本發(fā)明專利技術(shù)提供一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法及系統(tǒng)，涉及人工智能領(lǐng)域；該方法包括采集兩視角的水體圖像并獲取其語義分割圖像，提取氣泡的連通域并確認(rèn)對極線，任意一側(cè)語義分割圖像在對極線上只存在單個連通域時，確定為第一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行氣孔定位；否則確定為第二對應(yīng)關(guān)系，若對應(yīng)連通域數(shù)量相等，利用連通域的匹配度作為KM算法完備匹配的權(quán)值，以轉(zhuǎn)化成第一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行氣孔定位；否則判斷任意一側(cè)語義分割圖像中連通域是否為同類氣泡，若為不同類氣泡，根據(jù)連通域的匹配度轉(zhuǎn)化成第一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行氣孔定位，否則重新確定對應(yīng)關(guān)系或重新采集水體圖像。本發(fā)明專利技術(shù)能夠結(jié)合氣泡形狀，在多氣孔漏氣或發(fā)生氣泡離散時對漏氣孔進(jìn)行準(zhǔn)確定位。散時對漏氣孔進(jìn)行準(zhǔn)確定位。散時對漏氣孔進(jìn)行準(zhǔn)確定位。
【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法及系統(tǒng)
[0001]本專利技術(shù)涉及人工智能領(lǐng)域，具體涉及一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
[0002]現(xiàn)有的氣密性檢測方法中，常用的一種方法是對密封性器件加壓之后，將器件放入水體中，通過觀察產(chǎn)生的氣泡來判斷器件的密封性，進(jìn)而定位漏氣氣孔的位置。
[0003]現(xiàn)有工業(yè)進(jìn)行氣密性檢測時，通常將待測器件浸入水體內(nèi)并施加一定的壓強(qiáng)，利用相機(jī)以正視視角采集圖像，獲取氣泡特征。相機(jī)正視視角采集圖像無法獲得深度信息，難以定位漏氣氣孔；正視和側(cè)視兩視角結(jié)合后可以獲取深度信息，便于分析單氣孔漏氣的位置，但對于多氣孔漏氣或者存在氣泡離散情況時難以做到氣孔的對應(yīng)，不能準(zhǔn)確獲取氣孔位置。
技術(shù)實現(xiàn)思路
[0004]為了解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)了提供一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法及系統(tǒng)，所采用的技術(shù)方案如下：
[0005]第一方面，本專利技術(shù)實施例提供了一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法，該方法包含以下步驟：
[0006]采集同一時刻下正視視角及側(cè)視視角的水體圖像；
[0007]將水體圖像輸入語義分割網(wǎng)絡(luò)，輸出氣泡的正視語義分割圖像及側(cè)視語義分割圖像，并通過連通域分析提取氣泡的連通域；
[0008]根據(jù)對極幾何關(guān)系確認(rèn)對極線，統(tǒng)計連通域在正視、側(cè)視語義分割圖中對極線上的對應(yīng)情況；
[0009]在任意一側(cè)語義分割圖像的對極線上只存在單個連通域時，確定為第一對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)連通域中心點(diǎn)位坐標(biāo)進(jìn)行氣孔的定位；
[0010]在兩側(cè)語義分割圖像在對極線上均存在多個對應(yīng)連通域時，確定為第二對應(yīng)關(guān)系，若對應(yīng)連通域數(shù)量相等，利用度量模型獲取連通域的邊緣二值圖像中像素點(diǎn)的相似度，進(jìn)而獲取連通域的匹配度作為KM算法完備匹配的權(quán)值，以轉(zhuǎn)化成第一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行氣孔定位；
[0011]若對應(yīng)連通域數(shù)量不相等，判斷任意一側(cè)語義分割圖像中連通域是否為同類氣泡，同類氣泡是指連通域之間的匹配度不小于預(yù)設(shè)閾值，若為不同類氣泡，利用度量模型獲取連通域的匹配度，轉(zhuǎn)化成第一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行氣孔定位；否則，判斷在對極線的擴(kuò)大預(yù)設(shè)范圍后的連通域與對極線上的連通域是否為同類氣泡，若為同類氣泡，重新確定對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析；若為不同類氣泡，重新采集水體圖像。
[0012]優(yōu)選地，連通域的對應(yīng)情況中，根據(jù)一個連通域中心點(diǎn)確認(rèn)對極線后，若有連通域中心點(diǎn)與對極線的垂直距離在預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)，則判定連通域在對極線上存在對應(yīng)關(guān)系。
