邵艳川

【摘 要】随着工业智能化的快速发展，加快推动了机器视觉技术在工业中的应用。由于核电产业领域的特殊性，机器视觉技术在核电产业领域有着极其重要的应用，该技术提高了核电产业领域的安全性、高效性、经济性。本文首先对机器视觉技术进行阐述，然后对机器视觉技术在核电产业领域的应用进行详细的分析和阐述，希望对同行能够提供一种借鉴。

【关键词】机器视觉；核电；机器人

Application Machine Vision in Nuclear Power

SHAO Yan-chuan

（CNNC Liaoning Nuclear Power Company Limited， Huludao， Liaoning 125112，China）

【Abstract】With the development of industrial intelligence， the application of machine vision technology in industry has been accelerated. Due to the particularity of the nuclear power industry， machine vision technology has an extremely important application in the field of nuclear power， this technology improves the security， efficiency and economy of the nuclear power industry. In this paper， firstly， the machine vision technology is described， then the application of machine vision technology in the field of nuclear power industry is analyzed and expounded in detail， and the purpose is to provide a reference for colleagues.

【Key words】Machine vision； The nuclear power； The robot

0 前言

核能作為清洁、安全、高效的新能源，已成为全球携手推进低碳可持续发展的重要能源[1]。随着我国逐步完成三代核电技术的国产化和标准化，核能在我国已经进入规模化发展的新时期[2]。核电发展可以带动核电关联产业同步发展，进一步丰富并增强我国核工业体系和核产业链良性发展。核电关联产业包括科研院所、基建安装工程、核电装备制造业、核燃料产业等产业[3]。随着科学技术的进步以及对核能安全性和经济性要求的不断提高，越来越多的先进科学技术运用到核能领域。机器视觉作为一种先进的人工智能技术，在核能领域发挥着越来越重要的作用[4]。本文将对机器视觉技术在核设备测量、核设备焊接、核燃料棒组装、核电机器人等领域的应用分别进行详细介绍。

1 机器视觉技术

机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。在20世纪70年代末，他从信息处理角度，首次提出计算视觉系统及理论框架，该理论框架虽然在细节上甚至在主导思想上还存在不完备的方面，许多方面还有很多争议，但至今仍是目前计算机视觉研究的基本框架[6]。

机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法、图像卡、I/O卡等）[7]。如图1所示，一个典型的机器视觉应用系统是以计算机为中心，包括视觉传感器、高速图像采集系统、图像处理系统。由计算机对视觉传感器采集到的信息进行运算，根据运算结果发出各种指令。机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度[8]。

图1 机器视觉系统基本组成

2 机器视觉在核设备测量方面的应用

核设备对质量和精密度要求极高，核心设备制造工艺复杂。在设备加工制造过程中，精确、及时测量其几何参数，对于提高设备原材料利用率、改善产品质量和提高产品合格率都具有重要作用。传统的接触式测量方法不能满足核设备的制造要求，本文主要论述双目立体视觉技术在核设备几何尺寸测量方面的应用。

双目立体视觉是用两台CCD工业摄像机，从不同角度同时获取目标物体及周围环境的两幅图像，经过图像处理、摄像机标定等计算出目标物体的三维信息。其基本原理如图2所示：

如图2所示，对于空间一点p，在左摄像机C1成像平面上的投影点为p1，在右摄像机C2成像平面上的投影为p2，直线Oc1p1上的任意点在成像平面上的投影点都为p1，因此只由p1点无法确定p点的深度值，但直线Oc1p1与直线Oc2p2的交点唯一，由此可以计算出空间点p的深度值。实际计算时，需要建立图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系之间相互关系，通过坐标变换求解三维坐标点。得到被测物体的三维坐标点后即可实现测量被测物体的几何参数。

3 机器视觉在核设备焊接方面的应用

核电高压容器主要包括核反应堆压力容器、蒸汽发生器、稳压器，被称为核岛的“心脏设备”。核电高压容器的制造需要完成多道关键工序，包括焊缝、焊根、焊筋、坡口等磨削，对于某些工序加工难度极大，比如像安注箱与硼注箱瓜瓣焊缝、核电高压容器封头球瓣焊缝及接管相贯焊缝等的磨削加工这样的曲线加工；并且在大型容器焊缝磨削过程中，会产生强烈的火花、高温、烟尘、飞溅和工件热变形等因素，这些因素对轨迹跟踪系统产生强烈的干扰，导致控制系统偏差信号变大使磨头偏离焊缝。鉴于核电高压容器磨削过程是一个复杂的动态的具有强烈光热烟雾干扰的过程，采用常规的轨迹跟踪方法并不能完全满足生产过程对焊缝磨削轨迹跟踪检测的要求。在核电高压容器焊缝跟踪中引入机器视觉技术，能够提高焊缝跟踪的可靠性、灵活性和精度。

