基于人工智能的水面平稳性检测方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的水面平稳性检测方法、装置及设备。该方法包括：采集多帧水体倒影图像，水体倒影图像包括待测工件的倒影；去除水体倒影图像的静止背景，获取第一图像；提取第一图像的显著特征，保留横向显著特征，获取第二图像；在检测到显著边缘的相邻区域中存在疑似悬浮物倒影区域时，通过捕捉水体中悬浮物的运动特征获取目标悬浮物，去除目标悬浮物倒影区域，获取第三图像；通过对第三图像进行显著性区域提取获取自适应的倒影区域作为感兴趣区域；对感兴趣区域进行波动检测判断水面是否达到稳态。本发明专利技术实施例能够对不同的工件自动划分感兴趣区域，准确地检测水面的平稳状态。准确地检测水面的平稳状态。准确地检测水面的平稳状态。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的水面平稳性检测方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体涉及基于人工智能的水面平稳性检测方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]在通过观察气泡进行浸没式气密性检测的过程中，在检测前需要水面保持一定的稳定性，水面如果处于非平稳的状态，将会对后续的检测带来一定的干扰，使装置气密性检测的结果不够准确，因此在进行气密性检测之前，对设备中的水的稳定性进行检测是非常有必要的。
[0003]传统的检测水面稳定性的方法有：通过检测水平面上的波纹获取水面稳态、在水面上放入一些漂浮物，通过检测漂浮物的运动状态来判断水面是否达到稳态。
[0004]专利技术人在实践中，发现上述现有技术存在以下缺陷：
[0005]通过检测水平面上的波纹获取水面稳态的方法易受光照条件、相机角度等外部条件的干扰，检测过程中存在很多不确定性，不能精准地确定水面是否达到稳态；通过检测漂浮物的运动状态需要进行人工操作，且对后续的检测有一定影响。

技术实现思路

[0006]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水面平稳性检测方法、装置及设备，所采用的技术方案具体如下：
[0007]第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种基于人工智能的水面平稳性检测方法，该方法包括以下步骤：
[0008]采集多帧水体倒影图像，所述水体倒影图像包括待测工件的倒影；去除所述水体倒影图像的静止背景，获取第一图像；
[0009]提取所述第一图像的显著特征，保留横向显著特征，获取第二图像；所述横向显著特征包括工件倒影的横向显著边缘；
[0010]在检测到所述显著边缘的相邻区域中存在疑似悬浮物倒影区域时，通过捕捉水体中悬浮物的运动特征获取目标悬浮物，去除所述目标悬浮物倒影区域，获取第三图像；
[0011]通过对所述第三图像进行显著性区域提取获取自适应的倒影区域作为感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行波动检测判断水面是否达到稳态。
[0012]优选的，所述去除所述水体图像的背景的步骤包括：
[0013]对相邻两帧所述水体图像的像素点进行比较，获取最大值图像和最小值图像；
[0014]通过所述最大值图像和所述最小值图像相减去除静止背景信息。
[0015]优选的，所述提取所述第一图像的显著特征的方法为：
[0016]对所述第一图像构建图像金字塔，使用形态学处理对每层金字塔图像进行特征提取。
[0017]优选的，所述横向显著特征的获取步骤包括：
[0018]获取特征提取后的图像的行像素点均值，以所述行像素点均值作为该行每个像素点的权重，生成新的像素点，保留所述横向显著特征。
[0019]优选的，所述疑似悬浮物倒影区域的检测方法为：
[0020]利用帧差法和边缘检测对所述第二图像进行处理，获取疑似悬浮物倒影区域。
[0021]优选的，所述目标悬浮物的获取方法为：
[0022]获取所述疑似悬浮物倒影区域中每个连通域的形心，计算所述形心的运动特征，当所述运动特征符合目标悬浮物的运动特征时，确定该连通域为所述目标悬浮物。
[0023]优选的，所述感兴趣区域的获取方法为：
[0024]对所述第三图像进行优化，提取显著性区域，将所述显著性区域的最小外接矩形作为初始轮廓线，根据所述初始轮廓线获取所述感兴趣区域。
[0025]第二方面，本专利技术另一个实施例提供了一种基于人工智能的水面平稳性检测装置，该装置包括以下模块：
[0026]第一图像获取模块，用于采集多帧水体倒影图像，所述水体倒影图像包括待测工件的倒影；去除所述水体倒影图像的静止背景，获取第一图像；
[0027]特征提取模块，用于提取所述第一图像的显著特征，保留横向显著特征，获取第二图像；所述横向显著特征包括工件倒影的横向显著边缘；
[0028]目标悬浮物倒影区域去除模块，用于在检测到所述显著边缘的相邻区域中存在疑似悬浮物倒影区域时，通过捕捉水体中悬浮物的运动特征获取目标悬浮物，去除所述目标悬浮物倒影区域，获取第三图像；
