钻井过程中掉块的监测与识别对于及时发现和减缓井壁不稳定和卡钻等井下复杂至关重要。当前,掉块监测主要依赖人工监测,但该方法易受主观影响且耗时较长,存在滞后性。为此,提出一种基于3D视觉的钻井掉块自动识别与特征判断方法。该方法...钻井过程中掉块的监测与识别对于及时发现和减缓井壁不稳定和卡钻等井下复杂至关重要。当前,掉块监测主要依赖人工监测,但该方法易受主观影响且耗时较长,存在滞后性。为此,提出一种基于3D视觉的钻井掉块自动识别与特征判断方法。该方法利用3D成像技术来获取振动筛上返出掉块的三维深度信息,以构建掉块图像样本库,并以You Only Look Once v8s(YOLOv8s)为基础目标检测模型,结合引入的卷积块注意力模块(CBAM),建立了CBAM-YOLOv8s掉块目标检测模型。通过将3D相机实时获取的三维深度信息集成到模型中,不仅实现了对掉块的实时监测和准确识别,还能够在识别的基础上判断其形状特征,从而实现井壁失稳性分析和井眼状况的实时评估。实验结果表明:CBAM模块的引入增强了模型对掉块关键特征的关注;集成实时获取三维深度信息的CBAM-YOLOv8s模型对掉块识别精确率和召回率分别达到96.01%和93.40%;扩展模型在掉块形状特征预测中的误差均小于10%。结论认为,基于3D视觉技术的实时掉块可视化监测方法具有良好的可行性和有效性,能够准确识别出掉块及其形状特征,这一方法将为井壁稳定性早期预警和井下复杂提供支持。展开更多
同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术能够帮助移动机器人在没有先验信息的条件下,为其提供地图和自身位置信息,已成为移动机器人自主导航的主流解决方案,其中以相机为传感器的视觉SLAM,有着体积小巧、成本...同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术能够帮助移动机器人在没有先验信息的条件下,为其提供地图和自身位置信息,已成为移动机器人自主导航的主流解决方案,其中以相机为传感器的视觉SLAM,有着体积小巧、成本低、高分辨率等优势。随着研究者们对SLAM问题的深入研究,SLAM领域相关成果已非常丰富,但是有关视觉场景下的SLAM论述还不够系统。文中首先介绍了视觉SLAM的基本原理,之后对于传统视觉SLAM与基于深度学习的视觉SLAM两个方面阐述了视觉SLAM的研究方法,从地图类型以及特点等方面进行对比分析,为移动机器人的视觉SLAM技术研究提供了参考。展开更多
文摘钻井过程中掉块的监测与识别对于及时发现和减缓井壁不稳定和卡钻等井下复杂至关重要。当前,掉块监测主要依赖人工监测,但该方法易受主观影响且耗时较长,存在滞后性。为此,提出一种基于3D视觉的钻井掉块自动识别与特征判断方法。该方法利用3D成像技术来获取振动筛上返出掉块的三维深度信息,以构建掉块图像样本库,并以You Only Look Once v8s(YOLOv8s)为基础目标检测模型,结合引入的卷积块注意力模块(CBAM),建立了CBAM-YOLOv8s掉块目标检测模型。通过将3D相机实时获取的三维深度信息集成到模型中,不仅实现了对掉块的实时监测和准确识别,还能够在识别的基础上判断其形状特征,从而实现井壁失稳性分析和井眼状况的实时评估。实验结果表明:CBAM模块的引入增强了模型对掉块关键特征的关注;集成实时获取三维深度信息的CBAM-YOLOv8s模型对掉块识别精确率和召回率分别达到96.01%和93.40%;扩展模型在掉块形状特征预测中的误差均小于10%。结论认为,基于3D视觉技术的实时掉块可视化监测方法具有良好的可行性和有效性,能够准确识别出掉块及其形状特征,这一方法将为井壁稳定性早期预警和井下复杂提供支持。
文摘同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术能够帮助移动机器人在没有先验信息的条件下,为其提供地图和自身位置信息,已成为移动机器人自主导航的主流解决方案,其中以相机为传感器的视觉SLAM,有着体积小巧、成本低、高分辨率等优势。随着研究者们对SLAM问题的深入研究,SLAM领域相关成果已非常丰富,但是有关视觉场景下的SLAM论述还不够系统。文中首先介绍了视觉SLAM的基本原理,之后对于传统视觉SLAM与基于深度学习的视觉SLAM两个方面阐述了视觉SLAM的研究方法,从地图类型以及特点等方面进行对比分析,为移动机器人的视觉SLAM技术研究提供了参考。
