[發明專利]基于人工智能的液體晃動檢測方法與系統

在審

• 申請號: 202011342211.5
• 申請日: 2020-11-26
• 公開（公告）號: CN112465770A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 林國橋;劉啟平;丁群芬
• 申請（專利權）人: 鄭州邁拓信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T7/269;G06T7/90;G06K9/32;G01N21/84
• 代理公司: 鄭州芝麻繪智知識產權代理事務所(普通合伙) 41191
• 代理人: 李玲玲

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于人工智能的液體晃動檢測方法與系統。該方法將背景圖像和液體圖像作差，得到變化圖像；獲取變化圖像的灰度共生矩陣的能量；獲取梯度圖像的梯度共生矩陣的能量；獲取氣泡的ROI區域；獲取ROI區域的梯度共生矩陣的能量；根據ROI區域的梯度共生矩陣的能量和ROI區域的面積占比得到模型修正系數；結合由灰度共生矩陣的能量、梯度共生矩陣的能量和液體的密度所構建的初始液體晃動評分模型和模型修正系數得到液體晃動程度。通過分析因液體晃動產生的變化圖像的灰度信息和梯度信息，結合由氣泡的特征得到模型修正系數，建立一個魯棒性和準確性更高的液體晃動評分模型，減少結果誤差，得到一個更準確的檢測結果。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于人工智能的液體晃動檢測方法與系統。

背景技術

對于氣密性檢測，常用的方法為浸泡法，即為密封性器件加壓之后，將器件放入液體中，通過觀察有無氣泡產生來判斷氣密性的好壞，且通過觀察氣泡的變化來獲得泄漏率等信息。但是在氣密性檢測過程中，液體的晃動會對氣泡的檢測產生很大的影響，比如器件表面附著的小氣泡會隨著液體晃動產生上升的氣泡軌跡，使得氣密性檢測出現誤差，對器件的泄露率分析造成干擾。

發明人在實踐中，發現上述現有技術存在以下缺陷：目前的現有技術手段中，通過分析氣泡的運動軌跡能夠判斷液體的晃動程度，但是液體晃動會給氣泡帶來影響，使液體的晃動程度結果不準確。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明的目的在于提供一種基于人工智能的液體晃動檢測方法與系統，所采用的技術方案具體如下：

第一方面，本發明實施例提供了一種基于人工智能的液體晃動檢測方法，該方法包括：

將采集的背景圖像和液體圖像作差，得到變化圖像,所述背景圖像為器件放入液體前的靜態圖像，所述液體圖像為所述器件放入所述液體后的動態圖像；

根據所述變化圖像的灰度共生矩陣，得到所述灰度共生矩陣的能量；

分析所述變化圖像得到梯度圖像，根據所述梯度圖像的梯度共生矩陣，得到所述梯度共生矩陣的能量；

獲取所述變化圖像中氣泡的ROI區域；

根據所述ROI區域的梯度共生矩陣，得到所述ROI區域的梯度共生矩陣的能量；

根據所述ROI區域的梯度共生矩陣的能量和所述ROI區域的面積占比得到模型修正系數；

結合由所述灰度共生矩陣的能量、所述梯度共生矩陣的能量和所述液體的密度所構建的初始液體晃動評分模型和所述模型修正系數得到液體晃動程度；所述液體晃動程度與所述灰度共生矩陣的能量、所述梯度共生矩陣的能量呈負相關關系，所述液體晃動程度與所述液體的密度呈正相關關系。

進一步地，所述初始液體晃動評分模型為：

其中，Num為所述初始液體晃動程度；ρ_液表示所述液體的密度；α為所述灰度共生矩陣能量的權重系數；β為所述梯度共生矩陣能量的權重系數；En_P為所述灰度共生矩陣的能量；En_Q為所述梯度共生矩陣的能量。

進一步地，，所述模型修正系數的獲取方法為：

其中，k為所述模型修正系數；W為所述變化圖像的寬；H為所述變化圖像的高；w_m為所述第m個所述ROI區域的寬；h_m為第m個所述ROI區域的高，n為所述ROI區域的數量；為所述ROI區域的梯度共生矩陣的能量。

進一步地，所述氣泡的ROI區域是利用幀差疊加和閾值分割的方法得到的。