[發明專利]密度估計方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011614928.0
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112802086A
• 公開（公告）日: 2021-05-14
• 發明（設計）人: 陳海波;李宗劍
• 申請（專利權）人: 深蘭人工智能芯片研究院（江蘇）有限公司
• 主分類號: G06T7/62
• 分類號: G06T7/62;G06K9/62;G01N9/00
• 代理公司: 蘇州領躍知識產權代理有限公司 32370
• 代理人: 王寧

本申請提供了一種密度估計方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法用于估計目標液體的密度，所述目標液體容置于容器中，所述方法包括：獲取所述目標液體的2D圖像信息；獲取第一組液體標本的2D圖像信息和成分標注數據；根據第一組液體標本的2D圖像信息和成分標注數據，使用深度學習的方式訓練得到液體成分模型；根據所述目標液體的2D圖像信息和所述液體成分模型，確定所述目標液體的成分；根據所述目標液體的成分，獲取所述目標液體的密度。由于液體是一種特殊的物質，取放不太方便，與儀器設備接觸又容易沾染雜質，上述方法，通過計算機視覺技術，匹配出對應的成分，根據成分評估得出密度；這種方法無需接觸液體，檢測效率高，而且準確度高。

技術領域

本申請涉及計算機視覺技術和工業檢測技術領域，尤其涉及密度估計方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

計算機視覺技術作為一門綜合性的學科，目前在軍事，農業，生活等各個領域有所的應用，尤其給生產領域帶來的利益頗為廣泛，因此越來越被重視，相關的技術也在日益改進和發展。

比如，視覺技術在工業生產過程中對各種產品的在線檢測有很多應用。而這些應用多涉及固態器件，在對液體的檢測方面，僅限于檢測液體的質量，或者檢測液體中所含的雜質。在估計液體的密度，以至于獲取液體的質量方面的方法尚未出現。

液體是一種特殊的物質，取放需要有容器承載，人工檢測需要借助儀器設備，這樣不利于保證液體的純度，而且有些特殊情況，當液體存在于不便于操作檢測的時候要想得知它的密度比較困難。本發明旨在解決上述問題，可以高效率得到精確的液體的密度信息。

發明內容

本申請的目的在于提供密度估計方法、裝置、電子設備及存儲介質，高效率得到精確的液體的密度信息。

本申請的目的采用以下技術方案實現：

第一方面，本申請提供了一種密度估計方法，用于估計目標液體的密度，所述目標液體容置于容器中，所述方法包括：獲取所述目標液體的2D圖像信息；獲取第一組液體標本的2D圖像信息和成分標注數據；根據第一組液體標本的2D圖像信息和成分標注數據，使用深度學習的方式訓練得到液體成分模型；根據所述目標液體的2D圖像信息和所述液體成分模型，確定所述目標液體的成分；根據所述目標液體的成分，獲取所述目標液體的密度。該技術方案的有益效果在于，由于液體是一種特殊的物質，取放不太方便，與儀器設備接觸又容易沾染雜質，而通過計算機視覺技術，獲得目標液體的2D圖像，識別液體的成分，在目標成分庫中匹配得到對應的成分，然后根據得到的成分，評估得出密度；這種方法無需接觸液體，檢測效率高，而且準確度高；在獲取液體成分模型時，先獲取大量液體標本的2D圖像信息和成分標注數據，訓練深度學習模型，得到液體成分模型，再根據所述目標液體的2D圖像信息和液體成分模型，確定所述目標液體的成分。

在一些可選的實施例中，所述根據所述目標液體的成分，獲取所述目標液體的密度，包括：當所述目標液體的成分是單一成分時，獲取所述成分對應的密度作為所述目標液體的密度；當所述目標液體的成分不是單一成分時，根據所述成分和液體密度模型，獲取所述目標液體的密度。該技術方案的有益效果在于，當所述目標液體的成分的單一成分時，直接獲取所述成分對應的密度作為所述目標液體的密度；當所述目標液體成分不單一時，可以采用多傳感器融合技術，例如采用光譜共焦的傳感器對液體所含物質內部結構進行檢測，同時結合深度學習模型對內部結構進行成分判定，并根據每種成分所占液體的比重對該成分所對應的密度進行權重處理，得到折算后的統一密度數值。

在一些可選的實施例中，獲取所述液體密度模型的方法包括：獲取第二組液體標本的成分和密度標注數據；根據第二組液體標本的成分和密度標注數據，使用深度學習的方式訓練得到所述液體密度模型。該技術方案的有益效果在于，獲取大量液體標本的成分和密度標注數據，進而通過深度學習的方式得到液體密度模型，為后續的密度估計提供方便，也節約了工作時間。