Программно-аппаратный комплекс выявления опасного приближения рабочей штанги к стенкам бассейна ядерного топлива на основе видеонаблюдения Российский патент 2024 года по МПК G21C19/10 

Область техники

Изобретение относится к области интеллектуальной обработки видеопотоков с помощью технологий машинного зрения и нейронной сети для выявления опасного приближения рабочей штанги к стенкам бассейна ядерного топлива.

Уровень техники

Известна система управления перегрузочной машиной с гибким подвесом объектов в ядерном реакторе типа ВВЭР (патент RU 2397556, МПК G21C 19/10, опубл. 20.08.2010. Бюл. №23), содержащая устройство числового программного управления (1), устройство контроля и отображения информации (2), пульт автоматизированного управления (3), пульт дистанционного управления (4), электронную вычислительную машину (5) и исполнительный комплекс перегрузочной машины (6), состоящий из аппаратуры контроля нейтронного потока (7), электроприводов (8), блока связи с электроприводами (9), устройства блокировки и путевых датчиков (10), датчиков веса (11) и датчиков линейных перемещений (12), причем устройство числового программного управления (1), на которое поступают данные с аппаратуры контроля нейтронного потока (7), а также с устройства блокировки и путевых датчиков (10), с датчиков веса (11) через многоканальный аналого-цифровой преобразователь (13) и с датчиков линейных перемещений (12), содержит первую программируемую логическую интегральную схему (14), связанную с первым микроконтроллером (15), подключенным по последовательному протоколу к электронной вычислительной машине (5), которая соединена с устройством контроля и отображения информации (2) и пультом автоматизированного управления (3); устройством контроля и отображения информации (2) система содержит второй микроконтроллер (19), соединенный со второй программируемой логической интегральной схемой (20), которая связана с последовательно соединенными видеокамерой (21) и аналого-цифровым преобразователем (22), вторая программируемая логическая интегральная схема (20) устройства контроля и отображения информации (2), также соединена с устройством блокировки и путевыми датчиками (10) исполнительного комплекса перегрузочной машины (6) и блоком связи с электроприводами (9), связанного с пультом дистанционного управления (4); пульт автоматизированного управления (3) содержит клавиатуру (16), подключенную по протоколу PS/2 или USB к электронной вычислительной машине (5), дисплей (17), соединенный по протоколу DVI или DVB с электронной вычислительной машиной (5) и принтер (18), который по протоколу USB или LPT также подключен к электронной вычислительной машине (5).

Недостатком известной системы является низкая точность и надежность работы перегрузочной машины ядерного топлива при управлении с помощью машинного зрения и нейронной сети.

Известно наиболее близкое устройство «Система управления разгрузочно-загрузочной машиной ядерного канального реактора» (патент RU 45852, МПК G21C 19/10, опубл. 09.12.2004. Бюл. №23), включающая аналоговые и дискретные датчики контроля технологических параметров, состояния механизмов и систем разгрузочно-загрузочной машины, привода исполнительных механизмов, стойку ручного кнопочного управления, контрольный щит, стойку силового управления приводами, пульт управления перемещением машины, причем она снабжена дополнительным комплексом автоматического управления и контроля за работой механизмов и систем разгрузочно-загрузочной машины, состоящим из информационно-управляющего блока с преобразователями дискретных и аналоговых сигналов в цифровую форму и устройствами формирования силового управления приводами, а также комплексом персональных электронно-вычислительных машин с программным обеспечением для управления и контроля за работой механизмов и систем разгрузочно-загрузочной машины в автоматическом режиме.

Недостатком наиболее близкой системы является низкая точность и надежность работы перегрузочной машины ядерного топлива при управлении с помощью машинного зрения и нейронной сети.

Раскрытие изобретения

Техническим результатом является повышение точности и надежности работы оборудования за счет применения эффективных средств построения системы управления с помощью интегрального машинного зрения и нейронной сети.

Настоящий технический результат достигается в программно-аппаратном комплексе (ПАК) выявления опасного приближения рабочей штанги к стенкам бассейна в процессе перегрузки ядерного топлива на основе видеонаблюдения, включающем взаимодействующие между собой: модуль настройки сервера, модуль настройки приложения, модуль визуализации видеонаблюдения, модуль управления видеокамерами, причем дополнительно содержит модуль видеоаналитики, который системно связан с модулем управления интегральным алгоритмом, при этом последний взаимосвязан с: модулем управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом распознавания цветовых пятен, модулем управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом граней, основанным на контурном анализе и методах работы с контурами, модулем управления алгоритмом обученной нейронной сети, а также соединен с системным модулем управления машиной перегрузочной.

