基于YOLOv9—EMA算法的管道检测机器人

吴昊; 杜宏宇; 王伟伟; 颜秀铭

doi:10.12184/wspkjllysjWSP2634-792X24.20250602

PDF
导出
分享
收藏
专辑

6卷第2期

浏览量: 0 Downloads: 0

基于YOLOv9—EMA算法的管道检测机器人
基于YOLOv9—EMA算法的管道检测机器人
华北理工大学机械工程学院，河北唐山 063210
2025年6卷第2期页码：110-113
纸质出版日期：2025-02-28
DOI：10.12184/wspkjllysjWSP2634-792X24.20250602
Accepted：

Scan QR Code

吴昊,杜宏宇,王伟伟等.基于YOLOv9—EMA算法的管道检测机器人[J].科技理论与实践,2025,06(02):110-113.

吴昊, 杜宏宇, 王伟伟, et al. 基于YOLOv9—EMA算法的管道检测机器人[J]. Theory and practice of science and technology, 2025, 6(2): 110-113.
吴昊,杜宏宇,王伟伟等.基于YOLOv9—EMA算法的管道检测机器人[J].科技理论与实践,2025,06(02):110-113. DOI： 10.12184/wspkjllysjWSP2634-792X24.20250602.

吴昊, 杜宏宇, 王伟伟, et al. 基于YOLOv9—EMA算法的管道检测机器人[J]. Theory and practice of science and technology, 2025, 6(2): 110-113. DOI： 10.12184/wspkjllysjWSP2634-792X24.20250602.

摘要

传统的光纤铺设方法存在着成本高昂、效率低下和安全隐患等问题，需要改进与完善。智能管道检测机器人以STM32F103ZET6为控制核心，通过改进后的A*算法，减少冗余点，重定义邻居节点，实现最优路径规划；利用深度相机对管道内部进行图像数据采集，检测管道中是否出现裂缝、利用热成像仪对管道内温度进行采集，采集到的所有图像信息用EWRF TS5823图传模块发送到电脑上，电脑根据传来的图像用YOLOv9进行图像处理，并在处理过程中加入了EMA注意力算法，对裂缝信息进行更精确的捕捉，最后将破损位置反馈给上位机，实现管道内部自动检测的目的。

Abstract

关键词

Keywords

references

黄茂 . 基于机器视觉的聚乙烯管道内表面缺陷检测系统研究 [D ] . 沈阳 : 沈阳工业大学 , 2023 .

刘涛 . 一种分段式多CPU机电结合管道机器人系统的设计 [J ] . 现代制造技术与装备 , 2017 , 53 ( 8 ): 42 - 43 .

彭继慎 , 马龙泽 , 孙梦宇 , 等 . 多尺度特征融合增强检测模型MFFE-YOLO [J ] . 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) , 2024 , 43 ( 5 ): 625 - 632 .

文章被引用时，请邮件提醒。

Submit

No data

Related Author

No data

Related Institution

No data

⁰