[發明專利]一種基于人工智能的氣密性檢測水體更新方法及系統

在審

• 申請號: 202110016841.1
• 申請日: 2021-01-06
• 公開（公告）號: CN112785560A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 李俊;周婷婷
• 申請（專利權）人: 李俊
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/13;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/62;G06K9/32;G06K9/34
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本發明提供一種基于人工智能的氣密性檢測水體更新方法及系統，涉及人工智能領域；該方法包括以激光器照射水箱，采集樣本圖像，進行預處理后分割為成像點檢測圖像及氣泡檢測圖像；根據更新后的初始閾值對成像點檢測圖像進行閾值分割，獲取成像點面積，以當前幀與首幀成像點檢測圖像的成像點面積之差作為水體渾濁度；對氣泡檢測圖像進行疊加操作后進行語義分割，獲取氣泡的ROI區域圖像并利用SMD2函數對其計算，獲取清晰度；若未檢測到ROI區域，在渾濁度大于渾濁度閾值時判定為需要換水；若檢測到ROI區域，在渾濁度大于渾濁閾值且清晰度小于模糊閾值時判定為需要換水。本發明能夠靈敏的反映出渾濁度的變化，且魯棒性好，對精密工件的氣密性評估更加準確。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，具體涉及一種基于人工智能的氣密性檢測水體更新方法及系統。

背景技術

目前，對工件的氣密性檢測技術有很多，例如：差壓法、直壓法、流量定量法、氣泡檢測法等，傳統的氣泡檢測法是較為常用，且成本較低的檢測方法,但是氣泡檢測法在檢測氣泡時容易受到水體渾濁度的影響，水體渾濁程度增加時會相應增加氣泡的檢測難度，此時可以通過一些圖像處理手段增加氣泡區域的清晰度；而在水體渾濁程度較高時，氣泡特征不明顯，甚至消失，為了保證檢測結果的準確率，必須對水體進行更換。

常用的水體渾濁度檢測方法有分光光度法、目視比濁法等，但是，在氣密性檢測應用場景中，分光光度法的準確度不高，目視比濁法又難以統一標準，且太過耗費人力資源。

發明內容

為了解決上述技術問題，本發明了提供一種基于人工智能的氣密性檢測水體更新方法及系統，所采用的技術方案如下：

第一方面，本發明實施例提供了一種基于人工智能的氣密性檢測水體更新方法，該方法包含以下步驟：

以激光器照射水箱，采集包含氣泡及成像點的樣本圖像；

對樣本圖像進行預處理，獲取水體圖像，并將水體圖像分割為成像點檢測圖像以及氣泡檢測圖像；

利用初始閾值分割第一幀成像點檢測圖像，獲取成像點面積；根據前一幀與當前幀成像點檢測圖像中成像點邊緣的第一灰度變化量、前一幀成像點檢測圖像中非成像點的灰度均值與成像點邊緣的第二灰度變化量、成像閾值更新初始閾值，根據更新后的初始閾值對當前幀成像點檢測圖像進行閾值分割，獲取成像點面積，利用當前幀與第一幀成像點檢測圖像的成像點面積之差表示水體渾濁度；

對氣泡檢測圖像進行疊加操作，并對所得的疊加圖像進行語義分割，獲取氣泡的ROI區域圖像，利用SMD2函數對ROI區域圖像的灰度值進行計算，獲取其清晰度；

若未檢測到氣泡的ROI區域，在渾濁度大于渾濁度閾值時判定為需要換水；若檢測到氣泡的ROI區域，在渾濁度大于渾濁閾值且清晰度小于模糊閾值時判定為需要換水。

優選地，更新初始閾值的方法為：

以第一灰度變化量與第二灰度變化量的商作為相關度；

若相關度大于成像閾值，則分割第n幀成像點檢測圖像的初始閾值與第n-1幀相同；否則，以第n-1幀成像點的邊緣像素點與第n幀相同位置像素點的灰度值之和的平均值作為更新后的初始閾值。

優選地，獲取氣泡檢測圖像的清晰度之后，對氣泡檢測圖像進行連通域分析，以單個氣泡連通域面積與模板氣泡連通域面積的商表示離散度，離散度大于離散閾值時，需重新采集樣本圖像進行檢測。

優選地，若不滿足換水條件時，利用清晰度對氣泡連通域面積進行優化，以氣泡連通域面積與清晰度的商作為優化后的氣泡面積，并對優化后的氣泡面積進行歸一化，歸一化后的值越趨近于0說明氣密性越好，以此設定經驗閾值篩選出滿足使用需求的工件。

優選地，獲取清晰度之后，包括以下步驟：