Отличительными признаками являются:

ПАК дополнительно содержит модуль видеоаналитики, который системно связан с модулем управления интегральным алгоритмом, это повышает точность и надежность работы оборудования за счет применения эффективных средств построения системы управления;

модуль управления интегральным алгоритмом взаимосвязан с: модулем управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом распознавания цветовых пятен, модулем управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом граней, основанным на контурном анализе и методах работы с контурами, модулем управления алгоритмом обученной нейронной сети, а также соединен с системным модулем управления машиной перегрузочной, такое конструктивное решение повышает точность и надежность работы оборудования за счет применения эффективных средств построения системы управления с помощью интегрального взаимодействия машинного зрения и нейронной сети.

Краткое описание чертежа

На чертеже изображена структурная схема ПАК, включающая: 1 - источники видеопотоков, подключенные с помощью витой пары к коммутационному шкафу; 2 - пульт дистанционного управления клиентским каналом А машиной перегрузочной; 3 – пульт дистанционного управления клиентским каналом Б машиной перегрузочной; 4 - коммутационный шкаф системы телевизионного наблюдения; 5 - система телевизионного наблюдения; 6 - рабочее место оператора у пульта; 7 - модуль настройки сервера; 8 - модуль настройки приложения, выполняющий конфигурацию окон визуализации видеопотоков; 9 - модуль визуализации видеопотоков, в котором создан локальный сервер для приема пакетов данных с командой управления конфигурациями или без нее, от системы управления машиной перегрузочной; 10 - модуль видеоаналитики; 11 - модуль управления видеокамерами; 12 – модуль управления интегральным алгоритмом; 13 – модуль управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом распознавания цветовых пятен; 14 - модуль управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом граней, основанный на контурном анализе и методах работы с контурами; 15 - модуль управления алгоритмом обученной нейронной сети; 16 - модуль управления машиной перегрузочной.

Сравнение заявляемого решения с аналогами и прототипом не позволило выявить в них признаки, отличающие заявляемое решение, это позволяет сделать вывод о соответствии критерию «новизна».

Осуществление изобретения

Пример осуществления программно-аппаратного комплекса выявления опасного приближения рабочей штанги к стенкам бассейна в процессе перегрузки ядерного топлива на основе видеонаблюдения

Общий принцип работы ПАК, представленный на чертеже, включает работу источников видеопотоков 1, которые с помощью витой пары подключены к коммутационному шкафу системы телевизионного наблюдения 4. Работу их выполняют с поддержкой технологии PoE, позволяющей передавать удаленным устройствам электрическую энергию вместе с данными в сети Интернет [3]. Передаваемые данные источниками видеопотоков 1 поступают также на рабочее место оператору пульта 6 через встраиваемый медиаконвертер системы телевизионного наблюдения 5. После подключения источников видеопотоков 1 в модуле настройки сервера 7 появится возможность осуществить их подключение к комплексу с помощью создания ссылки для получения видеокадров, а также настроить идентификатор видеоаналитики, осуществление записи видеоархива с каждого из потоков каждой из камеры.

Далее в модуле настройки приложения 8 появляется возможность сконфигурировать окна визуализации видеопотоков, где выбирается размерность сетки расположения потоков и отладки видеоаналитики, а также выбирается возможность активации необходимых окон. После завершения конфигурирования основных параметров приложения на мониторе создаются окна визуализации видеопотоков от подключенных к системе камер, в совокупности образующие модуль 9 визуализации видеопотоков, в котором создается локальный сервер для приема пакетов данных с командой управления конфигурациями от системы управления машиной перегрузочной 16, позволяющие менять расположение видеопотоков на соответствующих окнах, где клиентами являются пульты дистанционного управления канала А 2 и канала Б 3 системы управления машиной перегрузочной модуля 16. Данный сервер 9 также отправляет диагностические пакеты данных, в систему управления машиной перегрузочной 16, с периодичностью в одну секунду, с целью осуществления контроля за состоянием всех источников видеопотоков.

С целью осуществления контроля за статусом подключения камер к комплексу, а также осуществления управления поворотными камерами, по всем доступным направлениям, инвертирования направления движения поворотных камер, при этом для выполнения синхронизации времени на всех доступных видеокамерах, предусмотрен отдельный модуль управления камерами 11, являющийся неотъемлемой частью настройки камер перед их применением в процессе подготовки системы к целевому использованию.

