摘要
本发明提供了用于漏磁检测机器人的缺陷识别方法,涉及人工智能技术领域,包括:配置激励部件磁化储罐,添加性能测试标准并接收模拟样本;拟定检测场景,将漏磁检测装置集成到爬壁机器人上,兼容性测试通过启动机器人移动,接收漏磁场变化,输出缺陷结果,解决了在储罐的表面形态复杂或者腐蚀、裂纹形态多样时,漏磁检测的准确性和全面性不足,容易出现漏检或误检的情况,无法在不同类型储罐表面上实现有效的自动化检测的技术问题,通过爬壁机器人沿储罐表面预定路径的移动,提高检测的覆盖率和效率,确保储罐表面每个区域都能得到有效检测,提升漏磁检测的精度和可靠性,提高储罐检测的安全性,实现对储罐表面缺陷的精准识别的技术效果。
技术关键词
漏磁检测装置
缺陷识别方法
检测机器人
爬壁机器人
储罐结构
探头阵列
样本
人工智能技术
双探头
场景
表面涂层
腔体结构
电信号
机制
覆盖率
导电层
形态
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多模态注意力
缺陷识别方法
轧辊内部缺陷
卷积模块
网络
历史故障数据
诊断系统
监测机器人
错误日志
控制系统数据库
数字孪生方法
爬壁机器人
地面机器人
曲面
单目相机