[发明专利]一种基于人工智能的气密性检测水体更新方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的气密性检测水体更新方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

以激光器照射水箱，采集包含气泡及成像点的样本图像；

对所述样本图像进行预处理，获取水体图像，并将所述水体图像分割为成像点检测图像以及气泡检测图像；

利用初始阈值分割第一帧成像点检测图像，获取成像点面积；根据前一帧与当前帧成像点检测图像中成像点边缘的第一灰度变化量、前一帧成像点检测图像中非成像点的灰度均值与成像点边缘的第二灰度变化量、成像阈值更新初始阈值，根据更新后的初始阈值对当前帧成像点检测图像进行阈值分割，获取成像点面积，利用当前帧与第一帧成像点检测图像的成像点面积之差表示水体浑浊度；

对所述气泡检测图像进行叠加操作，并对所得的叠加图像进行语义分割，获取气泡的ROI区域图像，利用SMD2函数对所述ROI区域图像的灰度值进行计算，获取其清晰度；

若未检测到气泡的ROI区域，在浑浊度大于浑浊度阈值时判定为需要换水；若检测到气泡的ROI区域，在浑浊度大于浑浊阈值且清晰度小于模糊阈值时判定为需要换水。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测水体更新方法，其特征在于，所述更新初始阈值的方法为：

以第一灰度变化量与第二灰度变化量的商作为相关度；

若相关度大于成像阈值，则分割第n帧成像点检测图像的初始阈值与第n-1帧相同；否则，以第n-1帧成像点的边缘像素点与第n帧相同位置像素点的灰度值之和的平均值作为更新后的初始阈值。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测水体更新方法，其特征在于，所述获取气泡检测图像的清晰度之后，对气泡检测图像进行连通域分析，以单个气泡连通域面积与模板气泡连通域面积的商表示离散度，离散度大于离散阈值时，需重新采集样本图像进行检测。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测水体更新方法，其特征在于，若不满足所述换水条件时，利用所述清晰度对所述气泡连通域面积进行优化，以所述气泡连通域面积与所述清晰度的商作为优化后的气泡面积，并对优化后的气泡面积进行归一化，归一化后的值越趋近于0说明气密性越好，以此设定经验阈值筛选出满足使用需求的工件。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测水体更新方法，其特征在于，所述获取清晰度之后，包括以下步骤：

对所述气泡检测图像进行连通域分析获取气泡连通域面积之和；并将所述清晰度、所述气泡连通域面积之和、所述水体浑浊度三个特征指标的历史数据输入时序预测网络，输出预测的未来换水时间。

6.一种基于人工智能的气密性检测水体更新系统，其特征在于，包括：

图像处理单元，用于以激光器照射水箱，采集包含气泡及成像点的样本图像；

预处理单元，用于对所述样本图像进行预处理，获取水体图像，并将所述水体图像分割为成像点检测图像以及气泡检测图像；

判断单元，包含浑浊度获取模块、清晰度获取模块、换水判断模块，其中：

所述浑浊度获取模块，用于利用初始阈值分割第一帧成像点检测图像，获取成像点面积；根据前一帧与当前帧成像点检测图像中成像点边缘的第一灰度变化量、前一帧成像点检测图像中非成像点的灰度均值与成像点边缘的第二灰度变化量、成像阈值更新初始阈值，根据更新后的初始阈值对当前帧成像点检测图像进行阈值分割，获取成像点面积，利用当前帧与第一帧成像点检测图像的成像点面积之差表示水体浑浊度；

所述清晰度获取模块，用于对所述气泡检测图像进行叠加操作，并对所得的叠加图像进行语义分割，获取气泡的ROI区域图像，利用SMD2函数对所述ROI区域图像的灰度值进行计算，获取其清晰度；

所述换水判断模块，用于若未检测到气泡的ROI区域，在浑浊度大于浑浊度阈值时判定为需要换水；若检测到气泡的ROI区域，在浑浊度大于浑浊阈值且清晰度小于模糊阈值时判定为需要换水。