После получения программно-аппаратным комплексом видеопотока с источников, в виде камер, запускается модуль видеоаналитики 10, включающий в себя основные конфигурационные параметры для взаимодействия с отображением видеопотока, а также непосредственно обрабатываемый каждый кадр с помощью интегрального алгоритма выявления опасного приближения рабочей штанги к стенкам бассейна ядерного топлива при взаимодействии с модулем 12, вызывающий асинхронно для каждого необходимого потока соответствующую задачу. Модуль интегрального алгоритма 12 асинхронно вызывает функции обработки каждого из алгоритмов машинного зрения: анализа методом цветовых пятен через модуль 13 и анализ методом граней через модуль 14, а также вызывает функцию определения опасного приближения методом анализа нейронной сетью через модуль 15.

Алгоритм аналитики видеонаблюдения методом граней модуля 14 основывается на методах работы с контурами, выполняя контурный анализ [4].

Краткое описание работы алгоритма имеет вид:

- считывание изображения из видеопотока в градации серого;

- применение оператора Кэнни, обнаружение границ изображения для поиска таковых;

- отображение найденных контуров на исходном изображении;

- анализ изображения в заданном участке на предмет наличия граней в опасной зоне.

Алгоритм аналитики видеонаблюдения методом распознавания цветовых пятен модуля 13 основывается на методах работы с цветом, где пикселям из определенного диапазона цвета присваиваются бинарные значения в виде 1 и 0 [5]. Ниже представлено краткое описание работы алгоритма:

- применение цветового фильтра;

- отображение кадра в черно-белом виде;

- вычисление суммы пикселей каждого цвета;

- анализ количества пикселей цветовых пятен каждого цвета.

Алгоритм выявления опасного приближения нейронной сетью модуля 15 основан на решении задачи классификации изображений, где в качестве входных данных использованы две группы состояния опасного приближения рабочей штанги к стенкам бассейна ядерного топлива: Истина; Ложь [6].

Интегральный алгоритм модуля 12 представлен следующими управленческими действиями: каждому из составных алгоритмов установлен экспериментально диапазон коэффициентов принятия решений в зависимости от надежности предсказания целевого положения рабочей штанги. Так, для анализа изображений методом граней модуля 14 назначен диапазон в интервале от 0 до 0,13, для анализа изображений методом поиска цветовых пятен модуля 13 в интервале от 0 до 0,22, а для анализа изображений на основе решения обученной нейронной сети модуля 15 от 0 до 0,65. Данные коэффициенты были получены в результате обработки экспериментальных натурных видеофайлов с явными признаками опасного приближения в следующей логической последовательности:

- видеофайл длительностью 195 секунд и частотой 12 кадров в секунду был разделен на 2340 кадров;

- кадры были разделены на диапазоны опасного и безопасного положения штанги;

- сопоставлен эталонный безопасный ответ, с учетом каждого из методов машинного зрения, в результате этого были получены проценты ошибок каждого из алгоритмов: для алгоритма методом граней ошибка составила 6,10%, для алгоритма методом поиска цветовых пятен ошибка составила 3,71%, а ошибка предсказания нейронной сетью составила 1,24%.

В зависимости от полученного ответа от интегрального алгоритма модуля 12, модулю 9 визуализации видеопотоков отправляется пакет данных, содержащий факт опасного приближения и идентификатор или имя камеры, на которой зафиксировано опасное приближение. Модуль 9 визуализации в свою очередь незамедлительно формирует пакет с признаком опасного приближения на одной или двух камерах рабочей штанги машины перегрузочной, с целью отправки данного пакета в систему управления машиной перегрузочной модуля 16 и своевременного уведомления оператора 6 о факте опасного приближения. Если положение рабочей штанги, под действием полученной информации в модуле 16, изменено на «Безопасное отдаление рабочей штанги от стенок бассейна», в модуле 9 визуализации меняется соответствующий байт в диагностическом пакете разработанного программно-аппаратного комплекса.

Передача видеопотока модулю 9 визуализации соответствует следующим задержкам кадра:

- без обработки нейросетью не более 0,5 сек;

- с обработкой нейросетью методом анализа граней не более 0,8 сек;

- с обработкой нейросетью методом анализа цветовых пятен не более 0,8 сек;

- с обработкой интегрального алгоритма не более 1,5 сек.

Предлагаемый аппаратно-программный комплекс соответствует трем основным критериям оценки конкурентоспособности:

- современному техническому уровню;

- задачам и функциям, выполняемым на объектах атомной промышленности в процессе перегрузки ядерного топлива;

- допустимым расходам на приобретение и эксплуатацию за время срока службы комплекса.

