本發(fā)明屬于超聲無損檢測，具體的為一種基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、液冷散熱器是一種利用液體循環(huán)來散熱的設(shè)備，廣泛應(yīng)用于高功率電子元件、數(shù)據(jù)中心和電動(dòng)汽車等領(lǐng)域。翅片是散熱器上的薄金屬片，用于擴(kuò)大散熱面積，增強(qiáng)散熱效率。翅片之間的流道確保液體均勻流動(dòng)，避免局部過熱。散熱器流道焊接不良會(huì)對散熱器的性能、可靠性和使用壽命等方面產(chǎn)生諸多不良影響。如焊接不良可能導(dǎo)致流道局部堵塞或不暢，冷卻液在流道內(nèi)的流動(dòng)受阻，無法充分吸收和帶走熱量，使散熱器的散熱效率大幅下降。

2、人體姿態(tài)估計(jì)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中熱門研究課題，又稱作關(guān)節(jié)點(diǎn)檢測，其主要內(nèi)容是讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中自動(dòng)定位出人體各個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)位置，并且如果圖像中有多個(gè)人，則需要將檢測出來的關(guān)鍵點(diǎn)分組到不同的人身上。人體姿態(tài)估計(jì)大致有兩種思路，自頂向下（top-down）和自下向上（bottom-up）。自頂向下方法分為兩步，首先對圖像進(jìn)行行人檢測，檢測出圖像中所有人并框起來，再依次將檢測出來的人裁剪出來送到單人人體姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測。自頂向下的方法需要額外的檢測網(wǎng)絡(luò)，且是二階段的方法，當(dāng)待檢測的人太多人計(jì)算效率低。自底向上方法先檢測圖像中所有類型的語義關(guān)鍵點(diǎn)，再對關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行最優(yōu)分組，把屬于同一人的關(guān)鍵點(diǎn)歸為一組。自下而上的方法雖然速度相對較快，但需對網(wǎng)絡(luò)的直接輸出做復(fù)雜的后處理進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)分組，并且預(yù)測的點(diǎn)相對不準(zhǔn)。用卷積生成一個(gè)包含所有點(diǎn)熱力圖，卷積表達(dá)能力有限。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明將人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)應(yīng)用到液冷散熱器的翅片流道的焊接檢測中。液冷散熱器中有多個(gè)翅片流道，每個(gè)翅片流道可當(dāng)做一個(gè)“人”，進(jìn)而用人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)去檢測。本發(fā)明的目的在于提供一種基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法、系統(tǒng)和存儲(chǔ)介質(zhì)，通過將圖像中不同流道的不同關(guān)鍵點(diǎn)解耦成不同的特征，避免了現(xiàn)有人體姿態(tài)估計(jì)技術(shù)依賴檢測框和額外的后處理步驟，從而提高了檢測精度和效率。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，包括如下步驟：

4、步驟一：獲取液冷散熱器翅片流道的超聲圖像；通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述超聲圖像的混合特征圖；

5、步驟二：基于所述混合特征圖生成關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖以定位流道端點(diǎn)，得到包括外觀代表特征和位置的關(guān)鍵點(diǎn)特征；

6、步驟三：采用對比學(xué)習(xí)對關(guān)鍵點(diǎn)特征進(jìn)行分組，使同一流道的關(guān)鍵點(diǎn)特征在特征空間中聚集，不同流道的關(guān)鍵點(diǎn)特征分離，將屬于同一流道的關(guān)鍵點(diǎn)分成一組；

7、步驟四：基于關(guān)鍵點(diǎn)位置和分組，對混合特征圖進(jìn)行解耦，得到與每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)特征對應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn)特征圖；

8、步驟五：基于關(guān)鍵點(diǎn)特征圖類型，生成對應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖，并基于關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖的灰度閾值判定未焊接區(qū)域。

9、進(jìn)一步，所述步驟一中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用hrnet-w32網(wǎng)絡(luò)，用于提取包含多尺度信息的混合特征圖。

10、進(jìn)一步，所述步驟二中，提取關(guān)鍵點(diǎn)特征的方法步驟為：

11、21）對混合特征圖進(jìn)行兩次卷積處理，分別得到具有n個(gè)通道的熱力圖和具有c1個(gè)通道的特征圖；所述熱力圖中的每個(gè)通道表示一種類型的關(guān)鍵點(diǎn)；

