【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像诊断，尤其涉及一种等离子体射流图像诊断方法。
技术介绍
1、等离子体射流是一种具有高速度、高能量、高密度等特点的等离子体，其广泛应用于科学研究、工业加工、开发新材料等领域。等离子体图像诊断对于研究等离子体射流的形成及扩张研究而言是一种非常重要的诊断方式，其可以获得相比于其他诊断方法更加直观的信息。
2、等离子图像诊断过程即分析测量等离子体射流演化的过程，在分析过程中包括测量计算确定等离子体射流速度的处理。现有技术中测量计算等离子体射流速度的方法是利用不同位置的光纤干涉仪或磁探针测得的数据进行计算。在现有的计算等离子体射流速度的过程中，由于获得数据的测量位置固定因而难以实时测量获得等离子体射流水平方向上的速度，同时也无法测量获得其膨胀速度。
3、有鉴于此，特提出本专利技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供了一种等离子体射流图像诊断方法，以解决现有技术中存在的上述无法实时获得等离子体射流速度的技术问题。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
3、一种等离子体射流图像诊断方法，包括：
4、基于等离子体图像数据集训练获得用于检测等离子体像素坐标的权重模型；
5、利用所述权重模型对待诊断等离子体图像中的等离子体像素坐标进行检测，并将检测确定的等离子体像素坐标置换至世界坐标系中，获得所述等离子体像素的世界坐标；
6、在所述等离子体像素的世界坐标中选取特征点，基于所述特征点在
7、所述权重模型的训练过程包括：
8、对等离子体图像进行数据标注，并基于等离子体像素坐标和对应的世界坐标确定等离子体图像数据集
9、使用直方图正规化算法对所述图像数据集进行数据增强处理，获得训练数据；
10、利用unet神经网络算法对所述训练数据进行特征提取与目标分类，并使用adam优化器迭代训练更新等离子体检测网络的网络参数，直到等离子体检测网络能够找出图像中等离子体的所有像素坐标，则保存训练得到的权重模型。
11、所述对所述数据集进行直方图正规化处理的过程中所采用的直方图正规化算法的数学公式为：
12、
13、o(r,c)＝a*i(r,c)+b
14、其中，i(r,c)代表输入图像i的第r行第c列的灰度值，将i中出现的最小灰度级记为imin，最大灰度级记为imax；o(r,c)代表输出图像o的第r行第c列的灰度值，将o中出现的最小灰度级记为omin，最大灰度级记为omax，且令omin＝0，omax＝255。
15、所述unet神经网络算法对应的unet神经网络结构中的激活函数采用mish激活函数，相应的损失函数采用dice loss算法。
16、所述mish激活函数的数学公式为：
17、f(x)＝x*tanh(ln(1+ex))；
18、所述损失函数采用的dice loss算法的数学公式为：
19、
20、
21、其中，|x∩y|表示x和y之间交集元素的个数，|x|和|y|分别表示x、y中元素的个数。
22、所述将检测确定的等离子体像素坐标置换至世界坐标系中的过程包括：
23、通过单应性变换所述像素坐标系转换为世界坐标系，对应的变换矩阵称为单应性矩阵，其数学公式为：
24、
25、其中，u、v表示像素坐标系中的坐标，zc表示尺度因子，m表示内参矩阵，表示外参矩阵，xw、yw、zw(zw＝0)表示世界坐标系中的坐标，单应性矩阵则为内参矩阵与外参矩阵的乘积。
26、该方法还包括：在计算出等离子体水平及膨胀速度后，自动绘制速度曲线。
27、与现有技术相比，本专利技术所提供的等离子体射流图像诊断方法可以精准识别图像中等离子体的坐标，以便实时计算获得等离子体水平及膨胀速度，从而为理解和分析等离子体射流演化过程提供积极意义。
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1.一种等离子体射流图像诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述权重模型的训练过程包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述数据集进行直方图正规化处理的过程中所采用的直方图正规化算法的数学公式为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述UNet神经网络算法对应的UNet神经网络结构中的激活函数采用Mish激活函数，相应的损失函数采用Dice Loss算法。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述Mish激活函数的数学公式为：
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述将检测确定的等离子体像素坐标置换至世界坐标系中的过程包括：
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，该方法还包括：在计算出等离子体水平及膨胀速度后，自动绘制速度曲线。
【技术特征摘要】
1.一种等离子体射流图像诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述权重模型的训练过程包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述数据集进行直方图正规化处理的过程中所采用的直方图正规化算法的数学公式为：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述unet神经网络算法对应的unet神经网络结构中的激活函数采用mish...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶扬，李昭玄，孔德峰，谭名昇，钟富彬，张寿彪，
申请(专利权)人：合肥综合性国家科学中心能源研究院安徽省能源实验室，
类型：发明
国别省市：
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