专利名称：控制核反应堆元件的非破坏性方法
技术领域：
本发明涉及核反应堆的非破坏性测试的方法。
本发明特别应用于在压水式反应堆中核燃料棒组件的测试。
背景技术：
通常，这样的燃料棒包括含核燃料芯块的管式外壳，其端部用底塞和顶塞密封。这些塞子由环形焊珠焊接到外壳上，确保外壳和塞子之间的密封。
此外，顶塞具有用于以增压的惰性气体例如氦填充外壳的通道。当燃料棒制造完成后，通道以点焊密封。
环形焊珠可能有多种缺陷。
因此，可能出现孔。孔包括在焊珠中的空穴。
焊珠也可能显示出缺乏穿透性，也就是说其中珠的径向延伸小于所需的大小。
在TIG(钨惰性气体)焊接方法使用的地方，焊珠也可能包括钨内含物。
后面类型的缺陷可在点焊中加塞填充通道中观察到。
此外，也可能发生点焊处在不能令人满意地阻挡填充通道的位置或尺寸。
焊珠中缺乏渗透且点焊定位差可能引起燃料棒的泄漏，并进而释放反射活性颗粒或气体至核反应器的一回路中。多孔性和内含物对棒的机械完整性有不利影响。
必须避免这些缺陷，且因为此，非破坏性测试过程被应用来制造燃料棒。
为了检查焊珠的质量并密封点焊，要获得被检测的燃料棒相应区域的数字射线照相图像。
然后所获得的图像与存储的参考图像比较。该参考图像是已经从被认为是无任何缺陷的燃料棒获得的。然后从获得的图像中减去参考图像，且然后最终的图像被数字处理以便使任何缺陷都清楚地呈现，且对焊珠给出总体分数，一个分数用于密封点焊，而一个用于钨内含物。如果超出阈值则燃料棒被认为是不一致。
由于燃料棒位置的不确定性和制造公差，所获得图像的燃料棒的位置及其尺寸与参考图像上的不同。因此，这意味着为了能够检测任何制造缺陷，要求通过减法获得的图像的复杂处理。而且，尽管通过减法获得的图像的处理，已经发现这种检查的可靠性一直较低，这使得为了安全考虑，有必要使大量燃料棒被认为是不一致的而被丢弃。
发明内容
本发明的一个目的是通过为核反应堆的元件的非破坏性测试提供更可靠的方法解决该问题。
鉴于此目的，本发明是用于核反应堆元件的非破坏性检测方法，该方法包括以下步骤a)获取元件的至少一个区域的数字射线照相图像，b)通过获得的图像的数字处理创建参考图像，和c)比较可能已经被处理的获得的图像和参考图像，从而检测有无任何缺陷。
按照本方法的特殊实施例，该方法可包括下面特征中的一个或多个，这些特征是独立的或以任何可能的技术方式组合该元件是核燃料组件的部件，该元件是核燃料棒，其沿纵轴延伸并包括由顶塞和底塞密封的外壳并包含核燃料，该区域包括一个塞子和外壳之间的焊珠，该区域包括点焊密封通过塞子的通道，步骤b)包括通过添加结构元件而打开和关闭图像的子步骤b1)，
结构元件具有伸长的形状，其沿燃料棒的纵轴，结构元件是p个像素的一段，p是非零整数，必须检测到的缺陷是孔或焊珠缺乏渗透，且子步骤b1)是通过添加结构元件打开图像的子步骤，必须检测到的缺陷是钨内含物，且子步骤b1)是通过添加结构元件打开图像的子步骤，步骤b)包括在子步骤b1)之前通过卷积器平滑图像的子步骤b0)，卷积器是边n个像素的正方形，n是非零整数，步骤c)包括计算获得的图像和参考图像之间的差的子步骤c1)，如果需要，该获得图像被处理，并以所获得的图像或参考图像除以该差，如果需要，该获得图像被处理，在步骤c1)之后，该方法包括以基本相应于用于获取放射照相图像的取景装置的最大光强的系数乘以图像的子步骤c2)，在步骤c1)之后，该方法包括通过卷积器平滑图像的子步骤，卷积器是边q个像素的正方形，q是整数，卷积器的长度方向横过纵轴，在子步骤c1)之后，该方法包括将图像二进制化的步骤，由于必须检测的缺陷是在点焊处缺少密封，步骤b)包括沿纵轴投影图像和从其投影沿该轴重构图像的子步骤b1)，在子步骤b1)之前，步骤b)包括以卷积器平滑所获得图像的子步骤b0)，卷积器是边t个像素的正方形，t是整数，步骤c)包括从所获得的图像中减去参考图像的子步骤c1)，该获得的图像可能已经处理，在子步骤c1)之后，该方法包括将图像二进制化的子步骤，该方法包括自动检测和步骤c)中产生的图像区域相应于缺陷的特征的步骤d)，一个特征是在图像中检测的缺陷的位置，
