基于光度立体视觉的融合反应器真空室缺陷检测方法的研究
Guodong Qin1, Haoran Zhang2, Yong Cheng1
1Institute of Plasma Physics, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 16, 2024
概括
这项研究使用先进的低光增强和光度立体3D重建来增强核聚变反应堆真空室成像. 这些方法提高了关键部件的缺陷检测和尺寸精度.
科学领域:
- 机器人和自动化机器人与自动化
- 计算机视觉 计算机视觉
- 核工程 核工程是指核工程.
背景情况:
- 在核聚变反应堆真空室内检查组件,由于低光条件,存在挑战.
- 准确的3D重建对于检测目标板上的缺陷至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证核聚变反应堆中模糊环境的图像增强和3D重建技术.
- 为了实现内部部件的精确缺陷检测和维度分析.
主要方法:
- 适应加权的多尺度Retinex算法用于低光图像增强.
- 一个光度立体视觉算法被用于3D缺陷重建.
- 一个光源照明配置模拟系统优化了光阵列的位置.
- 一个带有双眼立体视觉摄像头的机器人平台被用于实验.
主要成果:
- 图像增强方法成功地扩大了灰色水平,提高了亮度和对比度.
- 3D重建的最大深度误差低于24.0%,宽度误差低于15.3%.
- 综合系统展示了有效的缺陷检测和重建能力.
结论:
- 拟议的技术显著提高了核聚变反应堆内部检查的可见性和尺寸精度.
- 这种方法为自动缺陷检测和在具有挑战性的低光环境中进行3D重建提供了可行的解决方案.


