Page 130 - 无损检测2025年第四期

院企风采

域进行标注得到大量训练数据，设置初始权重参 后续将在新燃料组件入场检查方面做类似的
数开始训练深度学习模型直至收敛，检测时将视 研究和软件开发，以期拓展核电燃料组件领域的
频数据输入到最优模型中提取图像特征并进行特 检测应用。
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
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
所示为某燃料组件外观视频检查智能分析软件检
测结果。

中核武汉核电运行技术股份有限公司
许远欢，蔡家藩，聂 勇，张益成，肖 俊，

谢 航，祁 攀，洪 琪 供稿
图 7 某燃料组件外观视频检查智能分析软件检测结果 2025 年 3 月

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2025 年 第47 卷 第4 期
无损检测