高速攝像技術(shù)在驅(qū)動線落棒實驗中的應(yīng)用

張朝柱 顧漢洋 劉 剛 陳宇清 周肖佳

1（上海交通大學(xué) 核科學(xué)與工程學(xué)院 上海 200240）

2（上海核工程研究設(shè)計院 上海 200233）

高速攝像技術(shù)在驅(qū)動線落棒實驗中的應(yīng)用

張朝柱1顧漢洋1劉 剛2陳宇清2周肖佳2

1（上海交通大學(xué) 核科學(xué)與工程學(xué)院 上海 200240）

2（上海核工程研究設(shè)計院 上海 200233）

控制棒落棒性能分析是驅(qū)動線設(shè)計驗證的重要部分。本文在AP1000控制棒驅(qū)動線落棒實驗中，應(yīng)用高速攝像儀拍攝落棒歷程，并提出了一種結(jié)合數(shù)字圖像相關(guān)和亞像素插值的方法，用于處理拍攝的圖像?；诖朔N方法，獲得了精確的控制棒棒位-時間、速度-時間、加速度-時間曲線，有利于驗證和改進控制棒驅(qū)動線設(shè)計。

控制棒驅(qū)動線，落棒特性試驗，高速攝像儀，數(shù)字圖像相關(guān)，亞像素插值

控制棒驅(qū)動線是反應(yīng)堆控制系統(tǒng)的執(zhí)行機構(gòu)，其主要功能是帶動控制棒組件上升和下插，實現(xiàn)對反應(yīng)性的控制。在AP1000反應(yīng)堆國產(chǎn)化過程中，必須對落棒特性進行全面評價，為控制棒驅(qū)動線的設(shè)計、優(yōu)化提供依據(jù)。其中，進行冷態(tài)控制棒驅(qū)動線落棒試驗，通過試驗獲取控制棒落棒過程中的時程曲線是對落棒性能進行評價的重要內(nèi)容。在以往的落棒試驗中，常采用棒控棒位探測系統(tǒng)測量控制棒下落過程中的感應(yīng)電勢[1]，間接測量落棒速度，分別對落棒速度-時間曲線進行積分或微分計算[2]，得到棒位-時間曲線和加速度-時間曲線，但該方法受環(huán)境影響較大。高速攝像技術(shù)采用非接觸式測量，不會影響流場和驅(qū)動機構(gòu)，并能夠獲得直觀的落棒過程。何軍山等[3]較早采用高速攝像儀對落棒特性進行測量，通過對高速攝像儀拍攝的圖像進行人工處理，獲得驅(qū)動線落棒過程中的位移、速度、加速度等重要的落棒特性數(shù)據(jù)，但人工處理方法有很多缺陷和不足，其過程耗時且精度較低，存在較高的出錯概率，且無法獲得機電延遲時間。本文基于高速攝像技術(shù)，采用相關(guān)系數(shù)法結(jié)合亞像素插值法編制MATLAB程序，對落棒圖像進行自動化處理，大大提高測量精度和處理效率，彌補了人工處理的不足。采用該方法獲得棒位-時間、速度-時間和加速度-時間曲線。

1 實驗簡介

試驗在上海交通大學(xué)熱工水力試驗室的控制棒驅(qū)動線落棒試驗裝置上進行。該試驗裝置取AP1000一組模擬控制棒組件進行試驗。在上部導(dǎo)向筒的外部筒體上設(shè)置可視窗，采用高速攝像儀拍攝驅(qū)動桿的運動圖像，如圖1所示。為了保持斷電落棒起始時刻與高速攝像圖像采集的同步，由落棒控制系統(tǒng)給出觸發(fā)信號，高速攝像儀由該觸發(fā)信號觸發(fā)啟動攝像并作為落棒的起始時間點。

圖1 實驗裝置示意圖Fig.1 Schematic diagram of experiment layout.

