[发明专利]一种基于人工智能的气密性检测中多气孔检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的气密性检测中多气孔检测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集多帧水体图像；所述水体图像包括至少一条由多个气泡组成的气泡轨迹；

对每帧所述水体图像进行运动目标检测获取气泡轨迹图像，将每帧所述气泡轨迹图像划分为多个宏块，匹配相邻帧所述气泡轨迹图像中的宏块获取多个匹配对；

计算所述匹配对的矢量模长的平均值，以所述平均值对每个所述匹配对的矢量模长进行筛选获取最佳匹配对；

计算相邻帧每个所述气泡的所述最佳匹配对的矢量模长，以所述矢量模长为热度绘制所述气泡的热度图；

通过叠加多帧图像中所述气泡的热度图获取所述气泡轨迹线，将延伸至水面的气泡轨迹线所在的位置作为气孔位置；

将所述气泡轨迹线的平均热度作为所述气泡轨迹线的颜色深度，根据所述颜色深度确定工件内多个气孔的相对大小。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测中多气孔检测方法，其特征在于，所述对每帧所述水体图像进行运动目标检测获取气泡轨迹图像的获取步骤包括：

提取所述水体图像的背景图像；

以所述背景图像和所述水体图像作差获取所述水体图像的前景图像，通过叠加每帧所述前景图像获取气泡轨迹图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测中多气孔检测方法，其特征在于，所述匹配相邻帧所述气泡轨迹图像中的宏块获取多个匹配对的获取步骤包括：

通过绝对误差和准则匹配相邻帧所述气泡轨迹图像中最相似的宏块获取多个宏块的匹配对。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测中多气孔检测方法，其特征在于，所述以所述平均值对每个所述匹配对的矢量模长进行筛选获取最佳匹配对的获取步骤包括：

计算每个所述矢量模长与所述平均值的均方差作为第一目标函数；

根据相邻帧中每个宏块的匹配对之间的偏移距离的方差作为所述第一目标函数的权重；

根据所述权重与第一目标函数的乘积获取最佳目标函数；

通过所述最佳目标函数获取所述最佳匹配对。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测中多气孔检测方法，其特征在于，所述通过叠加多帧图像中所述气泡的热度图获取所述气泡轨迹线的获取步骤包括：

计算所述气泡的最佳匹配对的矢量模长的平均值；

以所述平均值为半径设定热度梯度；

以所述热度梯度叠加多帧图像，若两个所述矢量模长交叉，将交叉的模长的热度均以0.5的权重进行叠加获取所述气泡轨迹线。

6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的气密性检测中多气孔检测方法，其特征在于，所述将延伸至水面的气泡轨迹线所在的位置作为气孔位置的获取步骤包括：

通过二维坐标系获取所述气泡轨迹线在所述坐标系中的轨迹线长度；

筛选所述轨迹线长度，将所述轨迹线长度由工件延伸至水面的气泡轨迹线作为目标气泡轨迹线；

将所述目标气泡轨迹线所在的位置作为所述气孔位置。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的气密性检测中多气孔检测方法，其特征在于，所述将所述气泡轨迹线的平均热度作为所述气泡轨迹线的颜色深度，根据所述颜色深度确定工件内多个气孔的相对大小的获取步骤包括：

以所述目标气泡轨迹线内所有热度的平均值为颜色深度；

将所述颜色深度中颜色最深的所述目标气泡轨迹线对应的气孔作为孔径最大的气孔；

通过对比每个所述目标气泡轨迹线的颜色深度获取所述工件内所有气孔的孔径相对大小。

8.一种基于人工智能的气密性检测中多气孔检测系统，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1～7任意一项所述方法的步骤。