【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的设备密封性评估方法及系统
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的设备密封性评估方法及系统。
技术介绍
气密性检测主要是检验设备各联接部位是否有泄漏现象。如果设备存在气密性不良等严重问题时，可能会造成火灾、爆炸等事故的发生，因此，对压力容器、设备的气密性检测是保证产品质量中最关键的环节。浸水法是气密性检测中常用方法，通过对器件进行加压，将器件放入装有液体的检测池中，通过观察气泡的特征来确定器件的气密性。人工观察会对检测结果产生主观上的影响，会导致漏检误检等情况。为了避免这个问题，现有技术中采用光纤探头、电子探针、高速相机等进行检测。但是现有技术在分析气泡特征时对气泡特征考虑较少，且没有考虑到影响因素如温度对气密性检测的干扰，在评估气密性时不严谨。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的设备密封性评估方法及系统，所采用的技术方案具体如下：本专利技术提出了一种基于人工智能的设备密封性评估方法，该方法包括以下步骤：
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的设备密封性评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：/n采集检测池图像，获得背景图像序列和检测图像序列；所述背景图像序列为器件放入所述检测池之前采集的多帧图像；所述检测图像序列为所述器件放入所述检测池后采集的多帧图像；/n根据所述检测图像序列获得气泡图像；将所述气泡图像与所述背景图像进行差分运算，获得气泡分割图像；将所述气泡分割图像二值化处理获得气泡二值图；根据所述气泡二值图获得第一气泡数量和气泡面积；/n获取所述器件的表面温度，根据标准温度和所述表面温度反馈调整所述第一气泡数量获得第二气泡数量：当所述表面温度大于所述标准温度时，减小所述第一气泡数量获...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的设备密封性评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
采集检测池图像，获得背景图像序列和检测图像序列；所述背景图像序列为器件放入所述检测池之前采集的多帧图像；所述检测图像序列为所述器件放入所述检测池后采集的多帧图像；
根据所述检测图像序列获得气泡图像；将所述气泡图像与所述背景图像进行差分运算，获得气泡分割图像；将所述气泡分割图像二值化处理获得气泡二值图；根据所述气泡二值图获得第一气泡数量和气泡面积；
获取所述器件的表面温度，根据标准温度和所述表面温度反馈调整所述第一气泡数量获得第二气泡数量：当所述表面温度大于所述标准温度时，减小所述第一气泡数量获得所述第二气泡数量；否则所述第二气泡数量等于所述第一气泡数量；
获取所述气泡的第一气泡速度，根据所述表面温度和所述标准温度反馈调整所述第一气泡速度获得第二气泡速度：当所述表面温度大于所述标准温度时，减小所述第一气泡速度获得所述第二气泡速度；否则，增大所述第一气泡速度获得所述第二气泡速度；
根据所述第二气泡数量、所述气泡面积和所述第二气泡速度对所述器件进行气密性评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的设备密封性评估方法，其特征在于，所述获得所述检测图像序列后还包括进行预处理操作，所述预处理操作方法包括：
对所述检测图像序列利用自适应中值滤波算法进行去噪操作获得去噪图像序列；
建立所述去噪图像序列的退化函数模型；
根据所述退化函数模型利用最小二乘方滤波器消除图像模糊：
将消除图像模糊后的图像进行傅里叶反变换得到预处理完成的图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的设备密封性评估方法，其特征在于，所述根据所述检测图像序列获得气泡图像的方法包括：
所述检测图像帧序列通过帧差运算获得帧间差序列；所述帧间差序列内两两做与运算获得前景图像序列；
将所述检测图像序列进行边缘提取获得气泡边缘图像；
所述气泡边缘图像与所述前景图像序列进行或运算获得气泡图像。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的设备密封性评估方法，其特征在于，所述根据所述气泡二值图获得气泡数量和气泡面积的方法包括：
对所述气泡二值图进行连通域分析获得表示气泡的连通域，统计所述连通域的数量和所述连通域的面积；所述连通域数量表示所述气泡数量，所述连通域面积表示气泡的面积。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的设备密封性评估方法，其特征在于，所述根据标准温度和所述表面温度反馈调整所述第一气泡数量获得第二气泡数量的方法包括：
根据反馈调节模型调整所述气泡数量：
其中，m为所述第一气泡数量，N为所述第二气泡数量，T′为所述标准温度，TS为所述表面温度，[]表示对表达式进行取整操作，a为调整系数，取值范围为(0,1)。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的设备密封性评估方法，其特征在于，所述获取所述气泡的第一气泡速度，根据所述表面温度和所述标准温度反馈调整所述第一气泡速度获得第二气泡速度的...
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