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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种基于螺旋扫描的管道检测机器人及其检测方法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：CN115355394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202211015982.2，技术领域涉及：F16L55/32；该发明授权一种基于螺旋扫描的管道检测机器人及其检测方法是由冯彦宾;汪刚;刘昕琦;王思元;陈圣杰;周琪明;董炳谦;吴振宁设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于螺旋扫描的管道检测机器人及其检测方法在说明书摘要公布了：本发明设计一种基于螺旋扫描的管道检测机器人及其检测方法，包括履带式车体，螺旋检测系统，控制机构和感知机构；螺旋检测系统包括检测臂升降平台和交叉型检测臂，控制机构调节检测臂升降平台的高度并带动交叉型检测臂进行螺旋扫描；螺旋线信号的处理和矫正通过一套螺旋信号反演算法完成；轴中心控制方法通过感知机构的信息采集和控制机构的反馈控制检测臂升降平台的高度实现；本发明针对现有传感器密布式的PIG型管道机器人的检测方式造成的缺陷信号漏检的问题进行设计，轴中心控制方法保证了机器人行进检测的稳定性，螺旋检测方式及其信号反演算法可以实现对管道的无遗漏全方位扫描。

本发明授权一种基于螺旋扫描的管道检测机器人及其检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于螺旋扫描的管道检测机器人，其特征在于，包括履带式车体、螺旋检测系统、感知机构和控制机构；所述螺旋检测系统安装在车体后半部分上，感知机构与控制机构相连，控制机构与螺旋检测系统相连，感知机构和控制机构都与履带式车体相连；螺旋检测系统包括检测臂升降平台和交叉型检测机构两部分，所述检测臂升降平台，包括升降平台底座、舵机、舵机齿轮、伸缩直尺条、旋转电机支架；所述交叉型检测机构，包括旋转电机、联轴器、中心连接环、n条检测臂，每条所述检测臂包括套筒、伸缩杆、弹性结构、检测探头，升降平台底座固定在车体骨架上表面，伸缩直尺条与升降平台底座连接并相对滑动，舵机通过舵机齿轮与伸缩直尺条接触，旋转电机通过旋转电机支架与伸缩直尺条顶部固定，随其上下运动，交叉型检测机构的中心连接环通过联轴器与旋转电机连接，n条检测臂分别呈夹角分布在中心连接环外侧，并与其固定，检测臂的套筒与伸缩杆通过卡槽结构相接，套筒内部安装弹性结构用于改变检测臂的长度，伸缩杆的另一端与所述检测探头固定，检测探头预留缠绕检测线圈及布线的空间；控制机构包括控制器、电源、电机驱动模块、直流降压模块、信号传输模块，所述电源与控制器、电机驱动模块、直流降压模块连接，控制器分别通过导线与电机驱动模块、信号传输模块相连、直流降压模块和电机驱动模块均通过导线与驱动电机和旋转电机连接，所述控制器、电源、电机驱动模块、直流降压模块、信号传输模块安装在车体骨架上；感知机构包括电子陀螺仪、红外测距模块、霍尔测速模块；所述电子陀螺仪安装在车体骨架下表面并与履带式车体表面平行，所述红外测距模块固定在检测臂升降平台中的旋转电机支架上，所述霍尔测速模块与履带式车体的驱动电机和旋转电机连接；基于螺旋扫描的管道检测机器人基于以下方法实现管道检测：步骤1：设定机器人的驱动电机初始转速n0、旋转电机转速与驱动电机转速比值K，螺旋检测系统偏心阈值TH，采样宽度h，检测最大允许采样宽度误差e，其中旋转电机转速与驱动电机转速的比值K为检测探头最大有效检测范围所决定的常值，螺旋检测系统偏心阈值TH为检测臂微小弹性变径适应的变径范围所决定的常值，采样宽度h为检测探头的采样原理所决定的常值，检测最大允许采样宽度误差e为对检测探头的扫描精度要求所决定的常值；步骤2：感知机构红外测距模块获取交叉型检测机构中心连接环在管道轴向的位置信息，并反馈给控制机构，控制机构调节舵机转动角度，从而控制检测臂升降平台高度，通过轴中心控制方法，使交叉型检测机构几何中心始终处于管道轴向中心；步骤3：控制机构根据所需的驱动电机速度设定值，采用增量式PID反馈算法，实现速度闭环控制，分别带动履带式车体的驱动电机和螺旋检测系统的旋转电机工作，霍尔测速模块获取履带式车体的驱动电机和所述螺旋检测系统的旋转电机转速，传递给控制机构，控制机构将霍尔测速模块获取的履带式车体的驱动电机和所述螺旋检测系统的旋转电机转速与机器人的驱动电机初始转速n0及旋转电机转速与驱动电机转速比值K进行对比，并进行反馈控制，达到设定的驱动电机与旋转电机转速，以保证行进过程中对管道内壁的扫描无遗漏；步骤4：机器人工作过程中，检测探头紧挨管道内壁以螺旋轨迹移动采集信号，通过一套螺旋信号反演算法将螺旋信号进行反演和矫正，将三维管道内壁信息转换为二维管道内壁展开图，以实现管道内壁缺陷的可视化；步骤5：为了对缺陷的类型以及缺陷在管道内壁展开图中具体位置的进一步的判断，提出一种基于深度学习的管道内壁缺陷识别模型，在模型的输出结果中，利用缺陷特征信息判断算法识别并标注缺陷的几何特征，包括缺陷面积，周长，边界距离最大值，最大深度，同时标注出缺陷所在管道内的距离和相位信息，最终输出处理完成后的管道内壁展开图。

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