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原文传递一种基于人工智能模型的界面张力测量方法

专利名称：	一种基于人工智能模型的界面张力测量方法
摘要：	本发明属于智能检测领域，具体涉及一种基于人工智能模型的界面张力测量方法。执行旋转滴界面张力测量方法时，使用人工判读光学影像的方式，存在很大的人为测量误差，且生产效率底下；使用图像识别法测量，经常无法识别被测目标，造成较大误差或者错误测量。本发明提供一种基于人工智能模型的界面张力测量方法，建立标准物识别模型并对其进行训练修正，算出旋转滴界面张力仪成像系统的放大倍率。之后建立旋转滴识别模型并对其进行训练修正，通过旋转滴识别模型算出的旋转滴像素尺寸算出旋转滴的几何尺寸，并进一步算出旋转滴的界面张力值。提高了界面张力测量结的精确度、准确度和可重复性，降低人工劳动强度，生产效率大幅度提升。
专利类型：	发明专利
申请人：	徐开
发明人：	徐开;王雷
专利状态：	有效
申请日期：	1900-01-20T00:00:00+0805
发布日期：	1900-01-20T08:00:00+0805
申请号：	CN201911390634.1
公开号：	CN111122390A
代理机构：	北京和信华成知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	焦海峰
分类号：	G01N13/02;G06T7/00;G06T7/60;G06K9/62;G;G01;G06;G01N;G06T;G06K;G01N13;G06T7;G06K9;G01N13/02;G06T7/00;G06T7/60;G06K9/62
申请人地址：	100029 北京市朝阳区北四环东路108号千鹤家园10号楼1708
主权项：	1.一种基于人工智能模型的界面张力测量方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1、使用旋转滴界面张力仪拍摄具有标准尺寸的标准物照片，所述标准物具有标准长度W毫米及标准宽度H毫米；步骤2、利用CNN卷积神经网络建立标准物识别模型并训练，识别标准物照片中与所述标准尺寸对应的像素数量，识别出的标准物具有长度像素数量w和宽度像素数量h；步骤3、计算旋转滴界面张力仪成像系统的水平方向放大倍率α和垂直方向放大倍率β；步骤4、使用旋转滴界面张力仪拍摄旋转滴照片；步骤5、利用CNN卷积神经网络建立旋转滴识别模型并训练，识别旋转滴照片中旋转滴的长度像素数l和宽度像素数d；步骤6、计算旋转滴的长度L和宽度D；步骤7、计算界面张力值。 2.根据权利要求1所述的界面张力测量方法，其特征在于：所述标准物的形状是圆柱体、立方体或矩形片状物体。 3.根据权利要求1或2所述的界面张力测量方法，其特征在于：步骤2中，建立标准物识别模型并训练，包括以下步骤： (1)制作标准物照片数据集； (2)搭建标准物识别模型，标准物识别模型包括特征提取、特征融合、池化、降低维度、上采样和维度恢复； (3)训练标准物识别模型，使得标准物识别模型损失函数输出的结果满足要求； (4)导出标准物识别模型。 4.根据权利要求3所述的界面张力测量方法，其特征在于：制作标准物照片数据集时，对M张通过旋转滴界面张力仪拍摄的标准物照片进行人工框选标记，即对每张标准物照片的轮廓用矩形框进行框选并保留框选边界，形成标准物区域。 5.根据权利要求4所述的界面张力测量方法，其特征在于：训练标准物识别模型时，使用深度学习训练框架对模型进行训练，将标准物照片和对应的人工框选标记后的标准物照片以组合的形式输入标准物识别模型，根据标准物识别模型损失函数输出的结果，对标准物识别模型进行修正，并重复该过程，直到标准物识别模型的损失函数的输出结果达到要求。 6.根据权利要求5所述的界面张力测量方法，其特征在于：将标准物照片输入训练好的标准物识别模型，并由标准物识别模型输出标准物的长度像素数量w和宽度像素数量h。 7.根据权利要求1所述的界面张力测量方法，其特征在于： 8.根据权利要求1所述的界面张力测量方法，其特征在于：步骤5中，建立旋转滴识别模型并训练，包括以下步骤： (1)制作旋转滴照片数据集； (2)搭建旋转滴识别模型，旋转滴识别模型包括特征提取、特征融合、池化、降低维度、上采样和维度恢复； (3)训练旋转滴识别模型，使得标准物识别模型损失函数输出的结果满足要求； (4)导出旋转滴识别模型。 9.根据权利要求8所述的界面张力测量方法，其特征在于：制作旋转滴照片数据集时，对N张通过旋转滴界面张力仪拍摄的旋转滴照片进行人工标记，标记时对每张旋转滴照片的长和宽用线段进行标记并保留线段。 10.根据权利要求9所述的界面张力测量方法，其特征在于：训练旋转滴识别模型时，使用深度学习训练框架对模型进行训练，将旋转滴照片和对应的人工标记后的旋转滴照片以组合的形式输入旋转滴识别模型，根据旋转滴识别模型损失函数输出的结果，对旋转滴识别模型进行修正，并重复该过程，直到旋转滴识别模型的损失函数的输出结果达到要求。 11.根据权利要求10所述的界面张力测量方法，其特征在于：将旋转滴照片输入训练好的旋转滴识别模型中，并由旋转滴识别模型输出旋转滴的长度像素数l和宽度像素数d。 12.根据权利要求1所述的界面张力测量方法，其特征在于： L＝l×α D＝d×β。 13.根据权利要求1所述的界面张力测量方法，其特征在于：通过以下公式计算旋转滴界面张力： σ＝3.4269·10-7·Δρ·P2·D3·f(L/D) 式中：σ为界面张力，mN/m；Δρ为旋转滴两项密度差，g/cm3；P为转速，r/min；D为旋转滴宽度，mm；f(L/D)为校正因子，L为旋转滴长度，mm；当L/D≥4时，f(L/D)＝1；当L/D≤4时，f(L/D)的数值通过查找界面张力校正因子表获得。 14.根据权利要求4或9所述的界面张力测量方法，其特征在于：所述M或N的取值不小于5000。 15.根据权利要求5或10所述的界面张力测量方法，其特征在于：判断训练完成的标准是损失函数输出值小于0.5。
所属类别：	发明专利