Экспериментальная проверка метода параллакс-сдвига при определенииразновысотности головок тепловыделяющих сборок по серии телевизионных изображений
https://doi.org/10.55648/1998-6920-2026-3-20-81-89
Аннотация
Представлена экспериментальная проверка метода параллакс-сдвига для бесконтактного определения разновысотности головок тепловыделяющих сборок по серии телевизионных изображений, полученных при дуговом перемещении одной ПЗС-камеры. Последовательные кадры видеопотока рассматриваются как квазистереопары, по которым вычисляется диспарантность центров головок ТВС. Реализован алгоритм обработки изображений, включающий подавление шумов, CLAHE-контрастирование, адаптивную бинаризацию, морфологическую фильтрацию, преобразование Хафа и субпиксельную локализацию. Проведено сравнение результатов измерения при различных базисах квазистереопары и выполнена оценка влияния субпиксельной локализации на итоговую точность. Показано, что наиболее устойчивые результаты достигаются при базисе 12 мм, при котором средняя ошибка определения разновысотности составляет около ±1,3 мм. Полученные результаты подтверждают принципиальную реализуемость метода параллакс-сдвига для задач телевизионного контроля объектов с регулярной структурой пространственного расположения.
Об авторах
Павел Сергеевич Сердюков
Южный Федеральный Университет
Россия
Россия
аспирант Института радиотехнических систем и управления Южного федерального университета (ЮФУ), 347928, Россия, г. Таганрог, ул. Чехова, 2. E-mail: serdyukov-pavel@mail.ru, тел.: +7 918 894 41 00.
Константин Евгеньевич Румянцев
Южный Федеральный Университет
Россия
Россия
д.т.н., профессор, заведующий кафедрой информационной безопасности телекоммуникационных систем Института компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета, Россия, город Таганрог, улица Чехова 2, 347928, телефон: +7(8634) 37-19-02, email: rke2004@mail.ru
Список литературы
1. Система бесконтактного определения разновысотности головок тепловыделяющих сборок в активной зоне реактора / В. В. Макеев [и др.] // Известия вузов. Северо Кавказский регион. Технические науки. — 2006. — Прил. 16. — С. 37—41.
2. Detection of Fuel Assembly Bow and Twist Using Vision-Based Inspection Systems / R. Plaˇsienka [et al.] // Nuclear Engineering and Technology. — 2023. — Vol. 55, no. 4. — P. 1485–1494. — DOI: 10.1016/j.net.2022.12.033.
3. Сердюков П. С., Румянцев К. Е. Способы получения информации трехмерной сцены объекта для определения пространственного положения // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2022. — 6 (230). — С. 117—128. — DOI: 10.18522/2311-3103-2022 6-117-128.
4. Балабаев С. Л., Лозовская Е. Г., Румянцев К. Е. Методика оценки погрешности изме рения цифровой видеосистемой разновысотности расположенных в строгом геометрическом порядке объектов // Физико-математические методы и информационные технологии в естествознании, технике и гуманитарных науках: Сборник материалов международного научного e-симпозиума. — Киров : МЦНИП, 2015. — С. 61—76.
5. Overview of image-based 3D reconstruction technology / Y. Niu [et al.] // Journal of the European Optical Society– Rapid Publications. — 2024. — Vol. 20, no. 1. — DOI: 10.1051/jeos/2024018.
6. A structural 3D displacement measurement method using monocular camera based on multiple feature points tracking / W. Luo [et al.] // Measurement. — 2025. — Vol. 243. — DOI: 10.1016/j.measurement.2024.116406.
7. Nogueira V. V. E., Barca L. F., Pimenta T. S. A Cost-Effective Method for Automatically Measuring Mechanical Parts Using Monocular Machine Vision // Sensors. — 2023. — Vol. 23, no. 13. — DOI: 10.3390/s23135994.
8. Xie Z., Yang C. Binocular Visual Measurement Method Based on Feature Matching // Sensors. — 2024. — Vol. 24, no. 6. — DOI: 10.3390/s24061807.
9. Estimation of Measurement Uncertainty in Stereo Vision System / W. Sankowski [et al.] // Image and Vision Computing. — 2017. — Vol. 61. — P. 70–81. — DOI: 10.1016/j.imavis.2017.02.005.
