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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利基于可变径管道机器人的管道内壁检测方法及系统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：CN121499644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610031175.1，技术领域涉及：G01N27/83；该发明授权基于可变径管道机器人的管道内壁检测方法及系统是由朱江昊设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可变径管道机器人的管道内壁检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及管道电磁检测技术领域，具体涉及基于可变径管道机器人的管道内壁检测方法及系统，包括：通过可变径管道机器人搭载的相机和漏磁传感器同步采集管道内壁图像和漏磁信号，利用漏磁信号初步确定缺陷区域的第一轮廓；然后基于该轮廓在图像域中寻找最匹配的目标轮廓，利用目标轮廓内的图像梯度信息对漏磁信号进行自适应滤波；通过迭代优化边缘检测参数，使滤波后漏磁信号确定的第二轮廓与图像轮廓的相关性达到最优。本发明融合视觉与漏磁数据，克服了单一传感器检测的局限性，显著提升了缺陷轮廓识别的准确性与鲁棒性，实现了对管道内壁缺陷更精确、可靠的检测。

本发明授权基于可变径管道机器人的管道内壁检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于可变径管道机器人的管道内壁检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 利用相机采集管道的内壁图像，利用漏磁传感器采集管道内壁的漏磁信号；漏磁信号表示管道内壁中每个周向位置下不同轴向位置的漏磁强度构成的轴向漏磁序列； 根据漏磁信号确定所有缺陷区域的第一轮廓； 利用每组参数对采集的内壁图像进行边缘检测，边缘检测得到的所有轮廓中与所有第一轮廓具有最大相关性的轮廓标记为目标轮廓，所述最大相关性记为a，利用目标轮廓内的像素点的梯度对漏磁信号进行滤波；根据滤波后的漏磁信号确定所有缺陷区域的第二轮廓，对于边缘检测得到的所有轮廓中与所有第二轮廓具有最大相关性的轮廓，将其中的最大相关性记为b； b与a的差异最大且b最大时的参数记为最优参数，利用最优参数检测图像中的所有缺陷； 所述利用每组参数对采集的内壁图像进行边缘检测，边缘检测得到的所有轮廓中与所有第一轮廓具有最大相关性的轮廓标记为目标轮廓，所述最大相关性记为a，包括的具体步骤如下： 对于每个缺陷区域的第一轮廓，根据机器人运动速度以及相机和漏磁传感器的轴向距离，确定采集到包含每个缺陷区域图像信息的内壁图像； 利用每组参数下的Canny边缘检测算法对所述内壁图像进行处理，获取所有轮廓；计算每个轮廓与每个缺陷区域的第一轮廓的相似性；将所有轮廓中与每个缺陷区域的第一轮廓具有最大相似性的轮廓，标记为每个缺陷区域在每参数组下的目标轮廓； 计算所有缺陷区域对应的所述最大相似性的平均值，将该平均值记为所述最大相关性，并记为a； 所述利用目标轮廓内的像素点的梯度对漏磁信号进行滤波，包括的具体步骤如下： D1：用Sobel算子计算目标轮廓内所有像素点的梯度幅值，并将梯度幅值的极大值对应的像素点标记为参考像素点； D2：从所有参考像素点中随机采样设定比例的参考像素点；将采样得到的每个参考像素点投影至管道内壁的周向位置p1和轴向位置p2处；对于每个所述周向位置p1对应的轴向漏磁序列进行傅里叶变换，得到轴向漏磁序列的频谱； D3：对于每个所述周向位置p1对应的轴向漏磁序列的频谱，在频谱内通过若干次随机采样和反变换实验，确定对漏磁信号影响最显著的目标噪声频率； 在所有周向位置的轴向漏磁序列的频谱中，首先将所述目标噪声频率的响应幅值置零，然后对所有周向位置的轴向漏磁序列的频谱进行傅里叶反变换，得到滤波后的漏磁信号。

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