[0029]水面平稳性检测模块，用于通过对所述第三图像进行显著性区域提取获取自适应的倒影区域作为感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行波动检测判断水面是否达到稳态。第三方面，本专利技术另一个实施例提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于人工智能的水面平稳性检测方法的步骤。
[0030]本专利技术实施例至少具有如下有益效果：
[0031]1、本专利技术实施例通过对水体倒影区域进行波动检测反映水面的平稳性，倒影区域图像对水的波动极为敏感，准确性高。
[0032]2、本专利技术实施例通过对图像去除背景、提取显著特征、去除悬浮物区域，能够自动划分感兴趣区域，准确获取体积不一的待检测工件的待检测区域。
附图说明
[0033]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0034]图1为本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的水面平稳性检测方法的步骤流程图；
[0035]图2为本专利技术一个实施例所采集的图像；
[0036]图3为本专利技术一个实施例所提供的第一图像；
[0037]图4为本专利技术一个实施例所提供的保留横向显著特征的效果图；
[0038]图5为本专利技术一个实施例所提供的提取了感兴趣区域的图像；
[0039]图6为本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的水面平稳性检测装置的结构框图；
[0040]图7为本专利技术一个实施例所提供的一种电子设备的内部结构图。
具体实施方式
[0041]为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的一种基于人工智能的水面平稳性检测方法、装置及设备，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0042]除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。
[0043]下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的一种基于人工智能的水面平稳性检测方法、装置及设备的具体方案。
[0044]请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例提供的一种基于人工智能的水面平稳性检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：
[0045]步骤S001，采集多帧水体倒影图像，水体倒影图像包括待测工件的倒影；去除水体倒影图像的静止背景，获取第一图像。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人工智能的水面平稳性检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集多帧水体倒影图像，所述水体倒影图像包括所述待测工件的倒影；去除所述水体倒影图像的静止背景，获取第一图像；提取所述第一图像的显著特征，保留横向显著特征，获取第二图像；所述横向显著特征包括所述工件倒影的横向显著边缘；在检测到所述显著边缘的相邻区域中存在疑似悬浮物倒影区域时，通过捕捉水体中悬浮物的运动特征获取目标悬浮物，去除所述目标悬浮物倒影区域，获取第三图像；通过对所述第三图像进行显著性区域提取获取自适应的倒影区域作为感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行波动检测判断水面是否达到稳态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述去除所述水体图像的背景的步骤包括：对相邻两帧所述水体图像的像素点进行比较，获取最大值图像和最小值图像；通过所述最大值图像和所述最小值图像相减去除静止背景信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述第一图像的显著特征的方法为：对所述第一图像构建图像金字塔，使用形态学处理对每层金字塔图像进行特征提取。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述横向显著特征的获取步骤包括：获取特征提取后的图像的行像素点均值，以所述行像素点均值作为该行每个像素点的权重，生成新的像素点，保留所述横向显著特征。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疑似悬浮物倒影区域的检测方法为：利用帧差法和边缘检测对所述第二图像进行处理，获取疑似悬浮物倒影区域。6...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛众望，
申请(专利权)人：宿迁旺春机械制造有限公司，
类型：发明
国别省市：