本项目面向核电站管系和蒸汽发生器传热管振动监测需求，针对接触式传感器布置困难、测点有限和难以获取全场响应等问题，开展AI辅助视觉识别与状态评估研究。项目形成传热管振动特征分析、视觉非接触测振和Web端系统集成三类成果：通过仿真分析支撑状态和流固响应规律，采用稠密光流、相位光流及参数优化方法提取振动位移与频率，并集成管道检测、欧拉放大、光流分析和报告输出功能。测试结果表明，系统具备较好的识别、测振和展示能力，可为管系非接触监测与智能诊断提供原型基础。

第一，建立传热管振动特征分析流程，完成四叶梅花孔支撑条件下单传热管非线性响应研究，并完成5×7直管束中E3传热管在不同入口速度下的单向流固加载响应分析。第二，建立管系振动视觉测量方法体系，比较稠密光流法、Gabor相位光流法和参数优化相位光流法的测量精度与适用性。第三，开发管道检测和振动分析系统，实现管道目标识别、欧拉视频放大、光流分析、频谱计算和状态评估结果展示。第四，整理项目实施过程中的设计变更，形成可供后续项目延续的技术资料和经验总结。

本项目形成了传热管振动特征分析、视觉非接触测振和Web端系统集成三类成果。仿真方面，完成四叶梅花孔支撑单管响应分析和E3传热管单向流固加载分析，识别典型接触状态和响应特征。测振方面，比较稠密光流、Gabor相位光流和参数优化相位光流法，验证其振动位移与主频提取能力。系统方面，完成管道检测、欧拉放大、光流分析、状态评估和报告输出功能，检测准确率达92.5%，频率误差控制在5%以内。