一种基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法与流程

本发明属于阀门检测，具体而言，涉及一种基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法。

背景技术：

1、液袋阀门密闭性检测是医疗、食品等领域质量控制的重要环节，传统检测方法以人工目视水下气泡观察或压差传感器监测为主，前者依赖操作人员经验且效率低下，后者对微小泄漏的灵敏度不足，难以满足批量化精密检测需求。随着机器视觉技术的发展，基于图像识别的气泡检测方案逐渐被引入阀门密闭性检测领域，通过摄像头采集水槽中气泡图像并结合深度学习模型实现自动识别。然而，在实际检测工况下，为促使微小泄漏气泡从阀门缝隙逸出，需对水槽施加微震荡，而微震荡不可避免地在水面形成周期性液面波纹，波纹在图像中产生与气泡形态高度相似的亮斑干扰，传统背景差分或固定阈值滤波方法无法在动态干扰环境中稳定区分真实气泡与液面波纹亮斑，导致检测结果中虚假泄漏率居高不下。也就是说，现有技术中存在微震荡环境下液面波纹亮斑干扰使机器视觉系统无法可靠区分真实泄漏气泡的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，能够解决现有技术中存在在液袋阀门密闭性检测场景下，水槽微震荡环境产生的液面波纹干扰导致机器视觉系统无法准确区分真实泄漏气泡与虚假亮斑的技术问题。

2、本发明是这样实现的：本发明提供一种基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，包括以下步骤：

3、向液袋阀门充入标准气压，将液袋阀门置于水槽中，对水槽施加微震荡，启动机器视觉采集系统，采集流式视频帧；

4、将流式视频帧输入群体智能轻量化拓扑动态演化模型，经稀疏图拓扑初始化与分布式协同并行推理层处理，同步执行背景差分与小波分解前置去噪，剔除液面波纹形成的虚假亮斑干扰；

5、经前置去噪后的特征图经空域非极大值流式抑制算子处理，结合光流场拓扑结构动态演化机制对重叠气泡区域进行多维特征解耦，还原各气泡个体特征；

6、采用多尺度金字塔级联网络对解耦后的气泡特征进行多分辨率对齐，经空间自组织演化算子对微小气泡目标实施流式权重补偿，输出气泡位置与溢出速率；

7、纳维-斯托克斯流体动力学约束更新算法对气泡运动特征进行流体动量守恒校验，对非气泡扰动速度进行对冲剔除，更新群体智能轻量化拓扑动态演化模型权重；

8、依据气泡溢出速率与位置分布判定液袋阀门密闭性，溢出速率超出密闭性判定阈值时输出泄漏检测结果。

9、其中，所述标准气压，具体是通过对同批次液袋阀门进行多轮梯度加压实验，结合泄漏发生频率与检测灵敏度的实验数据分析获取，标准气压取值范围为0.05～0.30。

10、其中，所述微震荡，具体是对水槽施加周期性机械振动，振动频率范围为1～10，振幅范围为0.5～3.0，流式视频帧的帧率范围为60～120。

11、其中，所述群体智能轻量化拓扑动态演化模型，具体是输入层接收流式视频帧压缩张量，初始网络拓扑为稀疏图结构，节点间初始连接权重由布谷鸟搜索算法的局部概率函数生成，概率高于激活阈值的节点对建立初始连接边，网络内部以分布式协同并行推理层替代传统全连接层。

12、其中，所述分布式协同并行推理层，具体是各推理层节点被抽象为具有状态记忆痕迹衰减机制的独立智能体，记忆痕迹依据衰减方程逐时步衰减，其中为时刻的记忆痕迹值，为衰减系数，推荐范围为0.01～0.10。

13、其中，所述稀疏图拓扑初始化，具体是节点间特征传导基于流动态阈值协同逻辑，局部激活算子触发节点动态分裂，子节点的显存分配依据父节点特征图的空间信息熵值按比例动态划分，无效背景区域节点在记忆痕迹低于消亡阈值时自动消亡，消亡阈值推荐范围为0.05～0.20。

14、其中，所述背景差分与小波分解前置去噪，具体是基于状态熵增动力学约束，通过对连续帧间像素差值序列建立状态熵函数，将液面波纹引起的低频亮度扰动与气泡引起的高熵值突变进行区分，结合小波分解将波纹低频噪声分量从差分图像中剔除。

15、其中，所述光流场拓扑结构动态演化机制，具体是利用光流估计方法计算相邻帧间各像素的运动矢量场，将运动矢量场构建为图拓扑结构，依据相邻帧间拓扑结构的演化规律识别各气泡个体的独立运动轨迹。

16、其中，所述多维特征解耦，具体是对重叠气泡区域从空间位置、运动速度、亮度梯度多个维度分别提取特征并独立建模，将混叠的多气泡特征还原为各自独立的个体特征表示。

17、其中，所述空间自组织演化算子，具体是依据特征图中微小目标区域的空间分布自适应调整特征权重分配，对微小气泡目标区域的特征权重进行补偿放大；流式权重补偿依据上一帧微小气泡的位置预测当前帧的权重补偿区域，持续对微小目标区域实施权重增强。

