機器視覺在核電站蒸發器渦流檢測中的應用

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(中廣核檢測技術有限公司, 蘇州 215000)

1 背景

1.1 設計目的

核電站系統中蒸汽發生器傳熱管承擔著熱量交換的關鍵作用，運行中由于機械或者化學機理會導致傳熱管降質，因此需要對其進行渦流檢測。在蒸汽發生器傳熱管渦流檢測過程中，渦流探頭定位器在管板上進行移動、定位，將其上安裝的探頭定位至待檢測的傳熱管管孔，然后通過相應的推送設備將渦流探頭輸送到傳熱管內部實施檢測。因此，在整個檢查過程中，渦流探頭定位器的定位準確度非常重要，其可靠性必須得到保證。

為保證渦流探頭定位器定位的準確度，必須每隔一段時間進行探頭定位器的位置核對。采用的傳統手段是在蒸汽發生器水室內放置高清廣角云臺攝像頭，通過光纖網絡將圖像實時傳送到島外的視頻處理設備上，采集人員用人眼觀察顯示器上的圖像，核對探頭定位器的當前位置與控制軟件中顯示的位置是否一致。該方法不僅耗時長、效率低，需要采集人員有一定的經驗，并且一旦出現位置不一致的情況，從上次位置確認開始采集的數據均要作廢，耽誤檢查時間窗口，極大地影響了檢測效率和檢測結果的可靠性。基于以上原因，筆者采用基于機器視覺的識別定位技術，開發了一套獨立于當前渦流檢測設備的輔助定位系統，實時監控探頭定位器的位置，確保傳熱管渦流檢測過程更加穩定、可靠、高效。

1.2 機器視覺簡介

機器視覺是通過光學裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息的技術。其原理是采用CCD(Charge Coupled Device)或CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)相機或者其他圖像拍攝裝置將目標圖像轉換成模擬信號；然后將模擬信號轉變成數字信號后傳送給專用的圖像處理系統；再根據亮度信息、像素位置信息等進行各種處理和運算，從而識別目標的特征；最后根據設定的閾值和其他條件得到判斷結果，再控制執行模塊進行相應的處理。

圖像處理主要基于數字圖像處理技術，對輸入的圖像進行幾何變換、灰度變換、圖像增強、邊緣提取以及圖像的分割、測量和識別等。

2 設計方案

2.1 整體思路

所設計的系統采用機器視覺識別技術，實時對蒸汽發生器管板孔位圖像進行處理、識別。視覺相機安裝在探頭定位器上，采集到的圖像數據通過網絡傳送到外環廊位置的電控箱內，然后通過光纖將圖像數據傳送到視覺圖像處理電腦上；通過上位機軟件對圖像進行識別、處理，得到當前的管板號與位置信息，隨后與采集電腦上的位置進行對比，以識別當前定位器是否處在正確的位置。

2.2 設計過程

2.2.1 圖像捕捉及光照

正如人眼對物體的觀察一樣，要想看清楚物體，一雙好的眼睛和一個好的光照環境缺一不可。機器視覺識別同樣如此，如何確保定位器在蒸汽發生器水室內部作高速運動的情況下能對圖像進行完整捕捉是視覺識別系統的一個關鍵技術要點。因此，研發人員在設計過程中選取了一種既體積小巧又具有非常高幀率的工業級相機(其穩定運行時幀率能達到100幀以上)，能很好地在設備運動的過程中實現對圖像的高速捕捉。

另外，由于蒸汽發生器內部為密閉空間，光照條件較差。為了獲得足夠的光照調節，研發人員在相機的前端添加了一組光照系統，以對待測區與背景區作明顯的區分，達到增強待測目標邊緣清晰度以及消除陰影和抵消噪光等要求。通過多次的試驗及測試，最終選取了一種環形LED光源作為照明系統，該光源能很好地突出顯示被測物體邊緣和高度的變化，是邊緣檢測的理想選擇。

2.2.2 控制系統

在整個系統中，控制單元主要需要實現兩個功能:一是要能對前端光源進行遠程調節，以滿足不同環境下對光照條件的不同要求；二是要能將前端相機捕捉到的視頻圖像傳輸到專用計算機上，以作進一步的圖像處理。

2.2.3 圖像處理系統

針對設備的技術要求和使用需求，在圖像處理軟件算法的設計上，主要從以下思路入手。

(1) 通過軟件對畫面明暗的識別，結合輪廓識別來區分傳熱管和管板的邊界。

(2) 軟件快速捕捉畫面，并快速比較前后兩幀畫面的變化，如果前后兩幀畫面沒有變化，管號也不會發生變化；如果前后兩幀的畫面發生變化，則軟件會識別出發生變化的傳熱管，并且認為兩幀畫面上離得最近的傳熱管為同一根傳熱管，具有同樣的行列號。通過管子的行列號、其圓心在圖像坐標系的坐標、管板坐標系以及圖像坐標系的相對關系，計算出當前圖像中的管板坐標系旋轉的角度和平移的距離，進而推導出當前管板坐標系相對圖像坐標系的關系。