2 圖像處理方法

本文使用高速攝像獲得落棒運動圖像，采用相關(guān)系數(shù)法結(jié)合亞像素插值法獲得高精度的落棒時程曲線。高速攝像儀采樣頻率為2 kHz，圖像分辨率為512×384 ppi。使用鎂光燈作為光源，光源亮度根據(jù)每次試驗環(huán)境不同有所差別，光源調(diào)節(jié)的標準是通過人眼判斷圖像是否清晰。確保關(guān)注區(qū)域完整、圖像對焦準確、定位特征清晰即可滿足試驗要求?？刂瓢趄?qū)動桿上段有265個齒槽，齒槽在高速攝像圖像中形成明暗條紋，以齒作為定位特征(圖2)。下段是黑色光桿，用白漆在其上畫出了一系列大致等距的刻線作為標記，白線即為定位特征(圖3)。在數(shù)字圖像處理中，為了能夠檢測出定位特征，提出了一些經(jīng)典的檢測算子，如LOG算子、Sobel算子、Canny算子[4]等，這些算子形式簡單，易于實現(xiàn)，可對圖像特征完成像素級精度的邊緣定位。本文借鑒了邊緣檢測的思想，截取了高速攝像圖像中的運動對象區(qū)域，并使用數(shù)字圖像處理技術(shù)中腐蝕和膨脹的方法對截取的圖像進行處理(圖4)。圖像的腐蝕是為了提取骨干，膨脹是為了加粗輪廓，使用這兩種算法有兩個相反的結(jié)果：(1) 提取出關(guān)心的圖像特征，并最大限度去除其他部分的圖像，使用膨脹可以進一步加強提取出的圖像特征，這樣做可以減少粗大誤差；(2) 使用這兩種算法雖然不會改變定位特征的位置，但會對定位特征的邊緣有輕微改變，引入一些誤差。相比之下，由于圖像邊緣的輕微改變引入的誤差遠小于減少的粗大誤差，所以采用這種方法是合適的。在本文中，這種方法能夠很好地提取出定位特征，并且相比經(jīng)典的邊緣檢測更加簡單。在確定定位特征后，便可以使用相關(guān)系數(shù)法獲得速度-時間曲線。圖4給出了經(jīng)過截取、處理的連續(xù)四幀圖像，從圖像序列中可以看出定位特征的微小移動。

圖2 齒槽Fig.2 Cogging on the drive rod.

圖3 光桿上的白線Fig.3 White lines on straight rod.

圖4 經(jīng)過截取、處理的連續(xù)四幀圖像Fig.4 Four successive figures after cutting and processing.

相關(guān)系數(shù)法的基本原理是基于互相關(guān)函數(shù)的相關(guān)特性，用互相關(guān)函數(shù)來描述評價多幅圖像之間的相似程度[5]。進行數(shù)字圖像相關(guān)運算時假定白光光源照明物體時，物體表面反射光強G(x,y)的關(guān)系分布與物體表面有一一對應(yīng)關(guān)系。據(jù)此，可以通過測量相鄰兩幅圖像中同一特征的位移量，獲得微小時間間隔內(nèi)驅(qū)動桿的位移，對此段微小位移進行差分就得到速度。

首先，程序讀取兩幅相鄰的圖像，按時序先后分為圖像1和圖像2，圖像1作為基準圖像，搜索找到圖像1中的一個定位特征（齒槽或白線）中心，在特征中心附近取一子區(qū)，該子區(qū)用像素的灰度矩陣表示，作為樣本圖像，然后將樣本圖像在圖像2（目標圖像）上對定位特征進行相關(guān)匹配搜素。本文使用了標準化互相關(guān)算子NCCO[6]。標準化互相關(guān)算法的準則定義為：設(shè)基準圖為G，基準圖中以定位特征為中心，大小為Ms×Ns的子區(qū)為Gs（即樣本圖像），目標圖像為Gr，目標圖像中與樣本圖像同樣大小的一塊子區(qū)為Gr(u,v)，(u,v)為該子區(qū)的左上角坐標，Gr(u,v)與Gs建立的相似度函數(shù)如下：

圖5 相關(guān)曲線Fig.5 Correlation curve.

