漏气检测方法、装置、电子设备、系统及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，公开了一种漏气检测方法、装置、电子设备、系统及存储介质，该方法包括：获取待检测对象的检测图像序列，所述检测图像序列是在所述待检测对象浸泡在液体中的情况下采集到的；根据所述检测图像序列进行光流估计，得到所述检测图像序列对应的光流向量数据；根据所述光流向量数据中表示气泡的气泡像素点对应的光流向量，确定所述待检测对象的漏气检测结果。本申请可以实现自动利用检测图像序列识别待检测对象的漏气情况，提升漏气检测效率。提升漏气检测效率。提升漏气检测效率。

【技术实现步骤摘要】
漏气检测方法、装置、电子设备、系统及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，更具体地，涉及一种漏气检测方法、装置、电子设备、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]具有密封性要求的元件(例如燃气表)在出厂之前是需要进行漏气检测。相关技术中，一般是人工通过肉眼持续观察燃气表在水中是否产生气泡来判断燃气表是否漏气，该种人工进行漏气检测的方式由于需要检测人员持续一段时间观察燃气表在水中是否产生气泡，对于检测人员来说工作量大，而且检测效率不高。

技术实现思路

[0003]鉴于上述问题，本申请实施例提出了一种漏气检测方法、装置、电子设备、系统及存储介质，以解决相关技术中人工进行漏气检测的工作量大而且效率不高的问题。
[0004]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种漏气检测方法，包括：获取待检测对象的检测图像序列，所述检测图像序列是在所述待检测对象浸泡在液体中的情况下采集到的；根据所述检测图像序列进行光流估计，得到所述检测图像序列对应的光流向量数据；根据所述光流向量数据中表示气泡的气泡像素点对应的光流向量，确定所述待检测对象的漏气检测结果。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种漏气检测装置，包括：获取模块，用于获取待检测对象的检测图像序列，所述检测图像序列是在所述待检测对象浸泡在液体中的情况下采集到的；光流估计模块，用于根据所述检测图像序列进行光流估计，得到所述检测图像序列对应的光流向量数据；漏气检测结果确定模块，用于根据所述光流向量数据中表示气泡的气泡像素点对应的光流向量，确定所述待检测对象的漏气检测结果。
[0006]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如上所述漏气检测方法。
[0007]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被处理器执行时，实现如上所述漏气检测方法。
[0008]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品，其包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如上的漏气检测方法。
[0009]在本申请中，在待检测对象浸泡在液体中的情况下面向待检测对象采集到检测图像序列后，基于检测图像序列进行光流估计，得到对应的光流向量数据。在待检测对象浸泡在液体中的情况下，若检测图像序列中存在运动的对象，其是因待检测对象漏气产生的气泡，光流向量数据中气泡像素点对应的光流向量可以反映检测图像序列中是否呈现气泡以及气泡的运动情况，因此，可以对应根据气泡像素点对应的光流向量来确定待检测对象的漏气检测结果。通过本申请的方案，不需要检测人员持续观察待检测对象被浸泡在液体中
的情况下，这样，实现了在采集到检测图像序列的基础上，自动利用检测图像序列识别不同检测图像之间光流变化差异，进而确定待检测对象的漏气检测结果，由此，大幅减少了检测人员的工作量，而且，由于不依赖于人工观察，大幅提升了漏气检测的效率。
附图说明
[0010]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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他的附图。
[0011]图1是根据本申请一实施例示出的漏气检测系统的示意图。
[0012]图2是根据本申请的一个实施例示出的漏气检测方法的流程图。
[0013]图3是根据本申请一实施例示出的光流估计模型的架构图。
[0014]图4是根据本申请一实施例示出的光流估计模型进行光流估计的流程图。
[0015]图5示例性了示出了根据光流检测图像序列对应的光流向量数据确定的光流图像的示意图。
[0016]图6是根据本申请一实施例示出的步骤230的流程图。
[0017]图7是根据本申请一实施例示出的对光流估计模型进行训练的流程图。
[0018]图8是根据本申请一实施例示出的对光流估计模型进行训练和测试的流程图。
[0019]图9是根据本申请一实施例示出的漏气检测装置的框图。
[0020]图10示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0021]现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
[0022]需要说明的是：在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