10. Aguilar J. J., Torres F., Lope M. A. Stereo Vision for 3D Measurement: Accuracy Anal ysis, Calibration and Industrial Applications // Measurement. — 1996. — Vol. 18, no. 4. — P. 193–200. — DOI: 10.1016/S0263-2241(96)00065-6.
11. Балабаев С. Л., Лозовская Е. Г., Румянцев К. Е. Оценка методической погрешности измерения разновысотности расположенных в строгом геометрическом порядке объектов на основе цифровой телевизионной системы // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2014. — 8 (157). — С. 227—241.
12. Effects of Camera External Parameters Error on Measurement Accuracy in Mo nocular Vision / S. Wang [et al.] // Measurement. — 2024. — Vol. 229. — DOI: 10.1016/j.measurement.2024.114413.
13. Bradski G. The OpenCV Library // Dr. Dobb’s Journal of Software Tools. — 2000. — Vol. 25, no. 11. — P. 120–125.
14. Array programming with NumPy / C. R. Harris, K. J. Millman, S. J. van der Walt, [et al.] // Nature. — 2020. — Vol. 585. — P. 357–362. — DOI: 10.1038/s41586-020 2649-2.
15. SciPy 1.0: Fundamental Algorithms for Scientific Computing in Python / P. Virtanen, R. Gommers, T. E. Oliphant, [et al.] // Nature Methods. — 2020. — Vol. 17, no. 3. — P. 261–272. — DOI: 10.1038/s41592-019-0686-2.
16. Балабаев С. Л. Определение сопряжённых точек для задачи восстановления трёхмерных координат верхних плоскостей цилиндрических объектов // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2008. — № 3. — С. 98—102.
17. Hartley R., Zisserman A. Multiple View Geometry in Computer Vision. — 2nd ed. — Cambridge : Cambridge University Press, 2004. — 655 p.
18. Tosi F., Bartolomei L., Poggi M. A Survey on Deep Stereo Matching in the Twenties // International Journal of Computer Vision. — 2025. — Vol. 133. — P. 4245–4276. — DOI: 10.1007/s11263-024-02331-0.
19. Scharstein D., Szeliski R. A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms // International Journal of Computer Vision. — 2002. — Vol. 47, no. 1–3. — P. 7–42. — DOI: 10.1023/A:1014573219977.
20. Zhang Z. A Flexible New Technique for Camera Calibration // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. — 2000. — Vol. 22, no. 11. — P. 1330 1334. — DOI: 10.1109/34.888718.
21. Online extrinsic parameters calibration of on-board stereo cameras based on certifiable optimization / C. He [et al.] // Measurement. — 2025. — Vol. 242, Pt B. — DOI: 10.1016/j.measurement.2024.115911.
22. Schroeder K.-M., Theart R. P. Robust stereo calibration for improved 2D–3D projection in real-world pose estimation // Multimedia Tools and Applications. — 2025. — Vol. 84. — P. 43901–43928. — DOI: 10.1007/s11042-025-20846-7.
23. Buades A., Coll B., Morel J.-M. A Non-Local Algorithm for Image Denoising // Pro ceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Vol. 2. — 2005. — P. 60–65. — DOI: 10.1109/CVPR.2005.38.
24. Otsu N. A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. — 1979. — Vol. 9, no. 1. — P. 62–66. — DOI: 10.1109/TSMC.1979.4310076.
25. Хисамутдинов М. В., Коровин Я. С. Фильтрация изображений в целях выделения эллипсов в системе бесконтактного определения разновысотности тепловыделяющих сборок активной зоны реактора типа ВВЭР-1000 // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2011. — № 4. — С. 42—44.
26. Circle Detection with Adaptive Parameterization: A Bottom-Up Approach / L. Han [et al.] // Sensors. — 2025. — Vol. 25, no. 8. — DOI: 10.3390/s25082552.
27. Duda R. O., Hart P. E. Use of the Hough Transformation to Detect Lines and Curves in Pictures // Communications of the ACM. — 1972. — Vol. 15, no. 1. — P. 11–15. — DOI: 10.1145/361237.361242.
