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根据燃料组件四面外观检查要求,对水下视频图像处理技术进行深入研究.由于辐照环境和水下热湍流严重降低视频质量,对燃料组件目视检查造成干扰,对此提出一项图像处理技术.对搭建在检查台架上四台相机拍摄的视频流,采用湍流图像盲反卷积模型,并以共轭梯度数值优化方法交替迭代求解,使目标图像清晰化;采用基于卷积神经网络的多任务分类器,输入层级多人判别器,判断燃料棒是否存在缺陷.实验结果表明,该技术能实现每个组件延迟小于1 s的类同步图像处理,清晰化处理不会覆盖原始图像的特征,能够有效识别燃料组件外观缺陷,满足燃料组件水下电视外观检查要求. 相似文献
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