由于數(shù)字圖像記錄的是離散灰度信息，利用式(1)的相關(guān)函數(shù)來進行相關(guān)搜索時窗口的平移只能以整像素為單位來進行，所能獲得的位移v是像素的整數(shù)倍，稱為位移v具有整像素級精度。本文中拍攝的圖像的比例尺為1:0.2（圖中一個像素寬度對應(yīng)實際物理距離0.2 mm），因此位移的最小精度為0.0002 m，相應(yīng)的速度最小精度為0.0002× 2000=0.4 m·s-1（拍攝頻率為2 kHz），此速度精度較低，可以使用亞像素插值法進一步提高精度。

雷鳴等[7]較早提出了一種基于互相關(guān)的圖像匹配亞像素定位方法，該方法具有運算簡單、精度高、強適應(yīng)性及強抗干擾能力等優(yōu)點。本文借鑒了該方法，使用拋物線對相關(guān)曲線進行插值。該方法的原理是：假設(shè)相關(guān)峰附近的曲線滿足拋物線方程y=ax2+bx+c，則系數(shù)a、b、c可以由相關(guān)峰附近相鄰三個點的坐標值確定。假設(shè)用相關(guān)系數(shù)法求得的最大相關(guān)系數(shù)為y0，其橫坐標為x0，則滿足y0=ax02+bx0+c，取附近的兩個點(x1,y1)、(x2,y2)組成方程組：

圖6 Kc-時間曲線Fig.6 Kc-time curve.

解此方程組可以確定系數(shù)a、b、c。拋物線y=ax2+bx+c的最高點，就是新的相關(guān)峰。假設(shè)相關(guān)峰的坐標為(xc,yc)，這樣求出相關(guān)峰的橫坐標xc的最小精度可達0.1-0.01個像素，稱為xc具有亞像素級精度（對于圖5，xc=12.542，速度的最小精度為0.004 m·s-1，比整像素精度提高了100倍）。通過亞像素插值，大大提高了定位精度。假設(shè)用亞像素插值法求出定位特征在相鄰兩幀圖像間的位移為Kc個像素，則控制棒驅(qū)動桿的實際位移Sc=(Kc×0.2146) /1000 m，對位移進行差分可得到該時刻的落棒速度v=(Kc×0.2146)/[1000×(1/2000)] m·s-1。圖6給出了Kc-時間曲線。

3 處理結(jié)果及誤差分析

圖7給出了基于上述圖像處理方法得到的某實驗工況下驅(qū)動線落棒過程的速度-時間曲線，從圖7中可以看出，速度-時間曲線上存在一些較大毛刺，這些毛刺誤差來源包括：(1) 實驗過程中拍攝對象或高速攝像的晃動；(2) 高速攝像拍攝過程中的環(huán)境噪聲；(3) 圖像處理過程中搜索定位特征以及使用相關(guān)系數(shù)法計算微小位移時產(chǎn)生的誤差。第一種誤差可以通過平滑速度-時間曲線基本去除，后兩種誤差理論上可以通過標繪更加清晰的定位特征（如在光桿部分標繪更加清晰的白線），增大采樣頻率和圖像分辨率的方法減小。

圖7 落棒行程速度-時間曲線Fig.7 Velocity-time curve.

數(shù)字濾波可以抑制有效信號中的干擾成分，消除隨機誤差，同時對信號進行必要的平滑處理，以保證測得的數(shù)據(jù)的準確性。本文使用分位數(shù)濾波(Percentile Filter)方法[8]對速度曲線進行平滑濾波，很好地去除了速度-時間曲線的毛刺，同時保持數(shù)據(jù)的準確性。圖8是平滑處理后速度-時間曲線。

對平滑后的速度-時間曲線進行積分，可以獲得棒位-時間曲線，如圖9所示。對平滑后的速度-時間曲線進行差分，可以獲得加速度-時間曲線，如圖10所示。

圖8 平滑后的落棒行程速度-時間曲線Fig.8 Velocity-time curve after smoothing.

