[發(fā)明專利]基于雙光相機(jī)的核廢物檢測(cè)分揀系統(tǒng)及方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111144641.0
• 申請(qǐng)日: 2021-09-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113751365B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-03-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 單毛毛;張靜;劉滿祿;王姮;霍建文;祝會(huì)龍;田鳳蓮;段淇昱;蘭慧娟;石繁榮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西南科技大學(xué)
• 主分類號(hào): B07C5/34
• 分類號(hào): B07C5/34;B07C5/36;B07C5/38
• 代理公司: 北京正華智誠(chéng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11870
• 代理人: 代維凡

本發(fā)明公開(kāi)了基于雙光相機(jī)的核廢物檢測(cè)分揀系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括紅外熱像儀、抓取裝置、機(jī)械臂、可燃分類容器、傳送帶、過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)開(kāi)關(guān)和不可燃燒分類容器；紅外熱像儀器主要是用來(lái)感知溫度的變化對(duì)應(yīng)的熱輻射圖像的灰度圖像素值的變化。深度相機(jī)主要是用來(lái)獲得物質(zhì)更多的紋理信息和深度信息。由于核廢物的放射性大，即使人們穿上防護(hù)服，長(zhǎng)時(shí)間在放射性較強(qiáng)的地方仍然能夠?qū)θ梭w造成難以想象的傷害，本發(fā)明的系統(tǒng)可以自動(dòng)的將不同的核廢物物質(zhì)區(qū)分開(kāi)來(lái)，人只需要通過(guò)相機(jī)辨認(rèn)一下就可以知道屬于核廢物屬于哪一個(gè)類，實(shí)現(xiàn)在分類過(guò)程中，人與放射性物質(zhì)的零接觸。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于核機(jī)器人領(lǐng)域，具體涉及基于雙光相機(jī)的核廢物檢測(cè)分揀系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

堆外核測(cè)儀表系統(tǒng)是安全級(jí)設(shè)備，通過(guò)測(cè)量從反應(yīng)堆堆芯泄漏的中子注量率，連續(xù)監(jiān)測(cè)反應(yīng)堆功率、功率水平變化和功率分布，是反應(yīng)堆保護(hù)系統(tǒng)和電廠五大控制系統(tǒng)的重要輸入?yún)?shù)。而堆外核測(cè)探測(cè)器是堆外核測(cè)儀表系統(tǒng)的眼睛，布置在反應(yīng)堆壓力容器外圍，直接探測(cè)堆芯泄漏的中子注量率水平。

目前對(duì)于核廢料的分揀主要采用人工人類的方法。由于核廢料的放射性較大，且人工分揀需要一定的時(shí)間去分類。即使分揀人員穿戴全套輻射防護(hù)服，長(zhǎng)時(shí)間與核廢料相處，也會(huì)受到很大劑量的照射，會(huì)對(duì)人體造成難以想象的。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的上述不足，本發(fā)明提供的基于雙光相機(jī)的核廢物檢測(cè)分揀系統(tǒng)及方法解決了擁有強(qiáng)放射性的核廢料分揀的問(wèn)題。

為了達(dá)到上述發(fā)明目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種基于雙光相機(jī)的核廢物檢測(cè)分揀系統(tǒng)，包括紅外熱像儀、抓取裝置、機(jī)械臂、可燃分類容器、傳送帶、過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)開(kāi)關(guān)和不可燃燒分類容器；

其中，所述過(guò)零點(diǎn)檢測(cè)開(kāi)關(guān)設(shè)置于安裝有所述傳送帶的傳送機(jī)中部，所述紅外熱像儀設(shè)置于核廢料正上方1米的位置，所述機(jī)械臂通過(guò)基座設(shè)置于距離核廢料20厘米的位置，并與所述抓取裝置連接，所述可燃分類容器設(shè)置于所述機(jī)械臂的右側(cè)，所述不可燃燒分類容器設(shè)置于傳送帶的側(cè)邊。

進(jìn)一步地：所述抓取裝置中設(shè)置有深度相機(jī)，所述深度相機(jī)設(shè)置于所述抓取裝置的正中心位置。

上述進(jìn)一步方案的有益效果為：深度相機(jī)獲取的抓取物的紋理信息和深度信息。

一種基于雙光相機(jī)的核廢物檢測(cè)分揀方法，包括以下步驟：

S1、通過(guò)紅外熱像儀采集核廢物的第一熱輻射圖像，并對(duì)其進(jìn)行去噪得到第一灰度圖，根據(jù)所述第一灰度圖生成第一差值平均梯度圖像；

S2、通過(guò)最小二乘法擬合第一差值平均梯度圖像的像素點(diǎn)的像素值與溫度變化速率的線性關(guān)系，并根據(jù)擬合結(jié)果得到第一粗略區(qū)域集合；

S3、通過(guò)聚類的方法處理第一粗略區(qū)域集合，得到第一區(qū)域；

S4、通過(guò)紅外熱像儀采集核廢物的第二熱輻射圖像，根據(jù)所述第二熱輻射圖像得到第二差值平均梯度圖像，并通過(guò)最小二乘法和聚類的方法，得到第二區(qū)域；

S5、將第二區(qū)域與第一區(qū)域?qū)Ρ炔⑷∠嗤瑓^(qū)域，得到分割區(qū)域；

S6、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出的抓取模型，通過(guò)將分割區(qū)域輸入抓取模型，控制抓取裝置進(jìn)行抓取核廢物，完成核廢物的分揀。

進(jìn)一步地：所述步驟S1中，所述核廢物的第一熱輻射圖像包括t時(shí)刻的熱輻射圖像和t+5時(shí)刻的熱輻射圖像，所述第一灰度圖包括t時(shí)刻的灰度圖和t+5時(shí)刻的灰度圖；

所述步驟S1包括以下分步驟：

S11、通過(guò)紅外熱像儀采集t時(shí)刻的熱輻射圖像和t+5時(shí)刻的熱輻射圖像，并對(duì)其進(jìn)行去噪轉(zhuǎn)變?yōu)閠時(shí)刻的灰度圖和t+5時(shí)刻的灰度圖；

S12、將t+5時(shí)刻的灰度圖減去t時(shí)刻的灰度圖，并將做差結(jié)果除以5，得到第一差值平均梯度圖像。