在石油、天然气等能源运输领域,广泛使管道运输,同时管道的安全直接影响着生产活动。油气输送管道在长期服役后会出现腐蚀、破孔或产生裂缝,从而造成油气泄露,不仅会污染周围环境还可能导致出现重大安全事故。人工对油气管道进行维护成本高且效率低,所以需要使用管道机器人对油气管道进行检测和维护。本课题从实际需求出发,针对油气管道的缺陷检测问题,设计了一种管道机器人并研究了基于图像处理的管道缺陷检测方法,以管道机器人为载体,搭载摄像头采集缺陷图像,对管道内壁进行检测。本文主要工作内容如下:根据管道机器人的设计需求,对管道机器人总体结构进行设计,主要包括行走机构、管径适应机构、清洁机构等。总体方案选择电机驱动的履带轮式行走机构,管径适应机构选择丝杠螺母配合预紧弹簧,清洁装置使用电机驱动盘刷进行洗刷。最后用Solid Works三维建模软件对管道机器人零部件进行了建模和装配。对管道机器人在水平和垂直管道行走时电机的阻力进行了分析,对管道机器人管径适应机构调节过程进行了数学建模和力学分析,并得出了影响管径适应机构调节的因素,建立管道机器人水平管道运动模型,得出了机器人质心运动方程。然后对管道机器人障碍通过性能进行了计算和分析,对管道机器人在L型管道通过性进行分析,并对L型弯管通过进行运动规划。最后建立管道机器人虚拟样机进行仿真分析和验证。从硬件和软件两个方面对管道机器人控制系统进行研究与设计,采用上位机结合下位机的总体控制方案。硬件部分选择了STM32F103ZET6芯片作为控制系统的主控芯片,设计了通信方式并根据控制要求设计了其他电路。控制系统软件部分,以模块化的软件设计思路,对主程序、CAN通信、电机控制程序的设计进行了说明。下位机程序在Keil u Vision5软件上编译,最后机器人控制系统交互界面使用QT软件完成开发。基于Open CV库研究了一种基于图像处理技术的管道缺陷检测方法,主要用于检测管道内壁的孔洞和裂缝类型缺陷。该方法先对获取的图像用加权平均法进行灰度处理,基于SFCM聚类改进了BM3D去噪算法用于图像去噪;使用形态学方法检测缺陷图像的边缘信息;然后利用Otsu算法进行阈值分割得到二值化的缺陷图像,对于孔洞类缺陷可计算出缺陷面积,对于裂缝类型缺陷再使用Hough变换对二值图像进行检测;然后对图像进行细化即可得到裂缝图像骨架,可计算出裂缝长度。最后与相关文献提出的检测方法进行了对比实验,结果表明本文提出的方法效果较好。