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船舶机舱辅助设备检测及区域覆盖巡检研究
| 论文题名： | 船舶机舱辅助设备检测及区域覆盖巡检研究 |
| 关键词： | 船舶机舱;辅助设备;智能机舱;路径规划;全区域巡检 |
| 摘要： | 船舶机舱设备外观的缺陷识别及异常监测主要依赖轮机员值班巡检时排查完成，但随着智能船舶技术要求的不断提升，相关辅助研究不同程度上加速了机舱无人化。在此背景下，本文提出一套智能机舱设备检测及区域巡检模型，为后续智能机舱无人巡检的辅助决策和维护管理提供一定支持。具体来说，该模型主要包括基于深度学习的机舱辅助设备检测模型和基于路径规划的机舱区域全覆盖巡检模型，前者旨在实现对机舱辅助设备外观的自主识别和定位检测，后者旨在实现对机舱环境规划有效的全区域覆盖巡检路径。其主要研究内容可总结如下： 1．基于深度学习的机舱辅助设备检测模型。首先，本文自制了船舶机舱辅助设备数据集，对机舱图像进行筛选收集、预处理和标注，并通过增强手段扩充至7375张，其船型包括油轮、集装箱船和矿砂船，设备类别包括柴油机、冷却器、压力容器、分油机、仪表、泵和阀件。然后，搭建了一种基于改进RetinaNet的机舱辅助设备检测模型，其中将基准模型的主干网络ResNet更换为单路直通的RepVGG，以简化模型复杂度，便于后期在机舱无人巡检系统中的部署；鉴于设备之间外观尺度差异悬殊，在特征融合阶段重新配置了特征金字塔网络，引入近邻擦除转移机制NETM来处理更复杂的尺度变化；同时使用CIoULoss回归损失函数和DIoUSoftNMS后处理机制来改善拥挤机舱中的设备误检问题。最后，分别在自制数据集和公开数据集中进行了对比和消融实验，结果证明本文搭建的机舱辅助设备检测模型具有出色表现。 2．基于路径规划的机舱区域全覆盖巡检模型。首先，本文收集了自动化机舱全局环境信息和边界信息，并根据建筑特点做出环境假设，同时采用栅格法对地图编码赋值完成建模。然后，提出了基于A*算法的往复式覆盖路径规划模型，即机舱全区域巡检的整体策略，其中规定了往复式覆盖中起始点位置的移动方向优先级；在遍历过程中，若陷入死区位置后，结合A*算法搜寻一条最佳脱难路径，以保证机舱区域全覆盖巡检任务的完成。最后，从覆盖率、路径长度、转弯次数和重复率四个评价指标方面考虑，与内螺旋全覆盖路径规划进行对比实验，结果证明本文提出的机舱区域全覆盖巡检模型具有优异表现。 |
| 作者： | 齐家豪 |
| 专业： | 轮机工程 |
| 导师： | 张均东 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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