Page 79 - 2024中国无损检测年度报告

点、水流扰动对后续图像分析的影响，再按照上
下管座、格架条带、上下端塞和燃料棒等多个区
域进行标注得到大量训练数据，设置初始权重参
数开始训练深度学习模型直至收敛，检测时将视
频数据输入到最优模型中提取图像特征并进行特
征区域划分，以此建立关键区域图像分组及时序
索引，通过分析各个区域每行像素灰度变化的规
图 7 某燃料组件外观视频检查智能分析软件检测结果
律，寻找其中不符合规律的异常区域，并针对不
同关键区域进行异物检测并完成动态标记。图 7 后续将在新燃料组件入场检查方面做类似的
所示为某燃料组件外观视频检查智能分析软件检 研究和软件开发，以期拓展核电燃料组件领域的
测结果。 检测应用。

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