[发明专利]分液中的液体状态识别方法及分液系统

权利要求书

1.一种分液中的液体状态识别方法，其特征在于，包括：

从进入分液过程起，开始获取管道内液体的视频，并每间隔预设周期，抽取所述视频中的图像帧；

对于每一图像帧，将该图像帧中除待识别区域外的区域作为背景区域，并基于所述背景区域对所述待识别区域进行亮度调节，提取亮度调节后的待识别区域的红绿蓝RGB特征、色调饱和度明度HSV特征以及灰度共生矩阵特征，并利用所述RGB特征、所述HSV特征以及所述灰度共生矩阵特征组合，得到该图像帧的图像特征；

将每一图像帧的所述图像特征输入训练好的液体状态识别模型，得到该图像帧对应的预测状态，所述训练好的液体状态识别模型是通过带有液体状态标签的样本图像帧训练得到；

基于各图像帧对应的预测状态，确定所述管道内的液体状态；

其中，所述预设周期大于所述训练好的液体状态识别模型对每一图像帧的处理时长；

其中，所述基于各图像帧对应的预测状态，确定所述管道内的液体状态，包括：

确定从进入分液过程起的第一个图像帧对应的预测状态是否为所述分液过程的初始液体状态；

若是，则从后续的图像帧对应的预测状态为新的液体状态起，累计图像帧对应的预测状态为所述新的液体状态的数量，直至所述数量不小于预设阈值，则确定所述管道内的液体状态为所述新的液体状态；

重复所述从后续的图像帧对应的预测状态为新的液体状态起，累计图像帧对应的预测状态为所述新的液体状态的数量，直至所述数量不小于预设阈值，则确定所述管道内的液体状态为所述新的液体状态的步骤，直至确定所述管道内的液体状态为所述分液过程的结束状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设阈值通过如下方式确定：

根据所述管道内液体的流速、以及所述管道的第一视窗到分液阀门的距离，获取液体从所述第一视窗到所述分液阀门所需的时长；

将所述时长与所述预设周期对应的采样频率的比值向下取整，得到所述预设阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述背景区域对所述待识别区域进行亮度调节，包括：

分别获取所述背景区域和所述待识别区域的HSV色彩空间；

将所述待识别区域的HSV色彩空间中V空间的每个像素的像素值，与所述背景区域的HSV色彩空间中V空间的各像素的平均像素值相减；

将相减得到的从HSV色彩空间转换至RGB色彩空间，得到所述亮度调节后的待识别区域。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取亮度调节后的待识别区域的RGB特征、HSV特征以及灰度共生矩阵特征，并利用所述RGB特征、所述HSV特征以及所述灰度共生矩阵特征组合，得到该图像帧的图像特征，包括：

将所述亮度调节后的待识别区域的RGB色彩空间中各色彩空间中各像素的平均像素值，作为所述RGB特征；

将所述亮度调节后的待识别区域转换至HSV色彩空间，并将所述HSV色彩空间中各色彩空间中各像素的平均像素值，作为所述HSV特征；

将所述亮度调节后的待识别区域转换成灰度图像，并将该灰度图像的归一化的灰度共生矩阵，作为所述灰度共生矩阵特征；

将所述RGB特征、所述HSV特征以及所述灰度共生矩阵特征按预定顺序存储至同一数组，得到所述图像特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的液体状态识别模型通过以下方式训练得到：

获取与所述分液过程同种类分液过程的第一预设数量的样本视频，并获取每一视频中不同液体状态对应的图像帧，并利用不同的液体状态对应的图像帧进行标注，得到第二预设数量的带有液体状态标签样本图像帧；

提取每一样本图像帧的图像特征，并将所述图像帧输入初始的液体状态识别模型中进行训练，得到所述训练好的液体状态识别模型；

其中，所述液体状态识别模型为基于随机森林算法的机器学习模型。