如图3所示，为机器视觉在焊缝处理过程中的流程图。机器视觉是实现机器人自动化焊接的前提，相比单目视觉的低效、多目视觉的复杂和对系统性能要求高的缺点，多选用双目视觉采集焊缝图像。采集到焊缝图像后，经过图像增强、图像滤波、特征提取、特征识别等操作后，由标定双目摄像机后的矩阵求解焊缝特征点的三维点云，传递给机器人后，机器人根据这些三维坐标信息完成轨迹规划及自动控制。根据三维重建后的点云也可实现测量焊缝几何尺寸（熔宽、余高、熔深），对焊缝成形质量做出评价。

4 机器视觉在核燃料棒组装方面的应用

在核电方面，核燃料棒组件是核反应堆的核心反应部件，同时，燃料棒组装工作具有高辐射性的特点，因此世界上各核燃料生产厂家都非常注重核燃料棒组件的生产效率以及质量的提高。智能化机械臂不仅能够实现核燃料棒组装的高效率和高质量，同时还能够降低工作人员的辐射剂量。智能化机械臂要求具备外界环境的感知能力，机械臂智能化的重要方向就是基于视觉的位姿识别方法，准确地识别核燃料棒和栅格板的位姿将其反馈到机械臂控制系统完成核燃料棒的有效组装。

图4为核燃料棒组装流程图，根据核燃料棒以及栅板的结构特点以及组装过程，初步将核燃料棒的组装过程分为两个阶段：搜索定位阶段和插入组装阶段。搜索定位阶段的主要任务是将核燃料棒的开槽口对准栅板，插入组装阶段是指把核燃料棒沿预定轨迹插入到对应的目标位置。首先，利用CCD摄相机分别检测出栅板的位姿和核燃料棒下端塞位姿；然后，计算这两个位姿在笛卡尔空间内的偏差；最后，以该位姿偏差作为控制量来控制机械臂的各个关节做出相应的运动使核燃料棒的下端塞的开槽口对准栅板后进行插入组装。

图4 核燃料棒组装流程图

5 机器视觉在核电机器人方面的应用

由于核电站设备结构复杂，设备本身或其运行环境具有放射性，同时还兼具水下、高温、高压、强辐照等特点，很多工作不适合工作人员直接操作，而简单的机械手往往不能完成相关操作。利用机器人进行设备检修、乏燃料转运、放射性废物处置和核事故应急处理等工作，可以大幅提高核电站的检修水平或事故处理效率，降低工作人员受照射剂量和劳动强度。致力于开发出适应核辐射环境，性能先进、可靠的核电机器人一直是核工业界追求的目标[9]。

机器视觉相当于机器人的眼睛，机器视觉的最终目标是使机器人能够像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。机器人通过视觉传感器感测、获取目标区域及周围环境图像信息来计算三维世界，使其能够完成自主定位、目标提取、跟踪、避障、导航、路径规划等功能。由于核电机器人工作环境的特殊性，对传统机器视觉的硬件和软件部分都带来了全新的问题，需要专门针对强辐照、高温、高压等特殊环境下开展机器视觉在核电机器人上面的研究。目前，已经开发出多种核电机器人用于完成水下异物打捞、陆地应急巡检、严重事故救灾等任务。近年来，随着三维视觉理论的逐渐成熟和三维视觉传感器（Kinect、三维扫描仪）的快速发展，SLAM技术（simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建）已成为机器人视觉发展的主流，三维点云处理将成为机器视觉领域的一个重点。

6 总结

提高核设施的安全性与可靠性，尽量降低操作人员的受辐射剂量，改善工作环境，减少从业人员数量，是我国核能领域一个必须要解决的课题。解决这一问题的主要途径就是研发智能设备，机器视觉技术在智能化设备中是必不可少的一部分。本文分别对机器视觉在核设备测量、核设备焊接、核燃料棒组装、核电机器人等方面的应用做了具体分析。目前，机器视觉技术在核能领域的应用尚属初步阶段，随着我国核能产业的较快发展和机器视觉技术的逐步成熟，未来机器视觉技术在核能领域的应用将越来越广泛。

【参考文献】

[1]柴立仁.基于双目视觉的核燃料棒组装技术研究[D].哈尔滨工业大学，2016.

[2]李盛前.基于视觉技术的水下焊接机器人系统研究[D].华南理工大学，2016.

[3]许海霞.机器视觉标定与目标检测跟踪方法及其应用研究[D].湖南大学，2011.

[4]王宁.高温构件几何参数测量方法及实验研究[D].大连理工大学，2009.

[5]李潮伟，陈志，李红军，罗绪珍.三维激光扫描在核电维修中的应用[J].科技视界，2016（04）：106+164.

[6]刘呈则，严智，邓景珊，张宝军，郭磊.核电站应急机器人研究现状与關键技术分析[J].核科学与工程，2013（01）：97-105.

[7]刘芳.基于3D点云的可操作对象识别方法研究[D].华北电力大学，2015.

[8]Bogue R.Robots in the nuclear industry：a review of technologies and applications[J].Industrial Robot-an International Journal，2013，38（2）：113-118.

[9]Masanori Sugisaka.Working Robots for Nuclear Power Plant Desasters[C].5th IEEE International Conference on Digital Ecosystems and Technologies， 2011， Daejeon， Korea： 358-361.

[责任编辑：朱丽娜]