一个特征是检测的缺陷的尺寸的代表(representative)，该方法包括确定点焊最小轴厚度的步骤d)，针对几个视角执行步骤a)到d)，该方法包括重构图像中检测的相应于不同视角的缺陷的步骤e)，步骤e)包括确定位置的子步骤e1)，在第一步中检测的相应于第一视角缺陷的位置也可相应于第二视角占据在第二图像中。
子步骤e2)比较这样确定的位置和在第二图像中实际检测的缺陷的位置，以便确定是否缺陷已经在第二图像中检测到，且如果已经在第二图像中检测到缺陷，从在第一和第二图像中确定的缺陷尺寸的代表特征计算缺陷尺寸的子步骤e3)，该方法包括加和为几个视角确定的尺寸的代表特征和将该加和与阈值比较，以便决定是否元件与预定的制造标准一致的步骤e)，该方法包括计算为几个视角确定的最小厚度平均值，和将其与阈值比较，以便决定是否元件与预定制造标准一致的步骤e)。
本发明将从下面的说明中结合附图得到更好的理解，这些说明仅用于示例的方式给出，其中图1是用于执行按照本发明方法的非破坏性测试设施的示意图。
图2是纵截面的部分视图，其示出核燃料棒在注入惰性气体前的上端。
图3是纵截面部分放大的视图，其示出在填充通道已经装有气密的密封件填充通道后图2中燃料棒顶塞的上端。
图4示出当执行按照本发明的非破坏性测试方法时获取的图像。
图5是三维视图，其示出图4中相应于环形焊珠的图像区域的灰度。
图6是图5中相应于其中有孔区域的部分放大的视图。
图7是类似于图6中的平滑后的视图。
图8是类似于图6中的腐蚀后的视图。
图9是示出对图形腐蚀效果的视图。
图10是类似于图6中的在膨胀后的视图。
图11是类似于图9的视图，其示出膨胀的效果。
图12是类似于图9的视图，其示出“大礼帽”的效果。
图13是类似于图6的在算术减法之后的视图。
图14是类似于图6的在进一步平滑之后的视图。
图15示出在这些不同工艺之后所选区域的图像。
图16是示出用于重构检测的孔洞的步骤的组织图。
图17是示出在孔洞已经重构后设施的计算机屏幕显示的视图。
图18是类似于图15的在已经应用多个图像处理步骤后的视图，以便检测环形焊珠中渗透的缺乏。
图19是三维视图，其示出图4中相应于点焊密封顶塞中填充通道的图像区域的灰度。
图20是类似于图19中在投影和重构后的图。
图21是类似于图19中在减法之后的视图。
图22表示应用多个处理步骤之后的相应于点焊区域的图像。和图23到图25是示出在执行非破坏性测试方法后图1中设施的计算机屏幕显示的视图。
具体实施例方式
图1示意地示出用于压水式反应堆的核燃料棒3非破坏性测试的设施。
更具体地如图2所示，燃料棒3沿纵向L延伸并包括包裹核燃料的管状外壳5，例如以堆叠芯块7的形式。外壳5在其端部被顶塞9和底塞9密封，其不能从图2中看到，但在图1的左侧示出。塞9的一般结构是相似的，仅顶塞9的结构将在下面描述。
顶塞9包括底部11，其不需操作(without play)而有效啮合外壳5的上端。该底部11由肩部13连接到塞9的主部件。环形焊珠15在肩部13和外壳5的上部之间延伸。
焊珠15确保顶塞9被密封地固定到外壳5上。
塞9也包括较薄的部件17，其可由抓持夹抓住。
而且，不同于底塞9，顶塞9具有通道19，其用于以增压的惰性气体填充外壳5。该通道有时被称为增压通道。
通道19具有几个连续的长度，其直径通常从部件11向塞子9的外端21减小，其中部件11被装入到外壳5中。
在其顶端或外端处，通道19具有端部或密封焊接位置23。该部件23经环行开口对塞子9的顶端的表面25开口，该环行开口的中心位于纵轴L上。
在外壳5填充芯块7后，被焊接到外壳5上的顶塞和底塞9密封。注意弹簧(未示出)通常设置在顶芯块7和顶塞9之间。
然后用增压惰性气体，如氦经通道19填充外壳5，且然后通道19的上部23被密封。
如图3所示，该无漏密封是通过点焊27获得的，而点焊27是通过将塞子9的材料熔融到上部23的附近实现的。
回到图1，设施1具体包括x射线源29，用于转换x射线为光线的装置31，用于获取数字图像的装置33，用于移动燃料棒3的装置35，和计算机化的系统37。
源29，转换装置31和采集装置33被设置在生物保护罩39内，该保护罩通过开口41接收被检查的燃料棒3的端部，开口41可在没有燃料棒3时由挡板43关闭。在图1中，被插入到罩39中并将被检测的是燃料棒3的顶端。
