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作为一种清洁高效的新型能源,核能已广泛应用于众多国家,核燃料棒是核反应堆的组成基元,核燃料棒的端塞焊接工艺是不可或缺的一道工序,由于核燃料棒在生产过程中端面会出现各种缺陷从而影响焊接工序,所以核燃料棒缺陷检测是必需的,但现实中大量缺陷样本的缺少一直是坡口缺陷检测算法的阻碍。针对坡口缺陷图像自动生成方法展开研究,目的是能够向坡口缺陷检测算法提供更多的训练样本。论文在科技部创新方法专项(项目编号:2016IM030300)和工信部智能制造标准化与新模式应用(项目编号:2016ZXFM02016)的资助下,对基于虚拟现实技术的坡口缺陷图像自动生成方法进行了研究与应用。论文的主要研究工作有:(1)首先介绍坡口缺陷的形成原因与分类,然后分别从坡口的三维模型和数字图像处理,分析了坡口三维模型的网格特征、材质特征以及坡口缺陷图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征,为基于虚拟现实技术的坡口图像生成鉴定基础。(2)分析并搭建现实实验环境,利用虚拟现实技术构建虚拟实验环境。建立细化坡口模型、建立以自发光材质为主的光源库,使用移动最小二乘变形算法对三维模型进行变形处理制作随机缺陷,利用3ds Max软件在虚拟环境中批量渲染坡口缺陷图像。(3)对仿真生成图片进行预处理,提取坡口圆环轮廓拟合圆心,使用插值法展开圆环,将预处理后的仿真生成图片作为样本训练Faster R-CNN网络检测真实图像从而验证仿真图像的真实性,然后利用仿真图像对自模板算法进行盲测,检验算法的可靠性,进一步验证了提出的仿真缺陷自动生成方法的有效性和实用性。(4)为了实现缺陷图像的自动批量生成,以提高缺陷图像生成效率,基于MAX Script脚本语言进行二次开发,整合了模型、灯光、变形算法、渲染等功能,设计了可编辑缺陷图像自动生成插件。关于坡口缺陷生成方法的研究不仅对这一类型的缺陷检测算法提供了辅助作用,并且对其他类型的缺陷生成方法研究也具有借鉴的作用。