[发明专利]一种基于人工智能的气密性泄漏等级评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的气密性泄漏等级评估方法及系统，涉及人工智能领域，该方法包括以下步骤：采集气泡图像，获取每个气泡的最小外接矩形；当最小外接矩形的长宽比小于拖尾阈值时，调节相机快门时间，获取气泡拖尾图像以及气泡拖尾图像中每个气泡的拖尾矩形；根据拖尾矩形的长度和宽度，结合相机快门时间，获得对应气泡的上升速度；统计同一上升轨迹区域中的每个气泡的上升速度以及对应的气泡深度，获取气泡上升速度随气泡深度变化的曲线特征，然后结合水深获取对应泄露孔冒出的气泡上升到液面的平均速度。根据气泡上升的平均速度反映气泡体积的差异，从而有效的减小了液体深度以及气泡体积对判定零件泄漏等级时所造成的误差。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的气密性泄漏等级评估方法及系统。

背景技术

目前，对零件进行气密性检测的方法中，比较常用的方式是利用液体检测的方式，观察器件表面是否出现气泡，来判断该器件是否出现泄漏情况。该方法基本过程是对密封性器件加压之后，将器件放入水中，通过观察气泡的有无来判断气密性的好坏，通过观察气泡的变化来获得泄露率等信息。

目前还出现了基于视觉感知的检测方法，代替人工或者其他方式观察水体中的气泡，使用相机对图像进行采集，经过图像处理，分析气泡的有无或者气泡的体积大小，来判定器件是否泄漏或者泄漏等级。但是，使用相机对图像进行采集时，同一气泡在液体上升过程中，其体积会随着深度减小而增加，依靠固定图像中的液体中气泡体积判定零件的泄漏等级，会存在较大的误差。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于人工智能的气密性泄漏等级评估方法及系统，所采用的技术方案具体如下：

第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于人工智能的气密性泄漏等级评估方法，包括以下步骤：

将器件冲压后放入水中，采集液体中气泡图像，所述气泡图像包括气泡从所述器件表面泄露孔排列延伸到液面的轨迹特征；

根据帧差法去除所述气泡图像中黏着气泡，获取所述泄露孔的泄露气泡的上升轨迹区域图像；

将所述上升轨迹区域图像经过图像处理，获取所述上升轨迹区域中每个气泡的最小外接矩形；

当所述最小外接矩形的长宽比小于拖尾阈值时，调节相机快门时间，获取气泡拖尾图像以及所述气泡拖尾图像中每个气泡的最小外接矩形，为拖尾矩形，所述拖尾矩形的长宽比大于或等于拖尾阈值；

根据所述拖尾矩形的长度和宽度，结合所述相机快门时间，获得所述拖尾矩形对应的气泡的上升速度；

统计同一上升轨迹区域中的每个气泡的所述上升速度以及对应的气泡深度，获取所述上升轨迹区域中气泡上升速度随气泡深度变化的曲线特征，所述气泡深度为所述气泡距液面的距离；

根据所述曲线特征结合液面距所述器件表面的深度获取对应泄露孔冒出的气泡上升到液面的平均速度；

将所述平均速度进行归一化处理，获得零件泄漏等级。

优选的，根据帧差法去除所述气泡图像中黏着气泡，获取每个泄露孔的泄露气泡的上升轨迹区域图像，包括以下步骤：

对每一帧所述气泡图像进行去噪声处理，利用帧差法将相邻图像作差得到帧差图像；

当前所述帧差图像的前景区域所占图像总面积超过预设比例阈值时，判定当前帧图像中液体没有恢复稳态或存在扰动，舍去当前帧图像；

对筛选后的帧差图像进行叠加，获得气泡轨迹遮罩图像；

对所述气泡轨迹遮罩图像进行数学形态学处理，获得完整的气泡轨迹，获取所述气泡轨迹的外接矩形，为上升轨迹区域。

优选的，将上升轨迹区域图像经过图像处理，获取所述上升轨迹区域中每个气泡的最小外接矩形，包括以下步骤：