Vizuální kontrola palivových souborů má za úkol identifikovat potenciální anomálie v jejich chování, spojené se stavem a budoucím použitím palivových souborů. Cílem práce je automatizace části tohoto procesu v oblasti distančních mřížek. Jedním z možných nálezů jsou totiž cizí předměty zachycené na distanční mřížce, které za provozu mohou narušit pokrytí palivových proutků. Na pořízených snímcích palivového souboru je třeba správně, tj. s přesností na jeden pixel, segmentovat distanční mřížku a palivové proutky. Úloha je komplikována nehomogenním osvětlením, odlesky od kovových povrchů a tvarovou růzností jednotlivých mřížek. Duální úlohou je pak identifikace neočekávaných cizích předmětů. Očekávaným výstupem DP je též integrace navrženého algoritmu do stávajícího softwaru pro Centrum výzkumu Řež s.r.o.
Seznam odborné literatury
Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, MIT Press, 2016
Digital Image Processing (4th Edition), Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, Pearson, 2019
Předběžná náplň práce
Vizuální kontrola prováděná při odstávce jaderné elektrárny má za úkol identifikovat potenciální rizika spojená se stavem a budoucím použitím palivových souborů. Zároveň je zde velký potenciál zvýšit přesnost současných metod a snížit chybovost výstupů manuálních operací. Práce obsahuje přímou spolupráci s pracovištěm Centrum výzkumu Řež, s.r.o. Při řešení nejde jen o algoritmy pro zpracování obrazu, ale i kontrolu samotný parametrů snímání. Navržené úpravy v procesu snímání budou testovány na pracovišti v Řeži.
Je žádoucí, aby přínosné výstupy práce byly nasazeny v reálném provozu ČEZ.
- zadáno a potvrzeno stud. odd.