[发明专利]实验器材的清洁等级检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种实验器材的清洁等级检测方法，其特征在于，包括：

获取清洁后的实验器材图像信息、实验器材使用前后的重量变化信息和第一声波信号，所述第一声波信号为穿过清洁后的实验器材的声波信号；

将所述第一声波信号发送至目标缺陷检测网络中进行检测，得到实验器材的缺陷位置信息；

将所述清洁后的实验器材图像信息发送至图像处理模块，确定所述实验器材的表面清洁度信息；

将所述实验器材使用前后的重量变化信息发送至训练后的异常判断模型进行检测，得到判断为异常的实验器材信息；

将所述实验器材的缺陷位置信息、实验器材的表面清洁度信息和判断为异常的实验器材信息进行汇总和分析，得到实验器材的清洁等级信息；

其中,将所述第一声波信号发送至目标缺陷检测网络中进行检测，包括：

将所述第一声波信号作为实验集，预设的第二声波信号和预设的历史实验器材的缺陷位置作为训练集，所述第二声波信号为穿过清洁后的实验器材的历史声波信号；

基于最小二乘法对预设的第三声波信号进行拟合，得到第一子信息，所述第三声波信号为穿过无缺陷实验器材的声波信号，所述第一子信息包括第三声波信号的谐波幅值信号和谐波相位信号；

将所述实验集进行拟合，确定第二子信息，所述第二子信息包括实验集内每个第一声波信号的谐波幅值信号和谐波相位信号；

基于训练集和第一子信息构建目标缺陷检测网络模型，并将所述第二子信息发送至所述目标缺陷检测网络中进行处理，得到实验器材的缺陷位置信息；

其中，所述基于训练集和第一子信息构建目标缺陷检测网络模型，包括：

将所述第二声波信号和第三声波信号进行对比，得到至少一个第三子信息，所述第三子信息包括所述第二声波信号和第三声波信号的谐波幅值差、第二声波信号和第三声波信号的谐波相位差；

将所有的第三子信息分别和历史实验器材的缺陷位置进行关联分析，得到所有的第三子信息和所述历史实验器材的缺陷位置的关联度值；

将所述历史实验器材的缺陷位置分别和每个第三子信息进行映射，其中，将历史实验器材的缺陷位置和其最大关联度值的第三子信息进行映射，得到每个实验器材的缺陷位置对应的第三子信息；

基于每个实验器材的缺陷位置对应的第三子信息建立关系网络，并基于所述关系网络构建目标缺陷检测网络模型，所述目标缺陷检测网络模型为基于所述关系网络确定实验器材缺陷位置的模型。

2.根据权利要求1所述的实验器材的清洁等级检测方法，其特征在于,将所述清洁后的实验器材图像信息发送至图像处理模块，确定所述实验器材的表面清洁度信息，包括：

基于边缘检测算法对所有的清洁后的实验器材图像信息进行图像裁剪，得到裁剪后的实验器材图像信息；

将裁剪后的所述实验器材图像信息进行按照预设实验类型进行分区，并将分区后的实验器材图像信息进行轮廓提取，得到每个区域的实验器材轮廓图像；

采用卷积神经网络中Cascade结构，判断每个区域的实验器材轮廓图像和预设的无缺陷实验器材轮廓图像的差异区域；

将所述差异区域进行图像增强处理，并基于增强后的差异区域确定所述实验器材的表面清洁度。