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基于卷积神经网络的核燃料球团表面裂纹检测方法的实现( Implementation of surface crack detection method for nuclear fuel pellets guided by convolution neural network )
B Zhang Y Miao Y Tian W Zhang C Zhang
裂纹检测是核燃料芯块质量检测的重要内容之一。针对核燃料芯块图像对比度低、图像背景复杂、芯块表面有细小裂纹导致裂纹误检率高的问题，提出了一种SE-CrackNet卷积神经网络指导下的加权对象方差(WOV)阈值裂纹检测方法。该方法首先利用滑动窗口扫描技术和SE-CrackNet网络定位芯块图像中的裂纹区域，然后利用WOV阈值法提取裂纹，实现核燃料芯块表面裂纹的精确识别。该方法的像素级F1-measure约为92%，能够准确识别核燃料芯块表面裂纹，大大降低裂纹误检率，满足核燃料芯块生产线的实时质量检测需求，极大地提升了传统机器视觉检测系统的性能。同时，该方法可推广应用于其他工业产品的质量检验。
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