基于红外图像的医用口罩气阻性检测方法与流程

1.本技术涉及数据处理领域，具体涉及基于红外图像的医用口罩气阻性检测方法。


背景技术：

2.近年来因为人们的安全意识提升和疫情的影响，市场对口罩的需求量急剧上升，口罩产量大幅度增加。市场上流通的主要口罩为空气过滤式口罩，医用防护口罩就属于该类型。我国实施的防护型过滤式口罩标准大多是强制性产品标准，其检测项目比较多，其中医用口罩通气阻力与透气性是常规的要求性能。
3.医用口罩的通气阻力与透气性笼统的可以称为气阻性，具体为吸气阻力和呼气阻力，气阻性往往对口罩的过滤效果和人体舒适度有较大影响，所以口罩在对有害物质过滤的同时需要具备符合一定国标的气阻性，合适的气阻性能在有效过滤上述物质的同时保证对于人体正常呼吸状态影响降到最低。
4.现有的口罩的气阻性的检测方法为利用口罩通气阻力检测仪检测，这种方法成本极高，且因为操作的复杂性，只能通过抽样检测的方式，对于口罩生产的整体质量只是一个预估值，不够精确。
5.本发明是在医用口罩流水线生产的基础上，利用呼吸模拟装置进行人体口罩呼吸模拟，而后通过红外相机对模拟呼吸后的口罩红外图像数据进行收集，利用红外图像数据中的像素点的波长数据和能量数据进行分析，判断口罩的气阻性从而实现口罩的分类挑选。


