核燃料球作为核反应堆中的核心部件,它的使用安全性至关重要。若核燃料球表面存在较大的划痕或刻痕等缺陷,则会引起核燃料泄漏,造成严重的安全事故,为保证核反应堆的安全运作,须多次对其进行缺陷检测,以筛除不符合安全规定的核燃料球。核燃料球形状特殊且表面信息复杂,无论是获取表面图像,还是缺陷的检测和测量都具有较大的难度。本论文针对上述问题,研究基于深度学习的球面缺陷检测算法和基于曲面映射的缺陷测量算法,建立了一套球体表面缺陷的检测及测量系统,增强核燃料球表面缺陷的检测及测量准确率。论文主要研究内容和创新点如下:（1）针对核燃料球表面图像难获取的问题,设计了一种基于线阵相机的球面影像成像装置。首先,依据核燃料球自身特点,选用线阵相机及其适配镜头和光源,利用相机和镜头相关参数计算成像各装置间距离;其次,根据成像装置需求引入步进电机,并以STM32为核心设计硬件电路,驱动核燃料球转动并配合线阵相机拍摄图像,同时设计成像装置的结构图;然后,根据硬件装置设计上位机工作流程,利用速度转换公式,匹配相机行频和步进电机转速,保证拍摄图像不发生畸变;最后,对获取到的球面影像进行合理裁剪,留取核燃料球转动一周的完整图像。（2）针对球体表面缺陷细小,与背景信息相比所占比例过少,测量精确率低的问题,设计了一种改进的U2-Netp目标分割算法。该算法首先将RSU模块中上采样方式替换为双三次线性插值,增强上采样后图像平滑度;其次在编码和解码器之间构建空间-通道注意力和多特征融合模块,提升模型感兴趣信息的获取精确度;最后设计了Sigmoid与Threshold的融合预测输出以及Log＿Dice＿focal loss损失函数,以克服梯度消失和正、负样本极不均匀所带来的问题。（3）针对球体表面缺陷形状各异且不规则,导致长度和面积难以测量的问题,提出了一种基于曲面映射的球体表面缺陷测量算法。该算法首先对球面影像进行连通域标记,之后测量球面缺陷面积信息,或骨架细化后连通域标记测量缺陷的长度信息;其次利用柱面展开原理对球体类展开,并对展开后的区域进行划分,分别映射球体表面缺陷的长度和面积;最后将映射出的长度和面积分别标注于球面影像。（4）针对使用线阵相机获取的球面影像与球体形状变化差异较大,缺陷位置及大小难以观察的问题,设计了一种基于纹理映射的三维重建算法。首先利用VTK算法在三维空间绘制球体的体数据,并将球面影像转换为纹理贴片;其次确定纹理贴片和球体的体数据之间的映射关系,将纹理贴片映射至球体的体数据;最后渲染场景中的对象,并使用鼠标进行交互设计。基于上述内容,本论文设计了一套球体表面缺陷的检测及测量系统,并对其进行测试,经测试本论文设计的系统功能完善,运行稳定。系统的成像装置能在15s内完整成像,缺陷检测准确率达到85.3%,同时球体表面缺陷长度测量的误差小于1mm,面积测量误差3mm~2,且三维重建后球体未发生形变,各项指标均符合企业要求。