源29包括用于产生x射线的管子45和将x射线放射状地向顶塞9取向的准直器47，其中焊点15和27将被检查以防潜在泄漏。
源29也包括塞子49，其可象管子45一样被计算机化系统37控制。源29也包括图像质量指示器(IQI)51。传统地，该指示器包括被两个计量孔刺穿的板。这些孔的两个尺寸和它们在获得的图像上的尺寸之间的比较使得可以检查获得的图像的质量。
顶塞9被啮合到基本为矩形的补偿块53中，并具有基本与燃料棒3顶端匹配的形状的内腔，该内腔接收燃料棒。补偿块53例如由锆合金制成。
X射线从管子45出来并相对燃料棒3的纵向L辐射状地通过补偿块53和燃料棒3的上端。
X射线然后撞击装置31，该装置31例如是屏幕，其包括覆盖有用铽掺杂的氧(代)硫化钆(gadolinium oxysulphide)的铝芯块。X射线然后被转化为光子，其经镜子55传输到图像采集装置33。
装置33例如是CCD照相机。
照相机33被连接到计算机化的系统37，从而为其提供采集的数字图像并且以便由后者控制。
这样采集的图像IA1在图4中示出。字母A指示出这是所获得的图像，且数字1是指第一视图。中央暗垂直带相应于设置在补偿块53中减小最大亮度的铅屏，该最大亮度由塞子9的薄部17产生。
移动装置35具体包括马达驱动的辊子57以便纵向移动燃料棒3，以及旋转夹子59，通过夹子59该装置可绕其轴L旋转以便从不同视角采集图像。
可由计算机化的系统37控制的马达驱动的辊子57可用于引起燃料棒3的端部在检测时进入罩39中，从而与补偿块53啮合，并在下述检测方法完成后将其从罩39中移出。
移动装置35也包括传感器61以便测量燃料棒3的旋转，该燃料棒3连接到计算机化系统37上。该传感器61包括例如轮轴轴承，其紧靠燃料棒3，该轮轴轴承在燃料棒3旋转时被燃料棒驱动旋转。
计算机化系统37包括计算机，计算机自身包括一个或多个处理器，存储装置，输入/输出装置，且如果合适的话，还包括适当的显示装置。在所示例子中，计算机化系统包括微型计算机，该微型计算机具体包括显示屏63，中央单元65，和键盘67。
程序存储在计算机37中，且与图像处理库关联，该图像处理库用于执行非破坏性的检测方法。这样的图像处理库是目前商业上可获得的。
非破坏性检测方法所用的步骤如下。
计算机37首先检测和分析在环形焊珠15中出现的任何孔洞。这样的孔洞是通过降低的x射线吸收检测的，并因而由亮区(lighterregions)检测。
为了实现这一点，采集的图像IA1的区域IA1C(其相应于含焊珠15的燃料棒3的区域)被选择，如图4所示。字母C指示该区域与焊珠15相关。
图5示出区域IA1C中不同水平的灰度。这些灰度水平在图中所示的Oxyz网格的Oz轴上绘出。Ox和Oy轴也在图4中示出。
如后面将看到的那样，焊珠15具有孔洞71，其不能在所获得的图像中检测到。
图6是图5中放大的部分，孔洞71位于其中。
为了能够检测该孔洞71，相应于没有缺陷的珠15的参考图像IR1C将通过数字处理区域IA1C创建。
为了实现这一点，区域IA1C将通过卷积器g经历平滑操作，卷积器g是边n的像素的正方形，n是整数，优选在3和9之间。
卷积器g定中心于其中央像素上。
因此对区域IA1C的操作相应于下面的公式I×g(x,y)=Σv=-∞+∞Σw=-∞+∞g(v,w)×I(x-v,y-w)]]>该公式及以下公式中，I指示被处理的图像。
因此该操作将通过定中于讨论中的像素上的卷积器中存在的邻近像素取代每个像素。例如，借助具有5个像素边的卷积器g，每个像素将通过讨论中的像素和24个邻近像素取代。从平滑步骤获得的区域IA1C被标识为IL1C。
图7是类似于平滑步骤结束处图6的视图。
平滑的区域IL1C然后通过添加结构元件h而开口，该结构元件h是平行于Ox轴的段，该Ox轴以其中央像素为中心。该段长度为p个像素，p是整数，优选在5和21之间。
通过添加实现的开口是通过结构元件腐蚀的，然后膨胀，该膨胀是同一结构元件进行的。
通过添加结构元件h进行的开口因此由下面的公式定义(Ih)h腐蚀相应于公式的第一部分，并包括在区域IL1C上的通过结构元件h，如同卷积器，并分配最小值给中央像素。
