[发明专利]一种蒸汽发生器二次侧传热管管间泥渣厚度自动识别方法

说明书

本发明提供了一种蒸汽发生器二次侧传热管管间泥渣厚度自动识别方法，包括如下步骤：步骤S1：拍摄传热管管间图像，打开图像，通过点选圈出泥渣厚度区域，完成泥渣厚度数据集制作；步骤S2：搭建基于全卷积神经网络的语义分割模型；步骤S3：确认损失函数；步骤S4：输入S1步骤中制作的数据集进行模型训练，采用Adam优化器和Ploy学习率调整策略训练网络模型；步骤S5：根据图像处理算法得到泥渣区域的面积高度参数以及传热管管间间隙的像素距离，以此评估泥渣厚度；步骤S6：得到泥渣厚度轮廓信息和传热管间隙轮廓信息，计算泥渣厚度。本发明提供的识别方法提高视频检查技术的智能化程度和准确率，降低人员剂量及劳动强度。

技术领域

本发明涉及蒸汽发生器检修技术领域，尤其涉及一种蒸汽发生器二次侧传热管管间泥渣厚度自动识别方法。

背景技术

蒸汽发生器二次侧管板视频检查主要是用来了解蒸汽发生器二次侧管板上泥渣情况，由于它可以直观的获得蒸汽发生器内部的有关情况，如泥渣的沉积量、泥渣的分布情况、形态以及内部是否存在外来物等情况，因此应用非常广泛。

目前国内蒸汽发生器视频检查，主要是技术人员人工输送内窥镜进入管间和收回内窥镜，根据内窥镜拍摄录制的视频来进行分析，在判断泥渣堆积厚度上，通过对比传热管间距进行一个预估，由于个人评定标准有所差异，导致视频检查结果对泥渣厚度的描述存在一定的偏差，其结果的准确性和稳定性有待提高。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中所述的缺陷，从而提供一种蒸汽发生器二次侧传热管管间泥渣厚度自动识别方法，该蒸汽发生器二次侧传热管管间泥渣厚度自动识别方法能够实现对管间泥渣厚度的自动识别，提高视频检查技术的智能化程度和准确率，降低人员剂量及劳动强度，而且能应用在各种核电站机组。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种蒸汽发生器二次侧传热管管间泥渣厚度自动识别方法，包括如下步骤：

步骤S1：拍摄传热管管间图像，打开图像，通过点选圈出泥渣厚度区域，完成泥渣厚度数据集制作；

步骤S2：搭建基于全卷积神经网络的语义分割模型；

步骤S3：确认损失函数；

步骤S4：输入S1步骤中制作的数据集进行模型训练，采用Adam优化器和Ploy学习率调整策略训练网络模型；

步骤S5：根据图像处理算法得到泥渣区域的面积高度参数以及传热管管间间隙的像素距离，以此评估泥渣厚度；

步骤S6：得到泥渣厚度轮廓信息和传热管间隙轮廓信息，计算泥渣厚度。

进一步地，所述步骤S1中，采用labelme工具制作数据集标签。

进一步地，所述步骤S2中，所述语义分割模型包括泥渣厚度语义分割模型和传热管间隙语义分割模型。

进一步地，所述步骤S2中，搭建基于全卷积神经网络的语义分割模型架构，网络输入为512x512x3的RGB三通道彩色图像，网络输出为512x512的概率分布。

进一步地，所述步骤S3中，采用二分类交叉熵损失函数，网络输出结果，范围在0～1之间，大于0.5为前景，小于0.5为背景。

进一步地，所述步骤S4通过细调网络参数，使训练集和测试集的损失值均接近于0，解决过拟合现象，增强模型的泛化能力。

进一步地，所述步骤S5具体包括如下步骤：

步骤S51：输入待检测图像，将输入图片转化为模型所需数据类型，通过模型计算输出一张概率图，利用阈值法，将大于0.5的概率标记为正类，将小于0.5的标记为背景类；