[发明专利]基于目标检测网络的核燃料棒元件的定位方法

权利要求书

1.一种核燃料棒元件的定位方法，包括步骤：

获取所述核燃料棒元件的第一图像；

获取所述核燃料棒元件在旋转第一预定角度后的第二图像；

对所述第一图像和所述第二图像进行数据增强处理和梯度图像增强处理；

将处理后的图像输入训练好的目标检测网络中，得到第一图像和第二图像的检测结果，所述检测结果包括所述核燃料棒元件上各隔离块的种类和位置，所述隔离块的种类包括厚隔离块、薄隔离块和支撑垫；

将所述第一图像和第二图像的检测结果进行融合，并根据融合后的图像，确定所述核燃料棒元件的类型、基准隔离块、和朝向；

根据所确定的核燃料棒元件的类型、基准隔离块和朝向，确定所述核燃料棒元件初定位的调整角度和调整方向。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取所述核燃料棒元件的第三图像，所述第三图像的像素高于所述第一图像和所述第二图像；

基于所述融合后的图像，确定所述第三图像中各隔离块的感兴趣区域；

提取所述各隔离块的感兴趣区域的轮廓；

根据所述各隔离块的感兴趣区域的轮廓，对所述核燃料棒元件的圆心位置进行矫正；

以矫正后的圆心位置为展开圆心，将基准隔离块的感兴趣区域的轮廓进行展开，得到基准隔离块轮廓展开图；

计算所述基准隔离块轮廓展开图的中心位置对应的实际角度；

根据所述实际角度，确定所述核燃料棒元件精确的调整角度和调整方向。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述目标检测网络通过以下方式训练：

获取包括有全部类型的核燃料棒元件的训练数据；

基于所述训练数据中核燃料棒元件的各种类的隔离块的角度分布和数量，对所述训练数据进行筛选，使筛选后的训练数据的均值及方差图中形成预定数量条分界线；

对所述筛选后的训练数据进行梯度图像增强处理以及数据增强处理；

将处理后的训练数据输入到目标检测网络中进行训练，得到训练好的目标检测网络。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述第一图像和第二图像的检测结果为多张包括有第一图像和第二图像中各隔离块的定位框区域、类型标记和置信度的图像，所述将所述第一图像和第二图像的检测结果进行融合的步骤，包括：

将所述第一图像和第二图像的检测结果的方位调整至同一方位，确定所述第一图像和第二图像的检测结果中的每一项的置信度是否小于第一预定值；

如果所述第一图像和第二图像的检测结果中的一项的置信度小于所述第一预定值，则将该项检测结果删除，并得到保留的检测结果；

将所述保留的检测结果进行叠加，得到叠加后的图像，所述叠加后的图像包括第一图像和第二图像的检测结果；

在所述叠加后的图像中，保留所述第一图像和第二图像的检测结果中的一项，得到融合后的图像。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

确定所述第一图像和第二图像的检测结果中的每一项的定位框区域中的黑色所占比例；

如果黑色所占比例小于第二预定值，则将该项检测结果删除。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，所述保留所述第一图像和第二图像的检测结果中的一项的步骤，包括：

针对所述核燃料棒元件中的每一个隔离块，如果在所述叠加后的图像中同时存在第一图像和第二图像的检测结果，则仅保留第二图像的检测结果，得到融合后的图像。

7.根据权利要求4至6中任一项所述的方法，其中，确定所述核燃料棒元件的类型的步骤，包括：

根据所述融合后的图像中各种类的隔离块的数量，确定所述核燃料棒元件的类型。