城市地下管网运行状态直接关系到城市安全与居民生活质量。然而，由于管道深埋地下、空间狭窄、环境复杂，传统人工巡检往往效率低、风险高，且难以精准发现隐患。为了解决这一难题，中国石油大学（华东）科研团队成功研发出一款具备“胃镜级”精准识别能力的智能管道巡检机器人。

该机器人搭载工业级高清摄像头，配合高亮度LED补光系统，即使在完全无光或低照度环境下，也能清晰捕捉管道内壁图像。系统采用YOLOv8深度学习算法，经过数万张管道缺陷图像训练，可精准识别裂纹、腐蚀、渗漏、沉积等多种常见缺陷，识别准确率高达87.5%，远超传统人工判读水平。

相比传统依赖人工经验的方式，该机器人不仅识别速度快，且能自动记录缺陷的类型、位置、置信度等信息，形成结构化数据，便于后续分析与处理。系统还配备了双窗口可视化平台，操作人员可实时对比原始图像与识别结果，确保检测过程透明、可追溯。

在硬件设计方面，机器人采用流线型外壳与旋压一体成形工艺，具备良好的耐腐蚀性与密封性，适用于污水、雨水、工业废水等多种复杂介质环境。其超声波传感器可实时测量与管壁的距离，辅助机器人在复杂路径下进行姿态调整，避免碰撞与卡滞。

此外，系统还具备远程数据传输功能，通过UDP协议实现图像与数据的实时回传，支持远程监控与操作。所有检测数据将自动归档，形成“管道健康档案”，为城市管网的日常维护、风险评估与修复决策提供科学依据。

研发团队表示，该机器人不仅适用于城市排水管网，也可广泛应用于石油化工、电力能源、矿山输送等工业管道场景。未来，随着算法的持续优化与数据集的扩展，其识别能力将进一步提升，助力构建智能化、数字化的城市基础设施管理体系。