(3) 結合對應的管板，設定好傳熱管固有的行列號的排布規則，并疊加到圖像中。

(4) 在視覺相機獲取圖像以及圖像遠距離傳輸的過程中，圖像信號常被噪聲污染。噪聲是引起圖像質量、測量精度和對象識別準確度降低的一個重要原因。因此需要采用一定的圖像濾波手段，用于提高圖像數據中的信噪比，進行噪聲抑制，減輕后續圖像處理的壓力。此系統采用圖像中值濾波算法，能夠在去除脈沖噪聲、椒鹽噪聲的同時保留圖像邊緣細節。

(5) 邊緣檢測技術是圖像處理中的一項重要技術，邊緣檢測的主要目的是實現圖像的邊緣識別,從而對目標圖像進行精確定位。系統的邊緣檢測采用Canny算子[1]，Canny算子具有較好的信噪比、高邊緣定位性能和在噪聲環境下較好的檢測效果，適用于不同工況環境下的邊緣檢測。傳統的Canny邊緣檢測方法用高斯濾波可能會存在使圖像過度平滑以及對椒鹽噪聲和脈沖噪聲敏感等問題，改用中值濾波后上述缺點有所改善，提高了圖像質量。

(6) 蒸汽發生器管板的管孔輪廓為圓形，故系統采用對圓形目標識別非常有效的圖像識別算法——Hough梯度法[2]。Hough梯度法首先需要對圖像進行邊緣檢測,對邊緣圖像中的每一個邊緣點，計算其局部梯度，利用得到的梯度，由斜率指定直線上的點作為圓心在累加器中累加;然后，將累加器中大于給定閾值并且大于其所有近鄰的點選出來，作為候選圓心。最后依據圓心距、最大最小半徑等限定條件篩選出所有的圓心。某原始圖像及其經過各方法處理后得到的圖像如圖1所示。

圖1 某原始圖像及其經各方法處理后的圖像

(7) 為了實現定位器在運動過程中的位置識別，要求算法必須執行速度快，保證抓取相鄰兩幀圖像的間隔時間足夠短，而爬行器在此期間只進行了微小運動。

(8) 系統可能會用于不同機組類型(CPR或EPR)的蒸汽發生器的不同端(冷端或者熱端)的渦流檢測中。故針對冷、熱端行列號定義不同的問題，在軟件上進行了整合，以滿足現場的實際需求。同樣也對不同的機組類型進行了整合，實現了對CPR堆型管板正方形排布和EPR堆型管板三角形排布的兼容使用和算法優化。

2.3 系統組成

結合以上的設計方案，最終設計完成的系統主要由以下幾大功能模塊組成：相機單元，附帶照明系統(見圖2)，控制箱單元(見圖3)，軟件單元(見圖4)。

圖2 相機單元

圖3 控制箱單元

圖4 軟件單元

3 系統測試及結果

3.1 性能測試

該系統在實際使用前，在實驗室模擬體上進行了一系列的嚴格測試，以保證現場實際使用時的穩定性和可靠性。測試項目包括：光源測試、識別能力測試、整體穩定性測試。其具體測試內容如下：

(1) 光源測試：在手動控制及軟件控制兩種模式下，隨機調節光源的亮度，測試并記錄光源的穩定性;

(2) 識別能力測試：將定位器安裝在蒸汽發生器管板模擬體上，使用采集電腦隨機控制探頭定位器運動，測試過程中觀察蒸汽發生器管板模擬體上探頭定位器的實際位置，與機器視覺識別定位軟件上顯示的行列號是否一致；

(3) 整體穩定性測試：將定位器安裝在蒸汽發生器管板模擬體上，連接系統各部件(光源、相機、電控箱以及電腦)，進行整體穩定性測試。測試過程重點關注系統硬件以及軟件的穩定性和可靠性。

經過對各系統模塊以及整體穩定性的測試，結果表明，該系統穩定性和可靠性均滿足相關技術要求，其性能能夠滿足現場的應用要求。

3.2 實際應用效果

在寧德核電站3號機組N302大修蒸汽發生器傳熱管的渦流檢測中，該系統首次應用于實際檢測。從實際使用情況來看，該設備性能良好，準確性、可靠性以及穩定性均滿足技術規范要求，在連續5 d的工作中，圓滿完成了管板爬行器的機器視覺定位工作。

4 結語

視覺定位系統采用動態識別算法，獨立于渦流檢測的控制系統，視覺定位系統和設備控制系統的位置信息可以互相驗證。其遠程可調光源和高性能工業相機為該系統提供了堅實的硬件基礎；軟件算法穩定高效，滿足大于100幀·s-1的實時處理要求。經過實驗室以及現場測試、使用，視覺定位系統全程運行穩定，操作簡便，可靠性高。在使用過程中，能輔助采集人員進行定位，增加了額外的位置信息，使得蒸汽發生器傳熱管渦流檢測工作更加便捷、可靠。一系列的測試證明，該系統能滿足現場使用要求，可勝任渦流探頭定位器的輔助定位工作。