一种基于电磁感应技术的油品检测方法技术

本发明专利技术涉及液体油品检测技术领域，尤其涉及一种基于电磁感应技术的油品检测方法

【技术实现步骤摘要】
一种基于电磁感应技术的油品检测方法


[0001]本专利技术涉及液体油品检测
，尤其涉及一种基于电磁感应技术的油品检测方法
。

技术介绍

[0002]油品的质量和纯度是多个工业领域的关键参数，包括石油工业
、
化学工业和食品加工
。
传统的油品检测方法通常涉及取样
、
化学分析和实验室测试，这些方法通常需要大量时间和资源
。
因此，迫切需要一种更快速
、
高效和非侵入性的油品检测方法，以提高生产效率并确保油品的质量和纯度
。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术有必要提供一种基于电磁感应技术的油品检测方法，以解决至少一个上述技术问题
。
[0004]为实现上述目的，一种基于电磁感应技术的油品检测方法，包括以下步骤：步骤
S1
：通过电磁感应探测器获取原始磁感线数据，并根据原始磁感线数据构建线圈检测模型；步骤
S2
：利用电磁感应探测器以及液位测量装置对待测油进行测量，从而获得待测油磁感线数据以及待测油液位数据；步骤
S3
：通过线圈检测模型对实时磁感线数据进行磁感线变化检测，从而获得磁感线变化信号；步骤
S4
：对磁感线变化信号进行混叠滤波处理，从而获得磁感线滤波信号，并对磁感线滤波信号进行
AD
转换，从而获得磁感线数字信号；步骤
S5
：对磁感线数字信号进行金属颗粒计算，从而获得金属颗粒数据；步骤
S6
：根据金属颗粒数据以及待测油液位数据进行油品评估计算，从而获得待测油油品得分数据
。
[0005]本专利技术通过使用电磁感应探测器获取原始磁感线数据，并构建线圈检测模型，可以为后续提供必要的基础数据
。
构建模型可以提高对待测油中金属颗粒的检测准确性，因为该模型将有助于分辨各种油品和金属颗粒的电磁响应特征
。
获取待测油的磁感线数据和液位数据
。
这些数据对于油品质量和金属颗粒的检测非常重要
。
电磁感应探测器提供了油品的电磁响应，而液位数据有助于确定油品的体积
。
监测实时磁感线数据，以便检测油品中可能存在的金属颗粒
。
通过比较实时数据和线圈检测模型，可以发现任何磁感线的变化，这可能表明金属颗粒的存在
。
这有助于提前发现潜在的油品污染问题
。
混叠滤波处理和
AD
转换有助于提取有关金属颗粒的详细信息
。
混叠滤波可减少噪音，提高数据质量
。AD
转换将模拟信号转换为数字信号，便于后续处理和分析
。
这有助于准确地捕获金属颗粒的特征
。
金属颗粒计算基于处理后的磁感线数据，用于识别和定量金属颗粒的存在
。
这有助于提供油品中金属杂质的数量和大小，这对于评估油品的质量和纯度非常重要
。
结合金属颗粒数据和
液位数据，进行油品的全面评估
。
通过评估油品得分数据，可以确定油品的质量和纯度，并及早发现潜在的问题，如金属污染
。
这有助于确保生产的油品符合所需的标准
。
[0006]可选地，步骤
S1
具体为：步骤
S11
：通过电磁感应探测器获取原始磁感线数据；步骤
S12
：根据原始磁感线数据绘制原始线圈磁场图像；步骤
S13
：对原始线圈磁场图像进行观测点分类标记，从而获得标记磁场图像；步骤
S14
：根据标记磁场图像构建线圈检测模型
。
[0007]本专利技术获取原始磁感线数据，这些数据是油品检测的关键基础
。
原始磁感线数据反映了待测油品的电磁响应特征，特别是与可能存在的金属颗粒相关的信息
。
这为后续分析和建模提供了重要数据
。
将原始磁感线数据绘制成磁场图像的效果是可视化数据，使其更容易理解和分析
。
这些图像提供了磁场的分布情况，有助于确定可能的问题区域，如金属颗粒的存在
。
图像也有助于快速识别电磁特征，为进一步处理提供了基础
。
将原始磁场图像上的观测点进行分类标记
。
这有助于确定图像上的感兴趣区域，特别是可能存在金属颗粒的位置
。
标记后的图像提供了更具重点的信息，以便更有效地进行后续分析和建模
。 构建线圈检测模型的效果是提供一种方法来识别和分析标记的磁场图像，以检测油品中的金属颗粒
。
这个模型使用已经分类标记的数据来训练，以了解电磁特征与金属颗粒存在之间的关系
。
模型可以自动识别潜在问题，提高检测的准确性，并为后续的金属颗粒数量和性质提供基础
。
[0008]可选地，步骤
S13
具体为：步骤
S131
：按照预设的划分比例对原始线圈磁感图像进行图像分割，从而获得线圈磁感图像集；步骤
S132
：对线圈磁感图像集进行边缘点检测，从而获得磁感边缘点数据集；步骤
S133