[0023]图1是根据本申请一实施例示出的漏气检测系统的示意图，如图1所示，该漏气检测系统100包括透明容器110、图像采集装置120和电子设备130，其中，透明容器110，用于盛装液体和待检测对象，以使待检测对象被透明容器中的液体浸泡；图像采集装置120，用于面向透明容器进行图像采集，以获得在待检测对象被浸泡在液体中的情况下呈现待检测对象的检测图像序列；图像采集装置120可以是摄像头或者其他具备图像采集功能的设备(例如智能手机等)；电子设备130，与图像采集装置通信连接，用于按照本申请提供的漏气检测方法，根据检测图像序列确定待检测对象的漏气检测结果。
[0024]在一些实施例中可以在透明容器中装水，然后使待检测对象浸泡在水中，保证待检测对象在透明容器中被液体淹没。其中，待检测对象可以是具有一定密封性要求的元件，由于元件具有密封性要求，因此在出厂之前需要进行漏气检测。元件可以是燃气表、管道、轮胎等，在此不进行具体限定。
[0025]在一些实施例中，可以在透明容器周围部署多个图像采集装置120，以使多个图像采集装置120同步面向透明容器进行图像采集，获得多组呈现待检测对象在被液体浸泡的情况的检测图像序列。这样，之后可以从多组检测图像序列中选取呈现效果较好的检测图像序列来识别待检测对象的漏气检测结果。
[0026]在一些实施例中，可以在透明容器中分散放置多个待检测对象，并部署多个图像采集装置，可以使一图像采集装置面向一个待检测对象进行检测图像采集，这样，可以同步获得多个待检测对象的检测图像序列，可以提升漏气检测的效率。
[0027]以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：
[0028]图2是根据本申请的一个实施例示出的漏气检测方法的流程图，该方法可以由具备处理能力的电子设备执行，电子设备可以是服务器。参照图2所示，该方法至少包括步骤210至步骤230，详细介绍如下：
[0029]步骤210，获取待检测对象的检测图像序列，检测图像序列是在待本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种漏气检测方法，其特征在于，包括：获取待检测对象的检测图像序列，所述检测图像序列是在所述待检测对象浸泡在液体中的情况下采集到的；根据所述检测图像序列进行光流估计，得到所述检测图像序列对应的光流向量数据；根据所述光流向量数据中表示气泡的气泡像素点对应的光流向量，确定所述待检测对象的漏气检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光流向量数据包括所述检测图像序列中相邻两帧检测图像对应的光流矩阵；所述根据所述检测图像序列进行光流估计，得到所述检测图像序列对应的光流向量数据，包括：从所述检测图像序列中获取相邻的两帧检测图像；通过光流估计模型根据所述相邻的两帧检测图像进行光流估计，输出所述相邻的两帧检测图像对应的光流矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述光流向量数据还包括所述检测图像序列中不相邻的两帧检测图像对应的光流矩阵；所述根据所述检测图像序列进行光流估计，得到所述检测图像序列对应的光流向量数据，还包括：从所述检测图像序列中获取不相邻的两帧检测图像；通过所述光流估计模型根据所述不相邻的两帧检测图像进行光流估计，输出所述不相邻的两帧检测图像对应的光流矩阵。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述光流向量数据包括所述检测图像序列中不相邻的两帧检测图像对应的光流矩阵；所述根据所述检测图像序列进行光流估计，得到所述检测图像序列对应的光流向量数据，包括：从所述检测图像序列中获取不相邻的两帧检测图像；通过所述光流估计模型根据所述不相邻的两帧检测图像进行光流估计，输出所述不相邻的两帧检测图像对应的光流矩阵。5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述光流向量数据中表示气泡的气泡像素点对应的光流向量，确定所述待检测对象的漏气检测结果，包括：在多个所述光流矩阵中确定数值最大的光流向量；若所述数值最大的光流向量的值大于零，确定所述数值最大的光流向量为气泡像素点对应的光流向量；根据光流向量与漏气等级之间的映射关系，确定与所述气泡像素点所对应光流向量相对应的目标漏气等级；根据所述目标漏气等级确定所述待检测对象的漏气检测结果。6.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述光流估计模型包括第一编码器、代价体编码器和代价存储解码器；所述相邻的两帧检测图像包括时序在前的源图像和时序在后的目标图像；通过光流估计模型根据所述相邻的两帧检测图像进行光流估计，输出所述相邻的两帧
检测图像对应的光流矩阵，包括：通过所述第一编码器分别对源图像和目标图像进行特征提取，得到所述源图像对应的第一特征图和所述目标图像对应的第二特征图；根据所述第一特征图和所述第二特征图，构建四维代价体积特征图；通过所述代价体编码器对所述四维代价体积特征图进行编码，得到成本存储特征图；通过所述代价存储解码器对所述成本存储特征图进行光流解码，获得所述相邻的两帧检测图像对应的光流矩阵。7.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨淼，洪乐，韩旭峰，聂宗军，匡文清，程晓峰，
申请(专利权)人：正泰集团研发中心上海有限公司，
类型：发明
国别省市：