燃料组件四面外观检查图像处理技术研究

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.     

核燃料棒反光表面条纹自适应中心提取方法

针对水下检测中激光条纹中心难以准确提取的问题,提出了一种适用于水下核燃料棒反光表面的条纹自适应中心提取方法.根据检测环境中存在水体散射及物体表面高反光的特点,去除水下噪点、反光噪点,实现激光条纹分割提取;充分利用BP神经网络曲线拟合及由光条几何信息生成的自适应卷积模板,实现反光区域的轮廓与灰度分布修正,使光条截面灰度分...