28. Ballard D. H. Generalizing the Hough Transform to Detect Arbitrary Shapes // Pattern Recognition. — 1981. — Vol. 13, no. 2. — P. 111–122. — DOI: 10.1016/0031 3203(81)90009-1.
29. Comparative Study of Hough Transform Methods for Circle Detection / H. K. Yuen [et al.] // Image and Vision Computing. — 1990. — Vol. 8, no. 1. — P. 71–77. — DOI: 10.1016/0262-8856(90)90059-E.
30. A Robust Subpixel-Level Celestial Edge Localization Algorithm for Optical Navigation / K. Qiang, B. Lin, Y. Liu, [et al.] // International Journal of Aeronautical and Space Sciences. — 2024. — Vol. 25. — P. 1166–1177. — DOI: 10.1007/s42405-023-00681-6.
31. Accurate Subpixel Edge Location Based on Partial Area Effect / A. Trujillo-Pino [et al.] // Image and Vision Computing. — 2013. — Vol. 31, no. 1. — P. 72–90. — DOI: 10.1016/j.imavis.2012.10.005
32. Сердюков П. С., Румянцев К. Е. Исследование погрешностей бесконтактного измерения разновысотности головок ТВС методом параллакс-сдвига при дуговой траектории телевизионной камеры // Вестник СибГУТИ. — 2025. — Т. 19, 4 (119). — С. 92— 109. — DOI: 10.55648/1998-6920-2025-19-4-92-109.
33. Хисамутдинов М. В., Коровин Я. С. Метод вычисления координат высоты изделий в системе бесконтактного определения разновысотности ТВС активной зоны реактора // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2010. — № 12. — С. 142—148.
34. Cui J., Min C., Feng D. Uncertainty Weighted Stereopsis Pose Solution Method Based on Projection Vector // Optics Express. — 2020. — Vol. 28, no. 4. — P. 5470–5488. — DOI: 10.1364/OE.377707.
35. System Structural Error Analysis in Binocular Vision Measurement Systems / M. Yang [et al.] // Journal of Marine Science and Engineering. — 2024. — Vol. 12, no. 9. — DOI: 10.3390/jmse12091610.
36. Jin D., Yang Y. Sensitivity Analysis of the Error Factors in the Binocular Vision Measurement System // Optical Engineering. — 2018. — Vol. 57, no. 10. — DOI: 10.1117/ 1.OE.57.10.104109.
37. High Precision Camera Calibration in Vision Measurement / L. M. Song [et al.] // Optics & Laser Technology. — 2007. — Vol. 39, no. 7. — P. 1413–1420. — DOI: 10.1016/j. optlastec.2006.10.006.
38. Study of the Error Caused by Camera Movement for the Stereo-Vision System / Y. Liu [et al.] // Applied Sciences. — 2021. — Vol. 11, no. 20. — DOI: 10.3390/app11209384.
39. Significance of Camera Pixel Error in the Calibration Process of a Robotic Vision System / M. F. Khan [et al.] // Applied Sciences. — 2022. — Vol. 12, no. 13. — DOI: 10.3390/ app12136406.
40. Felipe J., Sigut M., Acosta L. Calibration of a Stereoscopic Vision System in the Presence of Errors in Pitch Angle // Sensors. — 2022. — Vol. 23, no. 1. — DOI: 10.3390/ s23010212.
41. Modeling the Measurement Accuracy for Binocular Stereo Vision System / H. Zhao [et al.] // Optics Express. — 2025. — Vol. 33, no. 9. — DOI: 10.1364/OE.547550.
Рецензия
Для цитирования:
Сердюков П.С., Румянцев К.Е. Экспериментальная проверка метода параллакс-сдвига при определенииразновысотности головок тепловыделяющих сборок по серии телевизионных изображений. Вестник СибГУТИ. 2026;20(3):81-99. https://doi.org/10.55648/1998-6920-2026-3-20-81-89
For citation:
Serdyukov P.S., Rumyantsev K.Ye. Experimental Verification of the Parallax-Shift Method for Determining Height Differences of Fuel Assembly Heads from a Series of Television Images. The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science. 2026;20(3):81-99. (In Russ.) https://doi.org/10.55648/1998-6920-2026-3-20-81-89
Просмотров:
102
JATS XML
Послать статью по эл. почте 
