蔣繼成 姚鋼 趙孝文 衛(wèi)光 閆海霞

摘要：目前，我國民用核技術應用產(chǎn)業(yè)經(jīng)過半個世紀的技術積累和產(chǎn)業(yè)實踐摸索，已處于完成工業(yè)示范及普及應用階段，潛力巨大，萬億市場空間正逐步開啟。在高輻射環(huán)境下工作的攝像系統(tǒng)是設備維護、事故應急時操作人員了解現(xiàn)場情況的窗口。而適合輻照裝置倒裝源的標號識別系統(tǒng)并沒有開發(fā)，輻照企業(yè)仍采用原始方法進行放射源倒裝工作，不僅耗時長，勞動環(huán)境惡劣，還存在源號識別困難等問題，開發(fā)適合輻照裝置倒裝源過程使用的圖像識別系統(tǒng)是十分必要的，也是十分迫切的。

關鍵詞：輻射環(huán)境;光纖傳像;圖像識別

中圖分類號：X837 ? ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2019）35-0085-03

Abstract： At present， after half a century of technology accumulation and industrial practice， China's civil nuclear technology application industry has been in the stage of industrial demonstration and popularization， with huge potential and trillion market space being gradually opened. The camera system working in high radiation environment is a window for operators to understand the site conditions during equipment maintenance and accident emergency. However， the label recognition system suitable for the flip source of the irradiation device has not been developed. The irradiation enterprise still uses the original method to add the radiation source， which not only takes a long time， and in bad labor environment， but also has the problems of the source number recognition. It is very necessary and urgent to develop the image recognition system suitable for the process of adding the radiation source of the irradiation device.

Keywords： radiation environment; optical fiber transmission; image recognition

1 γ射線對感光元器件的損傷

目前，在γ射線環(huán)境中的圖像采集技術主要問題是感官元器件的輻射損傷，通過光學感知手段獲取圖像數(shù)據(jù)時，光子會對感光器件CCD或CMOS芯片發(fā)生作用，導致圖像質(zhì)量下降[1-4]。放射源標號識別數(shù)字尺寸為2×2mm的數(shù)字，畫面質(zhì)量下降直接導致數(shù)據(jù)準確性的下降。當吸收劑量達到限值后，圖像數(shù)據(jù)發(fā)生明顯的退化現(xiàn)象，項目組進行了相機的輻射環(huán)境測試，同一攝像機在非輻射條件下和輻射條件下采集圖像效果如圖1。

2 硬件系統(tǒng)設計

輻射源γ射線作用到攝像系統(tǒng)敏感器件，損傷器件并影響像質(zhì)[5-6]。因此需要從硬件設計和圖像處理兩個方面對系統(tǒng)進行針對性的設計。根據(jù)輻射劑量與距離平方反比定律，可知為減少環(huán)境源輻射劑量的直接有效方法是增加受輻射干擾敏感器件與輻射源的距離。攝像系統(tǒng)采用長焦鏡頭、光路轉化、變焦鏡頭、光纖傳像三個方面考慮，設計結構圖如圖2。

其中，光纖傳像束主要作用是在體積增加較小的前提下實現(xiàn)鏡頭與CCD之間的角度變化，進而降低γ射線對CCD的影響，光纖束直徑為8μm，可傳遞200萬像束圖像，與工業(yè)相機CCD采用直連方式，并外加輻射防護屏蔽材料。

3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的源號識別

由于采用光纖傳像技術，在保護CCD的同時也會導致圖像畫質(zhì)呈現(xiàn)規(guī)則六邊形的單根光纖邊沿，圖像處理技術可以有效提升源號識別的清晰度和自動化。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡廣泛應用在圖像處理領域，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對采集系統(tǒng)進行圖像處理并識別源號，經(jīng)過圖像灰度化-灰度圖像二值化-梯度銳化-去離散噪聲-尺寸歸一化，預處理流程圖如圖3。

其中，歸一化后采用最簡單的主行掃描方式，灰度轉化后黑色位置特征值為1，白色處為0，進而形成與行列位置相對應的特征矩陣（9×15）。圖像銳化后對圖像采集過程中光纖引入造成的規(guī)則噪聲，位置搜索并鎖定，將對應位置的1至0，按照0或1形成網(wǎng)絡的135個輸入特征值，經(jīng)過預處理，將采集信息中分布不規(guī)律的字符變?yōu)榇笮?、排列相同?-9特征矩陣，進而分析最能體現(xiàn)字符的特征向量。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過不斷修正誤差實現(xiàn)對網(wǎng)權值的不斷更新，具體算法為：

（1）網(wǎng)絡結構的設計

按照BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構，選用三層神經(jīng)網(wǎng)絡。利用newff函數(shù)對網(wǎng)絡進行構建。其中輸入節(jié)點為16*16=256，隱含層采用Sigmoid函數(shù)，第一個輸出節(jié)點表示10個數(shù)字，輸出層函數(shù)為pureline，隱藏層節(jié)點數(shù)設定為15。

（2）樣本輸入

選取視頻采集系統(tǒng)真實采集并確認的（0-9）標號。并采用圖像旋轉工具，進行1°轉換。構造訓練樣本集，預處理后構成訓練所需的輸入向量P和目標向量t。

（3）網(wǎng)絡性能測試

選取新采集的100張圖像作為比對，測試網(wǎng)絡性能獲取識別準確率。

4 結論

經(jīng)過matlab編寫m文件，輸入人工識別準確數(shù)字為比對，識別準確率為97%，向訓練好網(wǎng)絡輸入一張新的視頻采集系統(tǒng)圖像如圖5，通過網(wǎng)絡訓練獲得圖6，該方法準確識別采集放射源標號。

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