12、22）對熱力圖中的所有通道取局部最大值，得到所有類型的所有關(guān)鍵點(diǎn)的位置；

13、23）將特征圖和熱力圖通道拼接并卷積得到新特征圖；

14、24）在新特征圖中提取關(guān)鍵點(diǎn)位置處的外觀代表特征，得到包括外觀代表特征和位置的關(guān)鍵點(diǎn)特征。

15、進(jìn)一步，所述步驟三中，對比學(xué)習(xí)的改進(jìn)infonce損失函數(shù)為：

16、

17、

18、其中：表示查詢樣本特征；為第個(gè)流道的第種類型關(guān)鍵點(diǎn)的外觀代表特征；表示正樣本特征集合；表示負(fù)樣本特征集合；表示兩個(gè)特征之間的余弦相似度；為溫度參數(shù)；表示最多檢測流道的數(shù)量；表示要檢測的關(guān)鍵點(diǎn)類型數(shù)量。

19、進(jìn)一步，所述步驟四中，對混合特征圖進(jìn)行解耦的方法為：

20、對混合特征圖進(jìn)行卷積處理降低通道數(shù)，得到降維特征圖；

21、在關(guān)鍵點(diǎn)位置處生成滿足二維高斯分布的第一掩膜；通過特征相似性計(jì)算生成第二掩膜；

22、將降維特征圖分別與第一掩膜和第二掩膜相乘后拼接，得到解耦后的關(guān)鍵點(diǎn)特征圖。

23、進(jìn)一步，所述步驟五中，采用熱力圖生成模塊生成關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖，所述熱力圖生成模塊設(shè)為n個(gè)，每一個(gè)熱力圖生成模塊對應(yīng)一種類型的關(guān)鍵點(diǎn)特征圖。

24、進(jìn)一步，所述步驟五中，未焊接區(qū)域的判定方法為：

25、根據(jù)流道端點(diǎn)位置及翅片寬度確定焊接區(qū)域；

26、提取焊接區(qū)域各列的最小像素值，若最小像素值超過預(yù)設(shè)閾值則標(biāo)記為未焊接區(qū)域。

27、本發(fā)明還提出了一種基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測系統(tǒng)，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序并實(shí)現(xiàn)如上所述基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法。

28、本發(fā)明還提出了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法。

29、本發(fā)明的有益效果在于：

30、本發(fā)明基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，不依賴檢測框在空間上區(qū)分不同的流道，也不需要額外的后處理對屬于不同流道的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行分組。而是將圖像中不同流道的不同關(guān)鍵點(diǎn)解耦成不同的特征，每個(gè)解耦出的特征圖用于圖像中特定流道的特定類型關(guān)鍵點(diǎn)的預(yù)測；相比自頂向下的方法，本發(fā)明關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測不需要額外的檢測器，同時(shí)一個(gè)點(diǎn)用一個(gè)特征圖預(yù)測，卷積有充足的能力擬合這種表達(dá)，有較高的檢測精度，另外，也不需要額外的后處理來進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)的分組，檢測效率較高。

技術(shù)特征：

1.一種基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，其特征在于：所述步驟一中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用hrnet-w32網(wǎng)絡(luò)，用于提取包含多尺度信息的混合特征圖。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，其特征在于：所述步驟二中，提取關(guān)鍵點(diǎn)特征的方法步驟為：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，其特征在于：所述步驟三中，對比學(xué)習(xí)的改進(jìn)infonce損失函數(shù)為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，其特征在于：所述步驟四中，對混合特征圖進(jìn)行解耦的方法為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，其特征在于：所述步驟五中，采用熱力圖生成模塊生成關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖，所述熱力圖生成模塊設(shè)為n個(gè)，每一個(gè)熱力圖生成模塊對應(yīng)一種類型的關(guān)鍵點(diǎn)特征圖。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，其特征在于：所述步驟五中，未焊接區(qū)域的判定方法為：

8.一種基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測系統(tǒng)，其特征在于：包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序并實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法。

9.一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于：所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于關(guān)鍵點(diǎn)解耦檢測的超聲翅片檢測方法，包括如下步驟：步驟一：獲取液冷散熱器翅片流道的超聲圖像；通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取所述超聲圖像的混合特征圖；步驟二：基于所述混合特征圖生成關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖以定位流道端點(diǎn)，得到包括外觀代表特征和位置的關(guān)鍵點(diǎn)特征；步驟三：采用對比學(xué)習(xí)對關(guān)鍵點(diǎn)特征進(jìn)行分組，使同一流道的關(guān)鍵點(diǎn)特征在特征空間中聚集，不同流道的關(guān)鍵點(diǎn)特征分離，將屬于同一流道的關(guān)鍵點(diǎn)分成一組；步驟四：基于關(guān)鍵點(diǎn)位置和分組，對混合特征圖進(jìn)行解耦，得到與每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)特征對應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn)特征圖；步驟五：基于關(guān)鍵點(diǎn)特征圖類型，生成對應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖，并基于關(guān)鍵點(diǎn)熱力圖的灰度閾值判定未焊接區(qū)域。

技術(shù)研發(fā)人員：駱琦,沈俊羽,蔡慶生,王黎
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣州多浦樂電子科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15