[0013]優(yōu)選地，度量模型獲取兩個連通域之間的匹配度的方法包括以下步驟：
[0014]構(gòu)建兩個尺寸相等的滑窗，以滑窗中心為目標(biāo)像素點(diǎn)，兩個滑窗分別在兩個待測連通域內(nèi)移動；
[0015]構(gòu)建評價函數(shù)，根據(jù)評價函數(shù)算出兩個目標(biāo)像素點(diǎn)的相似度；
[0016]求出所有相似度的均值作為這兩個待測連通域之間的匹配度。
[0017]優(yōu)選地，評價函數(shù)包括第一評價函數(shù)和第二評價函數(shù)，第一評價函數(shù)計算滑窗內(nèi)所有像素值的方差，第二評價函數(shù)計算滑窗內(nèi)所有像素值的平均值。
[0018]優(yōu)選地，相似度的獲取方法為：
[0019][0020]其中，Ms1為第一橫向評價值，Ms2為第一縱向評價值，Ms3為第二橫向評價值，Ms4為第二縱向評價值，ε為相似度。
[0021]優(yōu)選地，重新確定對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析的方法是根據(jù)對應(yīng)連通域的中心點(diǎn)連線確定斜率，斜率大于閾值時，重新確認(rèn)對極線進(jìn)行對極關(guān)系的分析；否則，擴(kuò)大預(yù)設(shè)范圍進(jìn)行對應(yīng)關(guān)系的分析。
[0022]第二方面，本專利技術(shù)實施例提供了一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位系統(tǒng)，包括：
[0023]圖像獲取單元，用于采集同一時刻下正視視角及側(cè)視視角的水體圖像；
[0024]對應(yīng)情況確認(rèn)單元，包括連通域提取模塊以及對應(yīng)關(guān)系確認(rèn)模塊，其中：
[0025]連通域提取模塊，用于將水體圖像輸入語義分割網(wǎng)絡(luò)，輸出氣泡的正視語義分割圖像及側(cè)視語義分割圖像，并通過連通域分析提取氣泡的連通域；
[0026]對應(yīng)關(guān)系確認(rèn)模塊，用于根據(jù)對極幾何關(guān)系確認(rèn)對極線，統(tǒng)計連通域在正視、側(cè)視語義分割圖中對極線上的對應(yīng)情況；
[0027]對應(yīng)情況分析單元，包括第一分析模塊以及第二分析模塊，其中：
[0028]第一分析模塊，用于在任意一側(cè)語義分割圖像的對極線上只存在單個連通域時，確定為第一對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)連通域中心點(diǎn)位坐標(biāo)進(jìn)行氣孔的定位；
[0029]第二分析模塊，包括數(shù)量相等分析模塊以及數(shù)量不等分析模塊，其中：
[0030]數(shù)量相等分析模塊，用于在兩側(cè)語義分割圖像在對極線上均存在多個對應(yīng)連通域時，確定為第二對應(yīng)關(guān)系，若對應(yīng)連通域數(shù)量相等，利用度量模型獲取連通域的邊緣二值圖像中像素點(diǎn)的相似度，進(jìn)而獲取連通域的匹配度作為KM算法完備匹配的權(quán)值，以轉(zhuǎn)化成第一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行氣孔定位；
[0031]數(shù)量不等分析模塊，用于若對應(yīng)連通域數(shù)量不相等，判斷任意一側(cè)語義分割圖像中連通域是否為同類氣泡，同類氣泡是指連通域之間的匹配度不小于預(yù)設(shè)閾值，若為不同類氣泡，利用度量模型獲取連通域的匹配度，轉(zhuǎn)化成第一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行氣孔定位；否則，判斷在對極線的擴(kuò)大預(yù)設(shè)范圍后的連通域與對極線上的連通域是否為同類氣泡，若為同類氣泡，重新確定對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析；若為不同類氣泡，重新采集水體圖像。
[0032]進(jìn)一步地，數(shù)量相等分析模塊還包括滑窗構(gòu)建模塊、相似度計算模塊以及匹配度計算模塊，其中：
[0033]滑窗構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建兩個尺寸相等的滑窗，以滑窗中心為目標(biāo)像素點(diǎn)，兩個滑
窗分別在兩個待測連通域內(nèi)移動；
[0034]相似度計算模塊，用于構(gòu)建評價函數(shù)，根據(jù)評價函數(shù)算出兩個目標(biāo)像素點(diǎn)的相似度；
[0035]匹配度計算模塊，用于求出所有相似度的均值作為這兩個待測連通域之間的匹配度。
[0036]進(jìn)一步地，相似度計算模塊中的評價函數(shù)包括第一評價函數(shù)和第二評價函數(shù)，第一評價函數(shù)計算滑窗內(nèi)所有像素值的方差，第二評價函數(shù)計算滑窗內(nèi)所有像素值的平均值。
[0037]進(jìn)一步地，相似度計算模塊中，相似度的計算過程為：
[0038][0039]其中，Ms1為第一橫向評價值，Ms2為第一縱向評價值，Ms3為第二橫向評價值，Ms4為第二縱向評價值，ε為相似度。
[0040]本專利技術(shù)實施例至少包含以下有益效果：