Серверная часть комплекса разработана с использованием мультипарадигменного компилируемого языка программирования общего назначения Rust, модуль видеоаналитики 10 разработан с использованием высокоуровневого языка программирования общего назначения с динамической строгой типизацией и автоматическим управлением памятью Python, позволившей реализовать все разработанные решения, связанные с обработкой видеокадров, обучением и применением нейронной сети, а пользовательский интерфейс разработан с использованием фреймворка Electron, позволяющий разрабатывать нативные графические приложения для операционных систем с помощью веб-технологий, комбинируя возможности Node.js для работы с back-end и браузера Chromium. Такой выбор элементов устройства делает разработанный программно-аппаратный комплекс кроссплатформенным, работающий на операционных системах Windows, Linux и MacOS.

Таким образом, представленный программно-аппаратный комплекс выявления опасного приближения рабочей штанги к стенкам бассейна в процессе перегрузки ядерного топлива на основе видеонаблюдения создает повышение точности и надежности работы оборудования за счет применения эффективных средств построения системы управления с помощью интегрального машинного зрения и нейронных сетей.

Источники информации:

1. Патент RU 2397556, МПК G21C 19/10, опубл. 20.08.2010. Бюл. №23;

2. Патент RU 45852, МПК G21C 19/10, опубл. 09.12.2004. Бюл. №23;

3. Технологии PoE (yandex.ru) https://yandex.ru/search/?text=%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%E%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8+PoE&clid=2411726&lr=212153

4. Анализ граней. Анализ. Математика, Каталог статей - AlexLat (ucoz.ru) https://alexlat.ucoz.ru/publ/matematika/analiz/analiz_granej/228-1-0-1216?ysclid=lpjdd8oibp763404995

5. Система анализа и распознавания изображений file:///C:/Users/%D0%92%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D1%80/Desktop/%D0%92%D0%BB%D0%B0%D0%B4%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D1%80/%D0%9F%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B%20%D0%AF%D0%A0%D0%BF%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%82/2023/13%20%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%81/%D0%95%D0%B3%D0%BE%D1%80%20%D0%92%D0%B8%D1%82%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%B5%D0%B2%D0%B8%D1%87/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%2020.11.23/%D0%A0%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0%2022.11.23/%D0%97%D0%B0%D1%8F%D0%B2%D0%BA%D0%B0%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B1%D0%B0/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%20%D0%B8%D0%B7%20%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8/v17-5869.pdf

6. Нейронные сети на службе безопасности АЭС (strana-rosatom.ru) https://strana-rosatom.ru/2017/01/23/nejronnye-seti-na-sluzhbe-bezopasnost/

Изобретение относится к области обработки видеопотоков. Технический результат заключается в повышении точности и надежности выявления опасного приближения рабочей штанги к стенкам бассейна в процессе перегрузки ядерного топлива. Программно-аппаратный комплекс включает взаимодействующие между собой модуль настройки сервера, модуль настройки приложения, модуль визуализации видеонаблюдения, модуль управления видеокамерами, причем дополнительно содержит модуль видеоаналитки, который системно связан с модулем управления интегральным алгоритмом, при этом последний взаимосвязан с модулем управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом распознавания цветовых пятен, модулем управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом граней, основанным на контурном анализе и методах работы с контурами, модулем управления алгоритмом обученной нейронной сети, а также соединен с системным модулем управления машиной перегрузочной. 1 ил.

Программно-аппаратный комплекс выявления опасного приближения рабочей штанги к стенкам бассейна в процессе перегрузки ядерного топлива на основе видеонаблюдения, включающий взаимодействующие между собой: модуль настройки сервера, модуль настройки приложения, модуль визуализации видеонаблюдения, модуль управления видеокамерами, отличающийся тем, что дополнительно содержит модуль видеоаналитки, который системно связан с модулем управления интегральным алгоритмом, при этом последний взаимосвязан с: модулем управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом распознавания цветовых пятен, модулем управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом граней, основанным на контурном анализе и методах работы с контурами, модулем управления алгоритмом обученной нейронной сети, а также соединен с системным модулем управления машиной перегрузочной, притом модуль интегрального алгоритма, асинхронно вызывающий функции обработки каждого из алгоритмов машинного зрения: анализа методом цветовых пятен через модуль управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом распознавания цветовых пятен и анализ методом граней через модуль управления алгоритмом аналитики видеонаблюдения методом граней, основанный на контурном анализе и методах работы с контурами, функцию определения опасного приближения методом анализа нейронной сетью через модуль управления алгоритмом обученной нейронной сети, причем отправку пакета данных модулю визуализации видеопотоков, содержащий факт опасного приближения и идентификатор или имя камеры, на которой зафиксировано опасное приближение, где модуль визуализации формирует пакет с признаком опасного приближения на одной или двух камерах рабочей штанги для отправки данного пакета в системный модуль управления машиной перегрузочной.