因此，腐蚀相应于公式(Ih)(x)＝Min(I(v))v∈h(x)进一步关于数学形态操作的细节，如开口，“大礼帽”，和图像处理操作(如平滑)可在J.Serra的著作中找到“图像分析和数学形态学”，Ac.出版社，卷1(1982)，卷2(1988)。
图8相应于腐蚀操作之后的图6。该处理的区域然后被识别为IE1c。
图9示意示出这样的腐蚀对沿Ox轴图像的灰度改变产生的一般效果。
图形73相应于在腐蚀之前的图像，而图形75示出腐蚀之后的图像。
因此腐蚀保持图像的背景，同时消除灰度峰值，其宽度小于结构元件的宽度。
开口操作的第二部分的膨胀是被设计用来恢复图像中的灰度至腐蚀前的灰度。
膨胀包括在图像上通过结构元件h，如同卷积器，并按照下面公式分配最大值给中央像素
(Ih)(x)＝Max(I(v))v∈g(x)如图10所示，图像中的灰度返回到平滑的图像灰度，但孔71已经消失。
在图11中，图形77相应于膨胀后的图像。
在由添加形成的开口操作后获得的图像因此构成参考图像IR1C，因为任何缺陷都被处理掉。
注意图像中燃料棒3不同部件的位置和尺寸相应于所获得的图像中区域IA1C中位置和尺寸，因为其已经通过后者的数字处理获得。
然后，为了检测和分析任何缺陷，平滑的图像IL1C将与参考图像IR1C比较。
将执行下面的操作以便实现这一点ILR1C-IR1CIR1C×K]]>这意味着相应于参考图像IR1C的像素的灰度将从图像IL1C中每个像素的灰度中减去，且然后被参考图像IR1C中像素的灰度除，并最后被系数K乘，这样获得的结果将被再分配到每个讨论的像素。
该公式的第一部分相应于所谓的“对数”减法。实际上，参考图像IR1C不仅从平滑的图像IR1C中减去，而且该差也被减法中的一项除。
对数减法的进一步信息可在下面出版物中找到。
《对数图像处理模型》，Michel Jourlin和Jean-Charles Pinoli，《显微术杂质》，卷149，Pt1，1988年1月，21-35页(皇家显微术协会)。
这样的对数减法可用于考虑材料对x射线的吸收。
实际上，从少量材料中看到的缺陷有这样的趋势，即当通过更多材料上看时，比同一缺陷看起来较大。这就是所谓的“对数”减法，因此使得可以补偿该影响。
乘数系数K是表示相机33的系数并可基本相应于相机33获得的动态或图像分辨率，即光强的最大值。
系数K的乘法使得可以减小灰度至图像IA1C的灰度。
通过添加结构元件h然后减法的开口算法的组合可以实际类似于“大礼帽”，虽然在这样的“大礼帽”减法中不是“对数”。在图12中，一般地示出这样的“大礼帽”的效果，图形78相应于打开后的图形73并且图形79相应于从原始图形73中减去图形78。
图13相应于计算机37应用“大礼帽”处理后的图6。该图像然后被称为IS1C。
因此“大礼帽”运算使得孔洞71突出。
然后图像IS1C通过卷积器j经历平均运算，也就是说平滑，该卷积器也是正方形，但具有比卷积器g大的尺寸。因此，该正方形具有例如边q的像素的正方形，q是整数，优选在5和21之间。
图14示出第二平滑步骤后的图像，如可从图14中看到的那样，孔洞71变得更紧凑且寄生性(parasites)被衰减。
于是所获得的图像被称为IM1CP。字母P指示该图像想要用于查找孔洞。然后图像IM1CP经历二进制化的步骤。
该步骤包括显示图像的像素，其灰度低于白色中的特定数字阈值，并显示那些灰度在黑色中的阈值至上的像素。可修改的二进制化阈值相应于所需分析强度。
因此源自该处理的最终图像，显示如图15所示，并被指定为IF1CP。孔洞17在这里以白块或奇点的形式出现。
然后计算机37检测并检查最终图像IF1CP的缺陷。
为了实现这一点，计算机37在图像处理库中使用奇点或对数查找工具，图像处理库也确定图像IF1CP中的奇点的特性，即孔洞以该方式检测。
特别地，计算机37计算孔洞的位置和它们的直径。
然后计算机37使燃料棒3旋转120度角，采集图像IA2，并然后开始所有先前在其区域IA2C中描述的运算，作为结果，获得孔洞71的第二视图IF2CP。这里，数字2意味着这些是涉及第二视点的图像。
最后，计算机37再次引起燃料棒3绕其纵轴L旋转120度并采集该新位置的图像IA3，其区域IA3C以上面指出的方式处理。
