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申请/专利权人:天津华宸鑫智能科技有限公司
摘要:本发明公开了一种核电站池中燃料棒组件的图像检测方法及系统,方法包括:通过图像传感器组合和多光谱成像单元,采集核电站池中燃料棒组件的多组图像及其对应的光谱图;对所述多组图像进行拼合处理,并消除核电站池中环境对图像的影响,得到处理后的燃料棒图像;计算所述光谱图中每条光谱带的光谱关键性指数,根据所述光谱关键性指数,提取所述光谱图中的光谱特征;将所述光谱特征输入预先训练的状态检测模型,输出所述燃料棒组件的状态检测结果;根据所述燃料棒图像,识别所述燃料棒组件的类型和位置。利用本发明实施例,能够集成化、高效率地自动深入分析燃料棒图像,提高燃料棒识别和状态检测的准确性和可靠性。
主权项:1.一种核电站池中燃料棒组件的图像检测方法,其特征在于,所述方法包括:通过图像传感器组合和多光谱成像单元,采集核电站池中燃料棒组件的多组图像及其对应的光谱图;对所述多组图像进行拼合处理,并消除核电站池中环境对图像的影响,得到处理后的燃料棒图像;其中,采用尺度不变特征变换算法,提取图像中的第一特征点,并进行跨图像的特征点匹配;根据匹配的第一特征点,运用随机抽样一致性算法确定图像间的最佳拼合变换模型;利用确定的变换模型,通过多频带混合技术,将多组图像无缝拼接成整体燃料棒图像,以减少拼接边缘的可见性;计算所述光谱图中每条光谱带的光谱关键性指数,根据所述光谱关键性指数,提取所述光谱图中的光谱特征;所述光谱关键性指数的计算公式为:其中,SI_i为第i条光谱带的光谱关键性指数,SNR_i为第i条光谱带的信噪比,SSI_i为第i条光谱带的光谱散射指数,P_i为第i条光谱带的功率谱密度,epsilon为微小常数;将所述光谱特征输入预先训练的状态检测模型,输出所述燃料棒组件的状态检测结果;根据所述燃料棒图像,识别所述燃料棒组件的类型和位置。
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