核燃料棒智能识别与定位系统研究

发布时间：2021-11-15 15:21

　　核燃料棒装配是指将核燃料棒装配到其对应棒束夹具中的过程。由于核燃料棒类型众多、特征差别微小、数量多、装配精密,其自动化装配一直是核电领域一大难题。核燃料棒具有一定辐射性,对人体具有安全隐患,故实现核燃料棒的智能识别与装配已成为核电行业的迫切需求。随着计算机和图像处理技术的发展,基于机器视觉的核燃料棒智能识别与装配已具备相应基础,本文针对核燃料棒自动化装配的需求,开发了一套核燃料棒智能识别与定位系统,实现了核燃料棒类型识别、正反判断、隔离块角度分布计算、位姿识别和定位等功能。本文在ZB核燃料元件有限公司的资助下,对核燃料棒智能识别与定位系统视觉模块等关键技术开展相应研究,主要工作如下:（1）在功能需求与精度分析的基础上,设计了核燃料棒智能识别与定位系统的总体方案。基于核燃料棒的特征,采用超远心光学的图像采集方案,辅以开合式漫反射板反射条形光的打光方式,设计了一套抗直线度干扰的超远心光学成像系统;以超远心光学成像系统为设计基准,结合系统精度与功能要求,设计了核燃料棒智能识别与定位系统的工作模式和硬件结构。（2）在形态学边缘提取的基础上,提出了一种自适应权值的多尺度、多方向形态学边缘提取算法... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 机器视觉系统研究现状
        1.2.2 边缘提取算法研究现状
    1.3 论文研究思路和主要研究内容
        1.3.1 论文研究思路
        1.3.2 主要研究内容
第2章 核燃料棒智能识别与定位系统设计
    2.1 核燃料棒智能识别与定位系统需求分析
        2.1.1 功能需求分析
        2.1.2 系统精度分析
    2.2 成像系统设计与选型
        2.2.1 成像环境设计
        2.2.2 镜头与相机选择
    2.3 系统工作模式和机械结构设计
        2.3.1 系统工作模式设计
        2.3.2 整机机械结构设计
        2.3.3 上料模块机械结构设计
        2.3.4 图像采集模块机械结构设计
        2.3.5 位姿调整模块机械结构设计
    2.4 本章小结
第3章 自适应权值的多尺度、多方向形态学边缘提取算法
    3.1 形态学基本理论
        3.1.1 数学形态学概述
        3.1.2 二值数形态学
        3.1.3 灰度形态学
        3.1.4 形态学边缘提取算法
    3.2 自适应权值的多尺度、多方向形态学边缘提取算法
        3.2.1 多尺度、多方向结构因子设计
        3.2.2 抗噪形态学边缘提取算子
    3.3 实验结果及分析
        3.3.1 视觉效果对比分析
        3.3.2 精度测试对比分析
    3.4 本章小结
第4章 核燃料棒识别与定位算法研究
    4.1 基于先验信息的旋转圆心修正算法
        4.1.1 问题描述
        4.1.2 数学模型
        4.1.3 寻优策略设计
        4.1.4 求解域和终止条件
        4.1.5 实验结果分析
    4.2 核燃料棒直线度评估算法研究
        4.2.1 核燃料棒变形分析
        4.2.2 基于两端点连线法的直线度评估
    4.3 核燃料棒识别和定位算法设计
    4.4 核燃料棒智能识别与定位系统性能评估
    4.5 本章小结
结论与展望
参考文献
致谢
附录 A 精度测试结果


【参考文献】：
期刊论文
[1]日本后福岛时期的核能政策研究[J]. 李小军.  国际政治研究. 2017(03)
[2]汽车制动主缸补偿孔形位尺寸检测双远心光学系统研究[J]. 高俊鹏,姜涛,张桂林,李会明.  计量学报. 2017(03)
[3]智能制造及其核心信息设备的研究进展及趋势[J]. 赵升吨,贾先.  机械科学与技术. 2017(01)
[4]机器视觉非球面双远心物镜的设计[J]. 李明东,高兴宇,叶鹏,陈朋波.  激光与光电子学进展. 2016(07)
[5]基于双远心光学系统的高精度外螺纹测量方法研究[J]. 李晋惠,于亚琳,田军委.  应用光学. 2016(02)
[6]基于机器视觉的半球面微小孔位置的精密测量系统（英文）[J]. 黄劼,许斌.  纳米技术与精密工程. 2016(01)
[7]智能制造——“中国制造2025”的主攻方向[J]. 周济.  中国机械工程. 2015(17)
[8]智能制造装备视觉检测控制方法综述[J]. 王耀南,陈铁健,贺振东,吴成中.  控制理论与应用. 2015(03)
[9]基于机器视觉系统的自动检测系统设计与开发[J]. 袁清珂,张振亚,吴晖辉,毕庆,陈圣明.  组合机床与自动化加工技术. 2014(11)
[10]基于改进Sobel算子的红外图像边缘提取算法[J]. 夏清,张振鑫,王婷婷,王亚云,石娟娟.  激光与红外. 2013(10)



本文编号：3497031