圖9 落棒行程棒位-時間曲線Fig.9 Rod position-time curve.

圖10 落棒行程加速度-時間曲線Fig.10 Acceleration-time curve.

結(jié)合圖8、圖9、圖10可以看出，落棒行程組成為：驅(qū)動機構(gòu)釋棒、驅(qū)動線落棒、緩沖段停棒[9]。驅(qū)動機構(gòu)釋棒階段：落棒信號產(chǎn)生，經(jīng)過一段機電延遲時間后控制棒開始下落，表現(xiàn)為加速度突然增大；驅(qū)動線落棒階段：控制棒開始下落，加速度從零迅速增大到最大值，速度逐漸增大，隨著速度增大，流動阻力增大，因此加速度逐漸減小趨向于零，速度逐漸增大到最大值，當(dāng)控制棒下落到緩沖段入口，速度和加速度迅速減小，表現(xiàn)為速度-時間曲線拐點；緩沖段停棒階段：控制棒進入緩沖區(qū)，加速度迅速減小為負數(shù)，速度也迅速減小，隨著速度減小，流動阻力減小，加速度從最小值逐漸增大，當(dāng)加速度增大到零時，速度減小到一個新的值并保持此速度繼續(xù)下落，當(dāng)接觸堆底后控制棒經(jīng)過數(shù)次反彈停在堆底。

4 適用范圍及不足

本文詳細介紹了通過高速攝像技術(shù)結(jié)合數(shù)字圖像處理和相關(guān)系數(shù)法獲得落棒歷程速度-時間曲線的方法，該方法采用非接觸式測量，不會影響流場和驅(qū)動機構(gòu)，并能夠獲得直觀的落棒過程，通過積分和差分運算，可以進一步獲得棒位-時間曲線和加速度-時間曲線，該方法可廣泛應(yīng)用到控制棒驅(qū)動線落棒實驗中。

理論上該方法具有較高精度（速度最小精度可達0.004 m·s-1），但因不能獲得棒控棒位探測系統(tǒng)測量的控制棒下落過程中的感應(yīng)電勢變化曲線，所以無法對此方法進行標定，更進一步的標定工作需要和感應(yīng)電勢曲線比較后完成。

5 結(jié)語

本文采用高速攝像儀拍攝驅(qū)動線落棒實驗中驅(qū)動桿下落過程，獲得驅(qū)動桿下落過程的連續(xù)圖像序列，并結(jié)合數(shù)字圖像相關(guān)系數(shù)法與亞像素插值法，對數(shù)字圖像序列進行后處理。將該方法應(yīng)用到AP1000控制棒驅(qū)動線落棒實驗中，獲得了完整的驅(qū)動線落棒歷程棒位-時間、速度-時間和加速度-時間曲線。

結(jié)果表明：(1) 采用非接觸式測量，不會影響流場和驅(qū)動機構(gòu)，并能夠獲得直觀的落棒過程；(2)采用數(shù)字圖像處理技術(shù)對落棒行程的序列圖像進行處理，可以獲得完整的高精度的驅(qū)動線落棒歷程棒位-時間、速度-時間和加速度-時間曲線，便于分析落棒特性；(3) 采用自動化處理，大大縮短了圖像處理時間，同時避免了人工處理引入的誤差。

1 李剛, 柴偉東, 張大勇, 等. 落棒試驗對控制棒狀態(tài)的監(jiān)測與預(yù)警[J]. 核科學(xué)與工程, 2012, (S1): 53-56, 62

LI Gang, CHAI Weidong, ZHANG Dayong, et al. Monitoring and early warning of control rod state in rod drop test[J]. Nuclear Science and Engineering, 2012, (S1): 53-56, 62