然后在点状孔洞71的情形中，计算机37重构检测的一个或多个缺陷。
计算机37然后执行的运算是以图60中的组织表说明的。
在第一步91中，计算机37选择在视图IF1CP中检测的孔洞。
使用视图IF1CP中孔洞的坐标，计算机于是计算其可能占据在视图IF2CP和IF3CP中的坐标。这是步骤93的目的。
然后在步骤95中，计算机37检查是否计算的坐标相应于在视图IF2CP和IF3CP中实际检测的孔洞的坐标。如果不是这样，仅在视图IF1CP中检测的孔洞被忽略，且步骤91用视图IF1CP中另一个孔洞执行。
如果比较步骤95中的结果是肯定的，孔洞将至少已在两个视图检测到，且计算机37可确定其精确坐标并在步骤97中评估其实际直径。
如果仅在两个视图中检测到孔洞，则计算实际直径例如从Am2+Bm+c型公式计算，其中m是在检测到孔洞的两个视图中确定的直径平均值。
如果孔洞在三个视图中检测到，实际直径是用A’m+B’型公式计算的，其中m是在三个视图IF1CP，IF2CP和IF3CP中确定的直径的平均值。
因此计算机37知道检测的孔洞的精确位置并确定了它们的实际直径。
然后，在一个位置以横截面示出这些孔洞。
这通过图17中示出，其示出在屏幕63上显示焊珠15的横截面，且其中仅检测的孔洞71被显示。这些横截面中的每个都相应于一个视角。
最后，计算机37可比较检测的孔洞的直径和最大允许值，且比较这些直径的和与阈值。如果测量的值与和小于最大值与阈值，燃料棒3在焊珠15中的孔洞方面被当作是合格的。
上述设施1使得可以检测和分析焊珠15中缺乏渗透性。
不要忘记缺乏渗透性相应于焊珠15局部径向厚度的不足，使得讨论的塞子9和外壳5之间的密封可能被削弱。
相应于材料的缺少的这种渗透性的缺乏以射线照片上发光块的形式出现。
为了检测这种渗透性的缺乏，计算机37处理图像IA1C，IA2C和IA3C。
处理运算与上面为查找孔洞描述的那些相同，除了第二步的平滑或平均步骤由卷积器k执行，其比查找孔洞情形中的大，且还位于沿Oy的方向上，即相对纵轴L横向。
因此，其可以是以其中央像素为中心的矩形。该矩形可以例如具有沿Ox方向侧的r个像素，r是在5和15之间的整数，以及沿Oy方向侧的s个像素，s是例如在10和20之间的整数。
使用沿Oy方向的卷积器使得可以凸出这样形状的缺陷，这就是缺乏渗透性的情形，渗透一定程度上沿角度延伸，但不是对于孔洞的情形，孔洞类似于气泡。
类似地，二进制化阈值(也就是说阈值灰度以上像素被显示为白色)比查找孔洞时高。
在这些处理步骤之后获得的最终图像被标识为IF1CS，IF2CS，IF3CS。图18示出图像IF1CS。该图像是相应于每个处理步骤的一系列图像(也就是图像IA1C，IL1C，IE1C，ID1C，IS1C，IM1CS和IFCS)的产物。
字母S指示出这些图像被用于查找缺乏渗透性。
在缺乏渗透性的情形中，所揭示的奇点99的坐标和表面也可通过图像处理库确定和显示。在图像IF1CS中有两种缺乏渗透性99的情形。
使用图像IF2CS和IF3CS应用相同的步骤。
然后计算机37可计算关于焊珠15中渗透缺乏性的分数。该分数可以是检测的缺乏渗透性99的情形中所有表面面积的和，其可以被加权。
缺乏渗透性分数与阈值分数的比较使得可以确定所检查的燃料棒3在焊珠15中的缺乏渗透性方面的一致性。
然后设施1可用于检查外壳5的填充通道19上点焊27中潜在的泄漏。为了实现这一点，所采集的图形IA1的区域IA1Q被选择，如同4所示。字母Q指示该区域涉及检查根据密封焊接位置23的潜在泄漏。图19示出该区域IA1Q中的灰度。
最后，图象IA1Q通过卷积器I经历平滑操作，卷积器I例如是t个临近像素的正方形，其中心位于中央像素，t是例如3到9之间的整数。
该卷积器的尺寸小以便尽可能小地修改图像IA1Q。得自该处理的图像被标识为IL1Q。
图像IL1Q于是经历沿Ox轴的投影和重构的步骤。
更特别地，该投影和重构步骤包括分配该列中像素灰度平均值给沿Oy轴延伸的每个列中的像素。
该处理强调图像IL1Q的背景，并因此处理掉在点焊处任何局部纵向的渗透性缺乏。
这样获得的图像是参考图像IR1Q，其灰度仅沿Ox方向改变，如图20所示。