[0041]本專利技術(shù)實施例利用評價函數(shù)構(gòu)建度量模型，獲取相似度及匹配度，根據(jù)氣泡形狀反映出氣泡的相似程度，無需考慮圖像灰度、亮度等因素，無需限制氣泡在圖像上的位置。
[0042]本專利技術(shù)實施例利用度量模型獲取匹配度，若存在多種對應(yīng)關(guān)系的連通域的對應(yīng)數(shù)量相等，將匹配度作為權(quán)值代入KM算法進(jìn)行完備匹配，確保匹配的準(zhǔn)確性，提高了定位的準(zhǔn)確率。
[0043]本專利技術(shù)實施例利用橫向?qū)Ρ纫约翱v向?qū)Ρ确治鰵馀莸倪B通域，排除氣泡離散對檢測的影響，使得定位更加準(zhǔn)確。
附圖說明
[0044]為了更清楚地說明本本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法，其特征在于，該方法包含以下步驟：采集同一時刻下正視視角及側(cè)視視角的水體圖像；將所述水體圖像輸入語義分割網(wǎng)絡(luò)，輸出氣泡的正視語義分割圖像及側(cè)視語義分割圖像，并通過連通域分析提取氣泡的連通域；根據(jù)對極幾何關(guān)系確認(rèn)對極線，統(tǒng)計連通域在所述正視、側(cè)視語義分割圖中對極線上的對應(yīng)情況；在任意一側(cè)語義分割圖像的對極線上只存在單個連通域時，確定為第一對應(yīng)關(guān)系，根據(jù)所述連通域中心點(diǎn)位坐標(biāo)進(jìn)行氣孔的定位；在兩側(cè)語義分割圖像在對極線上均存在多個對應(yīng)連通域時，確定為第二對應(yīng)關(guān)系，若對應(yīng)連通域數(shù)量相等，利用度量模型獲取連通域的邊緣二值圖像中像素點(diǎn)的相似度，進(jìn)而獲取連通域的匹配度作為KM算法完備匹配的權(quán)值，以轉(zhuǎn)化成所述第一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行氣孔定位；若所述對應(yīng)連通域數(shù)量不相等，判斷任意一側(cè)語義分割圖像中連通域是否為同類氣泡，所述同類氣泡是指連通域之間的匹配度不小于預(yù)設(shè)閾值，若為不同類氣泡，利用度量模型獲取連通域的匹配度，轉(zhuǎn)化成第一對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行氣孔定位；否則，判斷在對極線的擴(kuò)大預(yù)設(shè)范圍后的連通域與對極線上的連通域是否為同類氣泡，若為同類氣泡，重新確定對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析；若為不同類氣泡，重新采集水體圖像。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法，其特征在于，所述連通域的對應(yīng)情況中，根據(jù)一個連通域中心點(diǎn)確認(rèn)對極線后，若有連通域中心點(diǎn)與對極線的垂直距離在預(yù)設(shè)范圍之內(nèi)，則判定連通域在對極線上存在對應(yīng)關(guān)系。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法，其特征在于，所述度量模型獲取兩個連通域之間的匹配度的方法包括以下步驟：構(gòu)建兩個尺寸相等的滑窗，以滑窗中心為目標(biāo)像素點(diǎn)，兩個滑窗分別在兩個待測連通域內(nèi)移動；構(gòu)建評價函數(shù)，根據(jù)評價函數(shù)算出兩個目標(biāo)像素點(diǎn)的相似度；求出所有相似度的均值作為這兩個待測連通域之間的匹配度。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法，其特征在于，所述評價函數(shù)包括第一評價函數(shù)和第二評價函數(shù)，所述第一評價函數(shù)計算所述滑窗內(nèi)所有像素值的方差，所述第二評價函數(shù)計算所述滑窗內(nèi)所有像素值的平均值。5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的所述的一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法，其特征在于，所述相似度的獲取方法為：其中，Ms1為第一橫向評價值，Ms2為第一縱向評價值，Ms3為第二橫向評價值，Ms4為第二縱向評價值，ε為相似度。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的所述的一種基于人工智能的氣密性檢測過程氣孔定位方法，其特征在于，所述重新確定對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行分析的方法是根據(jù)對應(yīng)連通域的中心點(diǎn)連線確定斜率，斜率大于閾值時，重新確認(rèn)對極線進(jìn)行對極關(guān)系的分析；否則，擴(kuò)大所述預(yù)設(shè)范圍進(jìn)
行對應(yīng)關(guān)系的分...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：陳艷，展影影，
申請(專利權(quán))人：陳艷，
類型：發(fā)明
國別省市：
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