukhanova, O. Findik, V. Makhatova, & M. Rakhmetov. (2026). ВЫСОКОТОЧНАЯ РОБОТИЗИРОВАННАЯ СБОРКА ПРИ ПЕРЕМЕННОЙ ОСВЕЩЁННОСТИ: РОБАСТНАЯ МЕХАТРОННАЯ АРХИТЕКТУРА ВИЗУАЛЬНОГО СЕРВОУПРАВЛЕНИЯ . МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, 7(3). извлечено от https://journal.iitu.edu.kz/index.php/ijict/article/view/780

Похожие статьи

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.

Loading...