参考图像IR1Q然后从平滑的图象IL1Q中减去。这是简单的IL1Q-IR1Q减法而不是对数减法。
图21示出该操作后的灰度。
由减法获得的图像IS1Q然后被二进制化，从而获得最终IF1Q图像，其中具有小于阈值灰度的所有像素被分配以值0，而所有其它像素被分配以最大灰度值。
图22示出图像IF1Q。在点焊27的下面的通道19的区域101可从左边看到，而在点焊27下面形成的空洞103可从右边看到。注意在TIG焊接的情形中，点焊27不形成空洞，但具有凸外表面。
计算机37将用图像处理库中奇点检查工具检测区域101或103。如果没有区域或仅单个区域水平地跨图像IA1Q被检测到，密封焊23被认为是没有焊接且燃料棒3被认为是非一致的。事实上后一种情形意味着区域101或103结合到一起。如果两个区域101和103被检测到，计算机37使用图像处理库计算这两个区域101和103之间的距离，其在图像IF1C中显为白色。为了实现这一点，例如该库追踪图像IF1C上空洞103的边缘105，然后构造区域101的边缘。
为了实现这一点，计算机37从图像IF1Q的左手边缘开始，向每个线上的右边穿过图像IF1Q，直到其找到边缘105。计算机37在反方向上沿讨论的线移动直到检测到第一白像素。如果检测到这样的白像素，这是讨论的线上区域101的边缘107的位置。如果其没有检测到白像素，其事实上对应于仅一个区域103出现在图像IF1Q的右边的情形，计算机将边缘107视为图像IF1Q的左手边缘。
因此，逐线地进行，计算机37确定两个光区域101和103的边缘105和107的点的坐标。
然后从所有这些坐标开始，计算机37计算这些边缘105和107之间的最小距离，该距离对应于点焊27轴向渗透到通道19中。
然后计算机37以相同的方式处理视图IA2和IA3，并由区域IA2Q和IA3Q提供最终图像IF2Q和IF3Q，然后为这些视图的每一个确定点焊27对通道19的轴向渗透。
计算机37最后计算点焊27的实际轴向渗透作为从三个视图IF1Q，IF2Q和IF3Q确定的轴向渗透的平均值。然后将该值与阈值比较，在该阈值之下认为点焊27没有充分渗透到通道19中从而确保燃料棒3密封。
也可以注意到，图像IA1Q，IA2Q和IA3Q可经处理以便查找空洞，该处理类似于前面为焊珠15所做的描述。
最后，当焊珠15和/或点焊17用TIG焊接实现时，设施1也使得可以确定钨内含物的出现。
实际上，这些内含物作为较暗的区域出现在照相机33采集的数字射线照片上。使用类似于为孔洞或缺乏渗透性描述的处理，这些缺陷可被检测并分析，且可基于预定的一致性标准作出决定。
除了通过添加的打开操作，通过结构元件h的关闭操作也被使用。该操作由下面公式限定(Ih)h这样的关闭使得可以消除负峰值，并因此形成满意的参考图像。
结构元件h优选类似于前面所描述的。
注意，所找的缺陷以负峰值在灰度中出现，二进制化以相对前面描述的反转。作为变量，减法运算可以逆反，也就是说，平滑的图像是从腐蚀的图像中减去，结果被腐蚀的图像除并被系数K乘。
可以为每个视角在屏幕63上显示所有获得的图像并处理。图23由此示出屏幕63上针对第一视角的显示。
上部的图像序列相应于涉及查找空洞的图像，也就是IA1C，IL1C，IE1C，ID1C，IS1C，IM1CP和IF1CP。图像IS1C和IM1CP是确定地出现在图像ID1C和IF1CP之间，但由于它们低灰度而不可见。
中间的图像序列相应于图像区域IA1，其中可看到图像质量指示器(IQI)51的孔。这些图像已经严格经历与图像IA1C相同的处理，包括确定奇点位置和直径的运算。
底部的图像序列相应于涉及点焊27的图像序列，也就是IA1Q，IL1Q，IR1Q，IS1Q和IF1Q。注意在图23的例子中，密封焊23没有被焊接。
屏幕63的底部可提供关于检测到的孔洞71的位置和直径信息，在相应于图像质量指示器(IQI)51所检测区域中的块109的位置和直径信息，以及针对讨论中视角的点焊27的轴向渗透性信息。
在相应于IQI的图像中检测的块的尺寸可用于检验所做的测量的可靠性。屏幕63也可显示相应于查找其顶部中渗透性缺乏的图像序列。这在图24中示出。