2 鐘艷敏, 王源, 付仿松. 秦山核電二期工程反應(yīng)堆控制棒落棒性能測試[J]. 核動力工程, 2003, (S1): 221-223

ZHONG Yanmin, WANG Yuan, FU Fangsong. Prediction analysis for first startup ohysics test for unit 1 of Qinshan phase II NPP project[J]. Nuclear Power Engineering, 2003, (S1): 221-223

3 何軍山, 蔣賢國, 黃兆慶, 等. 高速攝像儀在落棒試驗中的應(yīng)用及展望[J]. 核動力工程, 2007, 28(4): 125-127

HE Junshan, JIANG Xianguo, HUANG Zhaoqing, et al. Application and prospect of high-speed digital camera in control rod drive line characteristic experiment[J]. Nuclear Power Engineering, 2007, 28(4): 125-127

4 Canny J. A computational approach to edge detection[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1986, 8(6): 679-698

5 楊勇, 王琰蕾, 李明, 等. 高精度數(shù)字圖像相關(guān)測量系統(tǒng)及其技術(shù)研究[J]. 光學(xué)學(xué)報, 2006, 26(2): 197-201

YANG Yong, WANG Yanlei, LI Ming, et al. Research of high-accuracy digital image correlation measurement system[J]. Acta Optica Sinica, 2006, 26(2): 197-201

6 Brown L G. A survey of image registration techniques[J]. ACM Computer Surveys, 1992, 24(4): 325-376

7 雷鳴, 張廣軍. 基于互相關(guān)的圖像匹配亞像素定位[J].光電工程, 2008, 35(5): 108-113

LEI Ming, ZHANG Guangjun. Image orientation algorithm with subpixel accuracy based on correlative matching method[J]. Opto-Electronic Engineering, 2008, 35(5): 108-113

8 王國勝, 李密生, 岳小云. 基于差分法的分位數(shù)算法在數(shù)字濾波中的應(yīng)用[J]. 探測與控制學(xué)報, 2007, 29(2): 46-49

WANG Guosheng, LI Misheng, YUE Xiaoyun. Application of a synthesis algorithm based on difference and fractile methods in digital filter system[J]. Journal of Detection & Control, 2007, 29(2): 46-49

9 周肖佳, 毛飛, 閔鵬, 等. 壓水堆驅(qū)動線落棒歷程計算[J]. 原子能科學(xué)技術(shù), 2013, 47(9): 1584-1589

ZHOU Xiaojia, MAO Fei, MIN Peng, et al. Calculation of drop course of control rod assembly in PWR[J]. Atomic Energy Science and Technology, 2013, 47(9): 1584-1589

CLCTL364

Application of high-speed digital camera in control rod drive line drop performance experiment

ZHANG Chaozhu1GU Hanyang1LIU Gang2CHEN Yuqing2ZHOU Xiaojia2
1(School of Nuclear Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China)
2(Shanghai Nuclear Engineering Research & Design Institute, Shanghai 200233, China)

Background:Control rod drop performance is essential for safety analysis of nuclear power plant.Purpose:To validate the design of control rod drive line (CRDL), a high-speed digital camera is used to record the control rod drop course in AP1000 CRDL drop performance experiment.Methods:The recorded video images are analyzed by a digital image processing method which includes digital image correlation and sub-pixel algorithm.Results:Based on such approach, the relationships of control rod’s position, velocity and acceleration with time are obtained.Conclusion:This approach has high accuracy theoretically and will be useful for validating and improving the design of CRDL.

Control rod drive line (CRDL), Drop rod performance, High-speed digital camera, Digital image correlation, Sub-pixel algorithm

TL364

10.11889/j.0253-3219.2014.hjs.37.090603

張朝柱，男，1989年出生，2012年畢業(yè)于上海交通大學(xué)，研究領(lǐng)域為核工程與核技術(shù)

2014-04-23，

2014-05-27