摘要
本发明提供了一种基于图像传感芯片的液体颗粒计数方法及装置,主要解决现有油品颗粒检测技术中,激光散射自动颗粒计数法检测精度较低、显微镜检测法成本较高且可靠性较差的问题。本发明的方案为使用芯片端通过光源、图像传感芯片拍摄液体样品的显微图像,计算机端对采集到液体样品的显微图像进行编码和预处理,再通过基于深度学习的计算机视觉目标检测模块,实现颗粒物识别与粒径分析。经实验验证,本发明能够精准识别颗粒物并有效剔除气泡、水滴等干扰物,测量精度提高约25%,颗粒检测范围拓展至0.4‑1000μm。整体设计实现了小型化、高精度、高效率与低成本的协同统一,为油品颗粒实时监测与现场应用提供了新的技术路径。
技术关键词
迁移学习模型
图像传感芯片
颗粒计数方法
液体
直方图均衡化
粒径分布图
计算机视觉
直方图匹配算法
大规模图像数据
样本
传输线
颗粒检测技术
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