最后，如图25所示，屏幕也可同时显示-在顶部中，涉及珠15检查的图像IA1C，IA2C，IA3C，IF1CP，IF2CP，IF3CP，IF1CS，IF2CS，IF3CS，-在中间区域中，用于三个涉及质量指示器IQI的视图的初始和最终图像，-在底部区域中，涉及点焊27的检查的图像IA1Q，IA2Q，IA3Q，IF1Q，IF2Q和IF3Q。
因此，设施1使得可以自动确定是否燃料棒3的顶塞9有任何空洞或焊珠15中缺乏渗透性或点焊27处潜在的泄漏，以及任何钨内含物，这将判断燃料棒3是否丢弃。对于底塞9，该过程也以相似的方式执行。
已经建立了所描述的非破坏性测试方法，其可特别快地执行，因为其使得能够在少于26秒的时间内提供每个塞子9的判断结论。燃料棒3被不适当地丢弃的数量也减小了。
而且，所描述的方法也可用于分开地检测和表征缺陷，从而重构某些缺陷，也就是确定它们精确的位置和某些特征。
操作的可靠性和速度是由于参考图像的构建，特别是从采集的图像IA1C，IA2C，IA3C，IA1Q，IA2Q和IA3Q获得的IR1C，IR2C，IR3C，IR1Q，IR2Q和IR3Q。
实际上，这使得可以确保这些图像轮廓之间的精确相关，从而简化必要的处理以便隔离出寻求的缺陷。
更一般地，所采集图像的其它数字处理可以执行以便形成参考图像。在焊珠25的情形中，通过添加的开口被优选使用，且这在与下面的减法操作结合时形成“大礼帽”。
使用平行于L轴的段的形式的结构元件h被证明特别有利。实际上，这样的结构元件作为通道19出现的结果，使得可以限制引入到图像中的像差。
更一般地，结构元件h可以不是段，而是具有沿纵轴L伸长的形式。因此其可以包括矩形。
更一般地，除了核燃料棒，特别是它们的焊接以外，上面的原理，也就是所检查的项目通过处理所采集图像而进行的参考图像的创建可用来检查核反应堆的各种部件。
权利要求
1.用于核反应堆元件(3)的非破坏性测试的方法，该方法包括以下步骤a)采集元件(3)中至少一个区域(15，27)的放射照相的数字图像(IA1C，IA2C，IA3C，IA1Q，IA2Q，IA3Q)，b)通过所获得图像的数字处理创建参考图像(IR1C，IR2C，IR3C，IR1Q，IR2Q，IR3Q)，和c)比较所获得的图像(IA1C，IA2C，IA3C，IA1Q，IA2Q，IA3Q)和参考图像从而检测缺陷的存在，如果需要就对所获得的图像进行处理。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于元件(3)是核燃料组件的部件。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于所述元件是核燃料棒(3)，其沿纵轴(L)延伸，并包括外壳(5)，外壳由顶塞和底塞(9)密封并包含核燃料(7)。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于所述区域包括在其中一个塞子(9)和外壳(5)之间的焊珠(15)。
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于所述区域包括点焊(27)，其密封通过塞子(9)的通道(19)。
6.如前述任一条权利要求所述的方法，其特征在于步骤b)包括通过添加结构元件(h)打开或关闭图像的子步骤b1)。
7.如权利要求3，4和6结合一起所述的方法，其特征在于所述结构元件(h)具有这样的形状，其沿燃料棒(3)的纵轴(L)伸长。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于所述结构元件(h)是p个像素的段，p是非零整数。
9.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于应当检测的缺陷是空洞(71)或焊珠(15)的缺乏渗透性(99)，且其特征在于子步骤b1)是通过添加结构元件(h)打开图像的子步骤。
10.如权利要求7或8所述的方法，其特征在于应当检测的缺陷是钨内含物，且其特征在于子步骤b1)是通过添加结构元件(h)关闭图像的子步骤。