技术实现要素：

6.本发明提供基于红外图像的医用口罩气阻性检测方法，解决口罩气阻性检测成本高、精准度低的问题，采用如下技术方案：采集模拟呼吸后的口罩正/反面红外图像；获取口罩正/反面红外图像中所有的颜色区域，根据每个颜色区域中每个像素点在红外图像中的波长和能量、及相邻颜色区域中每个像素点在红外图像中的波长和能量得到每个颜色区域和相邻颜色区域像素点之间的关联程度；根据口罩正/反面红外图像中每个颜色区域和相邻颜色区域像素点之间的关联程度计算口罩正/反面红外图像的颜色分布值参数；利用口罩正/反面红外图像中的颜色分布参数得到口罩正/反面的呼吸阻力参数，利用口罩正面和反面的呼吸阻力参数计算口罩的气阻性；根据口罩的气阻性对口罩进行气阻性检测。
7.所述模拟呼吸的口罩红外图像的获取方法为：呼吸模拟装置瞬间向口罩正面喷出35℃二氧化碳气体，对当前口罩进行降温处理，再将口罩翻面，再次向口罩喷出35℃二氧化碳气体，二氧化碳喷出初始速度为：；
当呼吸模拟装置的喷气口每次喷气结束，红外相机立即进行拍摄，采集到每个口罩的红外图像为2次，得到口罩正面红外图像和口罩反面红外图像。
8.所述每个颜色区域和相邻颜色区域像素点之间的关联程度的计算方法为：式中，为x颜色区域和y颜色区域像素点之间的关联性，为x颜色区域中第i个像素点的能量值，为x颜色区域中所有像素点的能量值的均值，为x颜色区域中像素点总数，为y颜色区域中第j个像素点的能量值，为y颜色区域中像素点总数，为y颜色区域中所有像素点的能量值的均值。
9.所述每个像素点的能量值的计算方法为：式中，为当前x颜色区域中第i个像素点的波长，为普朗克常数焦耳/秒，为光速米/秒，，为x颜色区域中所有像素点的波长中最小的波长，为x颜色区域中所有像素点的波长中最大的波长；式中，为当前y颜色区域中第j个像素点的波长，为y颜色区域中所有像素点的波长中最小的波长，为y颜色区域中所有像素点的波长中最大的波长。
10.所述口罩正/反面红外图像的颜色分布值参数的计算方法为：将口罩正/反面红外图像中每相邻的两个颜色区域x、y作为一组颜色区域,得到m组颜色区域；则口罩正/反面红外图像的颜色分布值参数的计算方法为：式中，为口罩正/反面红外图像的颜色分布值参数，的范围为1到m，是的规范值，计算方式如下：
式中，为第c组颜色区域中相邻的两个颜色区域x、y之间的像素点的关联程度，为m组颜色区域中像素点关联程度最小的一组颜色区域的像素点关联程度，为m组颜色区域中像素点关联程度最大的一组颜色区域的像素点关联程度。
11.所述口罩正/反面的呼吸阻力参数的获取方法为：式中，为口罩正/反面的呼吸阻力参数。
12.所述口罩的气阻性的计算方法为：式中，为调节参数，可根据实际需求调整，为口罩正/反面的呼吸阻力参数之和。
13.所述根据口罩的气阻性对口罩进行气阻性检测的方法为：当口罩的大于等于口罩标准气阻性值时，该口罩为合格的医用防护口罩，否则，该口罩不合格。
14.本发明的有益效果是：基于数据处理，采集模拟呼吸后的口罩正/反面红外图像，获取口罩正/反面红外图像中所有的颜色区域，根据每个颜色区域中每个像素点在红外图像中的波长数据和能量数据、及相邻颜色区域中每个像素点在红外图像中的波长数据和能量数据得到每个颜色区域和其他颜色区域中像素点之间的关联程度，根据口罩正/反面红外图像中每种颜色组合中每种颜色像素点之间的关联程度计算口罩正/反面红外图像的颜色分布值参数，利用口罩正/反面红外图像中的颜色分布参数得到口罩正/反面的呼吸阻力参数，利用口罩正面和反面的呼吸阻力参数计算口罩的气阻性，根据口罩的气阻性对口罩进行气阻性检测，方法智能、精准、成本低。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
16.图1是本发明的基于红外图像的医用口罩气阻性检测方法流程示意图；图2是本发明的基于红外图像的医用口罩气阻性检测方法中的口罩红外图像示意图。
具体实施方式
17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
18.本发明的基于红外图像的医用口罩气阻性检测方法的实施例，如图1所示，包括：步骤一：采集模拟呼吸后的口罩正/反面红外图像；该步骤的目的是，布置呼吸模拟装置和相应的位置布置红外相机进行呼吸模拟和红外图像的收集。
19.本实施例需要实现口罩的气阻性检测，所以需要添加呼吸模拟装置和红外相机，通过呼吸模拟装置对人体呼吸进行模拟，而后通过红外相机对呼吸模拟的口罩图像进行采集，采集的口罩红外图像如图2所示，红外相机所拍摄的红外图像的颜色根据温度由高到低变化颜色变化为由红到紫。
20.具体采集方式为：口罩在被生产出后放在传送带上进行传送，当经过呼吸模拟装置时被抓取进行呼吸模拟，而后红外相机对该片区域进行拍照采集图像，利用采集的图像进行后续处理。
21.（1）呼吸模拟装置的运行方式为：呼吸模拟装置检测到口罩时，第一个入气口位置开始瞬间向口罩喷出35℃二氧化碳气体，而后对当前口罩进行降温处理，最后将口罩翻面，再次向口罩喷出35℃二氧化碳气体，二氧化碳喷出初始速度为：（2）红外相机工作方式为：从呼吸模拟装置的喷气口每次喷气结束，立即进行拍摄，每个口罩所采集的红外图像为2次，分别生产正面红外图像和反面红外图像。
22.需要说明的是，高于室温的气体在通过口罩时，口罩结构分布使其具有气阻性，而气阻性影响气体通过速度从而导致红外图像上出现不同颜色的区域。本发明通过对上述采集的红外图像和（处理方式相同，故只选择来处理，处理方式同理，后续中出现的图片有关字眼均为）来分析口罩的吸气阻力和呼气阻力进而判断口罩的气阻性对口罩质量进行检测。
