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龙图腾网获悉四川德源管道科技股份有限公司申请的专利一种用于油气管道内表面缺陷检测的视觉检测机器人获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120062472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510563326.3，技术领域涉及：F16L55/32；该发明授权一种用于油气管道内表面缺陷检测的视觉检测机器人是由任涛;姜世强;李雨佳;许佩超;谌梁;苏滢滢;李郑华;周仲泽;鲁鹏设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于油气管道内表面缺陷检测的视觉检测机器人在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于油气管道内表面缺陷检测的视觉检测机器人，属于管道检测技术领域，包括：动力单元、图像采集单元以及旋转清理单元，动力单元用于驱动机器人在油气管道内部运动；图像采集单元包括：相机以及处理模块；相机设置在图像采集单元的尾端，用于拍摄油气管道内表面图像；相机包括玻璃镜片；处理模块用于根据拍摄到的油气管道内表面图像进行缺陷检测；动力单元包括皮碗驱动单元，通过皮碗驱动单元后端与前端之间的压强差，带动视觉检测机器人在管道内运动；旋转清理单元带动玻璃镜片转动，将玻璃镜片外侧的污渍甩除。

本发明授权一种用于油气管道内表面缺陷检测的视觉检测机器人在权利要求书中公布了：1.一种用于油气管道内表面缺陷检测的视觉检测机器人，其特征在于，包括：动力单元（1）、图像采集单元（2）以及旋转清理单元（15）； 所述动力单元（1）用于驱动机器人在油气管道内部运动； 所述图像采集单元（2）包括：相机（12）以及处理模块（11）； 所述相机（12）设置在所述图像采集单元（2）的尾端，用于拍摄油气管道内表面图像；所述相机（12）包括玻璃镜片（121）； 所述处理模块（11）用于根据拍摄到的所述油气管道内表面图像进行缺陷检测； 所述动力单元（1）包括皮碗驱动单元（14）； 通过所述皮碗驱动单元（14）后端与前端之间的压强差，带动所述视觉检测机器人在管道内运动； 所述旋转清理单元（15）带动所述玻璃镜片（121）转动，将所述玻璃镜片（121）外侧的污渍甩除； 其中，所述处理模块（11）具体用于： S1：获取所述相机（12）拍摄的油气管道内表面图像； S2：对所述油气管道内表面图像进行预处理； S3：根据预处理后的油气管道内表面图像，通过卷积神经网络，对油气管道内表面进行缺陷检测； 通过蜜獾优化算法对卷积神经网络的网络参数进行优化： 以损失函数来构建蜜獾优化算法的适应度函数； 采用Sine混沌映射初始化蜜獾个体，每个蜜獾个体代表一种可行的网络参数集合，每个蜜獾个体由多个维度分量组成，每个分量代表一个网络参数： ； 其中，xi表示第i个蜜獾个体的初始位置，lbi表示第i个可行解的下界，ubi表示第i个可行解的上界，yi表示第i个蜜獾个体对应的混沌数，yi-1表示第i-1个蜜獾个体对应的混沌数，μ表示混沌参数； 采用精英选取策略，保留适应度值靠前的一半蜜獾个体，舍弃另一半蜜獾个体，对种群进行过滤； 在挖掘阶段，引入随机数r1，在围绕全局最优个体或者当前个体进行搜索之间并行选择，更新个体位置： ； 其中，表示在第t+1次迭代时第i个蜜獾个体的位置，ωt表示在第t次迭代时的非线性权重因子，表示在第t次迭代时第i个蜜獾个体的位置，xbest表示全局最优个体所在位置，F表示搜索方向控制参数，β表示蜜獾个体获取食物能力，一般取固定值6，Ii表示第i个蜜獾个体的强度因子，α表示密度因子，r1、r2、r3与r4表示0至1之间的随机数； ； 其中，t表示当前迭代次数，T表示最大迭代次数； ； 其中，r5表示0至1之间的随机数，S表示集中强度； ； 其中，C表示密度常数，exp表示以自然常数为底数的指数函数； ； 其中，r6表示0至1之间的随机数； 在采蜜阶段，更新个体位置： ； 其中，r7表示0至1之间的随机数； 更新各个蜜獾个体的适应度值以及全局最优个体； 判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数；若是，输出当前适应度最高的蜜獾个体代表的网络参数集合；否则，返回继续迭代。

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