11.如权利要求6到10中任一条所述的方法，其特征在于步骤b)包括在子步骤b1)之前通过卷积器(g)平滑图像的子步骤b0)。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于卷积器(g)是n个邻近像素的正方形，n是非零整数。
13.如前述任一条权利要求所述的方法，其特征在于步骤c)包括计算所采集图像和参考图像之间的差，和以所获得的图像或参考图像除以所述差的子步骤c1)，所述采集的图像可以已经被处理，所述所获得的图像可以已经被处理。
14.如权利要求13所述的方法，其特征在于在子步骤c1)后，其包括以基本相应于用于获得所述放射照相图像的取景装置(33)的最大光强的系数乘以所述图像的子步骤c2)。
15.如权利要求13或14所述的方法，其特征在于在子步骤c1)之后，其包括使用卷积器(j，k)平滑图像的子步骤。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于所述卷积器是q个邻近像素的正方形，q是整数。
17.如权利要求15所述的方法，其特征在于所述卷积器(k)相对纵轴(L)横向定位。
18.如权利要求13到17中任一条所述的方法，其特征在于其包括在子步骤c1)后二进制化图像的步骤。
19.如权利要求5所述的方法，其特征在于因为应当检测的缺陷是点焊(27)中缺乏密封，步骤b)包括沿纵轴(L)投影图像，并由其沿该轴(L)的投影重构图像的子步骤b1)。
20.如权利要求19所述的方法，其特征在于在子步骤b1)之前，步骤b)包括通过卷积器(I)平滑所采集图像的子步骤b0)。
21.如权利要求20所述的方法，其特征在于所述卷积器(I)是t个邻近像素的正方形，t是整数。
22.如权利要求19到21中的一条所述的方法，其特征在于步骤c)包括从所获得的图像中减去参考图像的子步骤c1)，所述获得的图像可以已经被处理。
23.如权利要求22所述的方法，其特征在于其包括在子步骤c1)后二进制化图像的子步骤。
24.如前述任一条权利要求所述的方法，其特征在于所述方法包括自动检测和确定相应于缺陷的在步骤c)中产生的图像的区域(71，99)的特征的步骤d)。
25.如权利要求24所述的方法，其特征在于其中一个特征是在图像中检测到的缺陷的位置。
26.如权利要求24或25所述的方法，其特征在于其中一个特征是代表检测的缺陷的尺寸。
27.如权利要求19到23中任一条所述的方法，其特征在于其包括确定点焊(27)的最小轴厚度的步骤d)。
28.如权利要求24到27中任一条所述的方法，其特征在于针对几个视角执行步骤a)到d)。
29.如权利要求25，26和28结合一起所述的方法，其特征在于其包括重构在相应于不同视角的图像中检测的缺陷的步骤e)。
30.如权利要求29所述的方法，其特征在于步骤e)包括确定位置的子步骤e1)，在这些位置中在相应于第一视角的第一图像中检测的缺陷可占据相应于第二视角的第二图像，比较这样确定的位置和实际在第二图像中检测的缺陷的位置，以便确定是否缺陷已经在第二图像中检测到，以及如果缺陷已经在第二图像中检测到的子步骤e2)，从在第一和第二图像中确定的缺陷的尺寸的代表特征计算缺陷尺寸的子步骤e)。
31.如权利要求26和28结合一起所述的方法，其特征在于其包括求为几个视角确定的尺寸的代表特征之和，以及比较该和与阈值，以便获得是否元件(3)与预定制造标准一致的判断的步骤e)。
32.如权利要求27和28结合一起所述的方法，其特征在于其包括计算为几个视角确定的最小厚度的平均值，并比较该平均值与阈值，以便获得是否该元件(3)与预定制造标准一致的判断的步骤e)。
全文摘要
用于非破坏性测试用于核反应堆的元件(3)的方法，其包括以下步骤采集元件(3)中至少一个区域的放射照相数字图像，通过所获得的图像的数字处理创建参考图像，和比较获得的图像和参考图像以便检测缺陷的有无，如果需要所获得图像要处理。该方法应用于核燃料棒的检查。
文档编号G01N21/88GK1898698SQ200480038859
公开日2007年1月17日 申请日期2004年11月10日 优先权日2003年11月24日
发明者菲利普·马埃 申请人:弗兰克巴尔日燃料制造公司