：通过边缘点平滑性计算公式对磁感边缘点数据集进行计算，从而获得边缘点平滑性数据；步骤
S134
：对边缘点平滑性数据进行统计分析，从而获得高平滑点数据集
、
中平滑点以及低平滑点；步骤
S135
：根据中平滑点以及低平滑点构建磁感线观测坐标系，其中，在磁感线观测坐标系中，低平滑点为纵轴观测点，中平滑点为横轴观测点；步骤
S136
：根据高平滑点数据集对磁感线观测坐标系进行超胞曲线连接，从而获得观测椭圆坐标系；步骤
S137
：通过观测椭圆坐标系对原始线圈磁场图像进行观测点映射标记，从而获得标记磁场图像
。
[0009]本专利技术将原始线圈磁感图像分割为多个子图像，这可以有助于更细致地分析和处理图像
。
分割后的图像集可以包含不同部分的磁场信息，使得后续的处理更有针对性
。
边缘点检测有助于确定图像中的边缘区域，即磁场变化明显的地方
。
这有助于更精确地定位可能存在的问题区域，如金属颗粒
。
检测到的边缘点数据集提供了潜在问题区域的信息
。
边缘点平滑性计算有助于量化边缘点的特性，例如边缘的锐利度或平滑度
。
这些计算提供了更多有关边缘区域的信息，有助于进一步筛选感兴趣的区域
。
统计分析边缘点平滑性数据有助于识别高平滑点
、
中平滑点和低平滑点
。
这可以帮助确定哪些区域在磁场上具有不同的
特性，这与金属颗粒的存在相关
。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于电磁感应技术的油品检测方法，其特征在于，应用于电磁感应探测器，电磁感应探测器包括感应线圈
、MCU
以及磁场感应装置；该基于电磁感应技术的油品检测方法包括以下步骤：步骤
S1
：通过电磁感应探测器获取原始磁感线数据，并根据原始磁感线数据构建线圈检测模型；步骤
S2
：利用电磁感应探测器以及液位测量装置对待测油进行测量，从而获得待测油磁感线数据以及待测油液位数据；步骤
S3
：通过线圈检测模型对实时磁感线数据进行磁感线变化检测，从而获得磁感线变化信号；步骤
S4
：对磁感线变化信号进行混叠滤波处理，从而获得磁感线滤波信号，并对磁感线滤波信号进行
AD
转换，从而获得磁感线数字信号；步骤
S5
：对磁感线数字信号进行金属颗粒计算，从而获得金属颗粒数据；步骤
S6
：根据金属颗粒数据以及待测油液位数据进行油品评估计算，从而获得待测油油品得分数据
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤
S1
具体为：步骤
S11
：通过电磁感应探测器获取原始磁感线数据；步骤
S12
：根据原始磁感线数据绘制原始线圈磁场图像；步骤
S13
：对原始线圈磁场图像进行观测点分类标记，从而获得标记磁场图像；步骤
S14
：根据标记磁场图像构建线圈检测模型
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤
S13
具体为：步骤
S131
：按照预设的划分比例对原始线圈磁感图像进行图像分割，从而获得线圈磁感图像集；步骤
S132
：对线圈磁感图像集进行边缘点检测，从而获得磁感边缘点数据集；步骤
S133
：通过边缘点平滑性计算公式对磁感边缘点数据集进行计算，从而获得边缘点平滑性数据；步骤
S134
：对边缘点平滑性数据进行统计分析，从而获得高平滑点数据集
、
中平滑点以及低平滑点；步骤
S135
：根据中平滑点以及低平滑点构建磁感线观测坐标系，其中，在磁感线观测坐标系中，低平滑点为纵轴观测点，中平滑点为横轴观测点；步骤
S136
：根据高平滑点数据集对磁感线观测坐标系进行超胞曲线连接，从而获得观测椭圆坐标系；步骤
S137
：通过观测椭圆坐标系对原始线圈磁场图像进行观测点映射标记，从而获得标记磁场图像
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤
S133
中的边缘点平滑性计算公式具体为：
；式中，为边缘点平滑性得分，为边缘点的数量，为边缘点的索引，为第个边缘点的灰度值，为第个边缘点的横轴坐标，为第个边缘点的纵轴坐标
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤
S136
具体为：根据高平滑点数据集对磁感线观测坐标系进行曲线连接，从而获得平滑曲线坐标系；对平滑曲线坐标系进行超胞扩展，从而获得超胞低平滑点
、
...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹攀，朱琪，古升强，齐广飞，卿飞，许利红，郑翔，
申请(专利权)人：深圳市亚泰光电技术有限公司，
类型：发明
国别省市：