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基于机器视觉的核燃料芯块表面裂纹检测方法研究的任务书
一、题目
基于机器视觉的核燃料芯块表面裂纹检测方法研究
二、研究背景和意义：
核燃料芯块是核反应堆中的核燃料，是反应堆能否运行和发挥设计功率的最基本组成部分。核燃料芯块表面裂纹是一种重要的缺陷，裂纹的存在会对核燃料芯块的性能产生严重影响，从而导致反应堆的不稳定和安全问题。因此，对核燃料芯块表面裂纹进行可靠、快速、高精度的检测，保障核电站的安全运行具有重要意义。传统核燃料芯块表面裂纹检测方法主要依靠人工目视进行，存在准确率低，人工疲劳等不足之处。基于机器视觉的方法可以自动化实现，解决了人工目视检测存在的问题，具有广泛的应用前景。
三、研究内容和思路：
1.研究核燃料芯块表面裂纹的特征提取方法，包括边缘检测、形态学处理等方法，建立裂纹的特征向量。
2.基于传统图像处理方法和深度学习方法，比较两种方法在核燃料芯块表面裂纹检测中的优劣。
3.设计裂纹检测系统，并将研究完成的算法应用到实际场景中，包括对不同种类核燃料芯块的检测和数据的处理等。
4.评估裂纹检测系统的准确率和有效性，并进行比较分析。
四、研究方法：
本研究主要采用图像处理和深度学习相结合的方法进行研究。首先，通过对核燃料芯块表面图像进行边缘检测、形态学处理等操作，提取出裂纹的特征向量。接着，利用深度学习算法进行学习和识别，建立裂纹检测库。最后，针对实际情况，设计出裂纹检测系统，对多组数据进行检测和处理，并对检测结果进行准确度评估。
五、预期成果：
1.研究核燃料芯块表面裂纹检测方法，建立裂纹特征向量。
2.设计并实现核燃料芯块表面裂纹检测系统，包括数据采集、图像处理、分类识别等功能。
3.经过大量实验验证，为核燃料芯块表面裂纹检测提供了可靠的方法和技术支持。
4.产生高质量学术论文，并形成相关的科技成果。
六、研究时间表：
第一年：理论研究和数据处理
1-3月：收集相关文献，学习图像处理和深度学习等相关知识。
4-6月：建立裂纹特征向量，尝试利用传统图像处理方法进行检测。
7-12月：设计深度学习模型，进行网络训练和参数优化。
第二年：检测系统设计和应用
1-3月：搭建裂纹检测系统，完成数据采集和处理模块等。
4-6月：将所得算法应用于核燃料芯块不同种类检测中，完成数据分析。
7-12月：优化系统性能并进行测试，撰写论文和写作成果报告。
七、参考文献：
[1]YanY,ZhangY,LuoP,etal.Automaticdetectionandintelligentdiagnosisofsurfacedefectsofnuclearfuelrods–Areview[J].ProgressinNuclearEnergy,2020,129:103477.
[2]WeiX,NiM,MaS,etal.Surfacedefectdetectionofnuclearfuelrodsbasedondeepconvolutionalneuralnetwork[J].Kerntechnik,2019:1-9.
[3]GuoX,ZhangJ,ZhangX,etal.Detectionofsurfacecracksonthenuclearfuelrodsusinguncalibratedglobalpositioningsystemsandconvolutionalneuralnetworks[J].Measurement,2020,167:108232.
[4]JiangM,ZhangF,LiuM,etal.Amethodfordetectionofnuclearfuelroddefectsusingastructuredlightvisionsystem[J].IEEETransactionsonNuclearScience,2020,67(5):990-996.