18、其中，所述纳维-斯托克斯流体动力学约束更新算法，具体是将纳维-斯托克斯动量方程作为物理约束嵌入损失函数，依据气泡边缘速度矢量、水体粘滞阻力参数及气泡所受浮力校验气泡运动是否满足流体动量守恒律，不满足守恒律的运动特征从损失函数梯度中对冲剔除。

19、其中，所述群体智能轻量化拓扑动态演化模型还嵌入拓扑动态调节函数，，其中为当前帧气泡特征空间信息熵，为当前帧平均气泡溢出速率，为背景干扰强度指数，、、为加权系数且。

20、其中，所述拓扑动态调节函数，具体是当低于低档位阈值时节点分裂速率参数降至低档位；当处于中档位范围时节点分裂速率参数调至中档位；当高于高档位阈值时节点分裂速率参数提升至高档位，低档位阈值为0.30，高档位阈值为0.65。

21、其中，所述群体智能轻量化拓扑动态演化模型内部嵌入最小生成树图论算法，用于在每次节点分裂或消亡后对稀疏图拓扑进行最优连通路径重建，最小生成树算法依据当前帧节点间特征相似度矩阵构建加权图后执行。

22、其中，所述加权系数的推荐范围为0.3～0.5，的推荐范围为0.2～0.4，的推荐范围为0.1～0.3；所述密闭性判定阈值通过对密闭性良好的液袋阀门与存在不同等级微漏的液袋阀门在相同标准气压与微震荡条件下进行对比实验，统计气泡溢出速率分布区间后确定最优分类边界获取。

23、本发明通过将状态熵增动力学约束嵌入背景差分模型，利用液面波纹引起的低频低熵扰动与气泡产生的高熵突变之间的本质差异，结合小波分解剔除波纹低频噪声分量，再经纳维-斯托克斯流体动力学约束对气泡运动进行动量守恒校验，将不满足守恒律的非气泡扰动从模型权重更新梯度中剔除，使模型参数收敛方向始终与真实气泡的流体动力学行为保持一致。液面波纹的运动特征在物理上不满足气泡在水中上升的动量守恒规律，因此两类约束从信息熵维度与物理动力学维度双重过滤虚假亮斑，从根本上切断了非气泡干扰对检测结果的污染路径。综上所述，本发明解决了微震荡环境下液面波纹亮斑干扰使机器视觉系统无法可靠区分真实泄漏气泡的技术问题。

1.一种基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，所述标准气压，具体是通过对同批次液袋阀门进行多轮梯度加压实验，结合泄漏发生频率与检测灵敏度的实验数据分析获取，标准气压取值范围为0.05～0.30mpa。

3.根据权利要求2所述的基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，所述微震荡，具体是对水槽施加周期性机械振动，振动频率范围为1～10hz，振幅范围为0.5～3.0mm，流式视频帧的帧率范围为60～120fps。

4.根据权利要求3所述的基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，所述群体智能轻量化拓扑动态演化模型，具体是输入层接收流式视频帧压缩张量，初始网络拓扑为稀疏图结构，节点间初始连接权重由布谷鸟搜索算法的局部概率函数生成，概率高于激活阈值的节点对建立初始连接边，网络内部以分布式协同并行推理层替代传统全连接层。

5.根据权利要求4所述的基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，所述分布式协同并行推理层，具体是各推理层节点被抽象为具有状态记忆痕迹衰减机制的独立智能体，记忆痕迹依据衰减方程逐时步衰减。

6.根据权利要求5所述的基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，所述稀疏图拓扑初始化，具体是节点间特征传导基于流动态阈值协同逻辑，局部激活算子触发节点动态分裂，子节点的显存分配依据父节点特征图的空间信息熵值按比例动态划分，无效背景区域节点在记忆痕迹低于消亡阈值时自动消亡，消亡阈值推荐范围为0.05～0.20。

7.根据权利要求6所述的基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，所述背景差分与小波分解前置去噪，具体是基于状态熵增动力学约束，通过对连续帧间像素差值序列建立状态熵函数，将液面波纹引起的低频亮度扰动与气泡引起的高熵值突变进行区分，结合小波分解将波纹低频噪声分量从差分图像中剔除。

8.根据权利要求7所述的基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，所述光流场拓扑结构动态演化机制，具体是利用光流估计方法计算相邻帧间各像素的运动矢量场，将运动矢量场构建为图拓扑结构，依据相邻帧间拓扑结构的演化规律识别各气泡个体的独立运动轨迹。

9.根据权利要求8所述的基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，所述多维特征解耦，具体是对重叠气泡区域从空间位置、运动速度、亮度梯度多个维度分别提取特征并独立建模，将混叠的多气泡特征还原为各自独立的个体特征表示。

10.根据权利要求9所述的基于水中气泡机器视觉的阀门密闭性检测方法，其特征在于，所述空间自组织演化算子，具体是依据特征图中微小目标区域的空间分布自适应调整特征权重分配，对微小气泡目标区域的特征权重进行补偿放大；流式权重补偿依据上一帧微小气泡的位置预测当前帧的权重补偿区域，持续对微小目标区域实施权重增强。