23.步骤二：获取口罩正/反面红外图像中所有的颜色区域，根据每个颜色区域中每个像素点在红外图像中的波长和能量、及相邻颜色区域中每个像素点在红外图像中的波长和能量得到每个颜色区域和其他颜色区域中像素点之间的关联程度；该步骤的目的是分析红外图像中每个像素点的颜色及波长计算出每个像素点的能量，根据能量得到相邻颜色像素点之间的关联程度。
24.其中, 利用红外相机采集的颜色为广义彩色图像，依据红外图像中温度和颜色的对应关系，利用不同颜色对应的波长和其波长对应的能量计算相邻两个广义颜色和之间像素点的关联程度，计算方式如下所示：公式中，为x颜色区域和y颜色区域像素点之间的关联性，为x颜色区域中第i
个像素点的能量值，为x颜色区域中所有像素点的能量值的均值，为x颜色区域中像素点总数，为y颜色区域中第j个像素点的能量值，为y颜色区域中像素点总数，为y颜色区域中所有像素点的能量值的均值，的值越大，说明当前计算的相邻的两个广义颜色和之间关联程度越高，这两个颜色之间的分布越均衡。
25.其中，每个像素点的能量值的计算方法为：式中，为当前x颜色区域中第i个像素点的波长，为普朗克常数焦耳/秒，为光速米/秒，，为x颜色区域中所有像素点的波长中最小的波长，为x颜色区域中所有像素点的波长中最大的波长；式中，为当前y颜色区域中第j个像素点的波长，为y颜色区域中所有像素点的波长中最小的波长，为y颜色区域中所有像素点的波长中最大的波长。
26.需要说明的是，红外图像的原理是热辐射图像转变成可视图像，在红外图像上不同颜色代表不同温度，温度高的区域会显示为红色，然后根据温度降低依次由红到紫（本段中各种颜色均为广义颜色，在本实施例中广义颜色是指颜色在某一个波长区间而非某一个定值）。
27.如果口罩的呼气阻力越小，相同时间内通过的高温气体速度较快，拍摄面的高温气体聚集量较多，所拍摄的红外图像中整体颜色应该呈现为大部分广义红色区域，而后越朝向图像边缘方向，颜色逐渐由广义红色过渡广义紫色。
28.如果口罩的呼气阻力越大，相同时间内通过的高温气体速度较慢，拍摄面的高温气体聚集量较少，所拍摄的红外图像中因为气体的降温应该呈现多种广义颜色的交杂分布。
29.吸气阻力与红外图像的逻辑方式和呼气阻力与红外图像的逻辑方式相同，故以吸气阻力与红外图像的逻辑分析即可。
30.步骤三：根据口罩正/反面红外图像中每个颜色区域和相邻颜色区域像素点之间的关联程度计算口罩正/反面红外图像的颜色分布值参数；该步骤的目的是，利用对整体图像分布进行分析，计算整体图像中的颜色分布值参数。
31.其中，整体图像中的颜色分布值参数的获取方法为：（1）将口罩正/反面红外图像中每相邻的两个颜色区域x、y作为一组颜色区域,得到m组颜色区域；（2）则口罩正/反面红外图像的颜色分布值参数的计算方法为：式中，为口罩正/反面红外图像的颜色分布值参数，的范围为1到m，是的规范值，计算方式如下：式中，为第c组颜色区域中相邻的两个颜色区域x、y之间的像素点的关联程度，为m组颜色区域中像素点关联程度最小的一组颜色区域的像素点关联程度，为m组颜色区域中像素点关联程度最大的一组颜色区域的像素点关联程度。
32.当红外图像中颜色分布值参数越大，说明整体图像中某两个广义颜色的值较突出，而依据温度和颜色的逻辑，以及图片的采样速度，其只能是红外图像中的广义红色和广义橙色所对应的组合下的，当红外图像中颜色分布值参数越小，说明图像的整体颜色分布更均衡。
33.步骤四：利用口罩正/反面红外图像中的颜色分布参数得到口罩正/反面的呼吸阻力参数，利用口罩正面和反面的呼吸阻力参数计算口罩的气阻性；该步骤的目的是根据整体广义颜色分布结果进行呼气阻力参数分析，并根据吸气阻力参数和呼气阻力参数计算口罩的气阻性。
34.其中，呼吸阻力参数的计算方法为：其中，为自然常数。
35.至此，获得了红热图像的呼吸阻力参数，若使用图片则为正面呼吸阻力参数，若使用图片则为反面呼吸阻力参数。
36.其中，口罩的气阻性的计算方法为：式中，为调节参数，可根据实际需求调整，为口罩正/反面的呼吸阻力参数之和。
37.步骤五：根据口罩的气阻性对口罩进行气阻性检测。
38.该步骤的目的是，根据口罩的气阻性对口罩进行气阻性检测。根据实际需要（如国
家标准、生产标准等）依据气阻性对口罩进行检测，对于不符合规格的口罩控制分拣装置或人工进行分拣即可。
39.在本实施例中，主要针对的是医用口罩，因此根据口罩的气阻性对口罩进行气阻性检测的方法为：当口罩的大于等于口罩标准气阻性值时，该口罩为合格的医用防护口罩，否则，该口罩不合格,具体口罩标准气阻性值以国家规定的标准值为准。
40.目前，我国个体防护口罩标准分为三类：民用口罩标准以gb/t32610《日常防护型口罩技术规范》为代表，主要针对空气质量污染环境条件下使用；工业领域防护口罩标准主要适用用于工业作业场所，如粉尘，矿山，喷漆等场所；医用领域标准，主要适用于医疗领域。
41.根据口罩使用场景及使用人群，目前普通消费者使用的卫生口罩应依据什么标准生产，给生产企业及市场监管造成了困惑。
42.为更好地满足广大民众对卫生口罩的迫切需求，便于在当前紧急情况下生产/转产口罩的企业采标应用，同时保证产品质量，便于市场监管，中国产业用纺织品协会，组织国内口罩生产企业、熔喷过滤材料生产企业、检测机构以及高等院校向中纺联标准化技术委员会紧急立项了《民用卫生口罩》新标准。
43.日常防护用口罩可能需要长时间佩戴，因此必须要有高通气量。此次的标准中对于日常防护口罩的通气量有了明确规定，成人口罩的通气阻力小于等于49帕，儿童用口罩通气阻力小于等于30帕。“现在儿童口罩的通气阻力是n95口罩和医用口罩通气阻力的十分之一。”靳向煜说，按照标准，n95口罩和医用防护口罩的通气阻力都是300帕左右。
44.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。