CN112686940A - 检测液面高度变化的方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种检测液面高度变化的方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取含有液体液面的图像；框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像；对待检测区域图像进行增强处理；对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。采用基于光学图像的检测方法来检测液体液面高度的变化，不需要采用传感器接触液体，通过摄像头代替人眼观察液面高度的变化；通过直线检测算法检测液面高度的变化来衡量固体与液体、液体与液体等溶解实验中的体积变化过程，画出随时间变化的液面高度曲线，并且智能分析判定化学反应起始、变化、结束三个过程，可实时推送化学反应的进度，实现无人操守观察，极大程度上降低了人力投入。

Description

检测液面高度变化的方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种检测液面高度变化的方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

传统的液面高度测量方法有电容式、激光检测法、静态压力检测等传感器检测方法，这类传感器对液体的类型要求具有局限性，并且需要与液体进行直接接触，导致应用场景狭隘。此外大部分测量液面高度的传感器需要使用前校准，对使用者的操作有专业化要求，导致其使用成本增加。对于一些液体高度变化缓慢，需要人工长期地观察和记录，投入人力数量多，人员易于疲劳。这样投入时间多、人工成本高。

因此，现有技术亟待有很大的进步。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于固体、液体溶解的化学反应时间长，反应缓慢，需要人工长期地观察和记录，投入人力数量多，人员易于疲劳，针对现有技术的上述的缺陷，本发明一方面提供一种检测液面高度变化的方法，包括：

获取含有液体液面的图像；

框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像；

对待检测区域图像进行增强处理；

对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。

优选地，所述对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线之前还包括：对经过增强处理的待检测区域图像进行边缘处理。

优选地，所述获取含有液体液面的图像包括：通过摄像头采集含有液体液面的视频；将含有液体液面的视频解析成以帧为单位的图像，形成含有液体液面的图像。

优选地，所述框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像包括：框定部分或者全部含有液体液面的图像，形成待检测区域图像。

优选地，所述对待检测区域图像进行增强处理包括：对待检测区域图像进行对比度增强、亮度增强和直方图正规化增强处理。

优选地，所述对待检测区域图像进行直方图正规化增强处理包括：

假设待检测区域图像为I，宽为W，高为H，I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值，将I中出现的最小灰度级记为I_min，最大灰度级记为I_max，即I(r,c)∈[I_min,I_max]，为使待检测区域图像输出图像O的灰度级范围为[O_min,O_max]，I(r,c)和O(r,c)做以下映射关系：

优选地，所述对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线包括：

设置初始状态码为假；

采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量；

判断当前直线数量是否等于1，如果等于1，则与初始状态码为真的前一帧图像进行对比，如果高度误差不超过3～6个像素值单位，则设置初始状态码为真；

初始状态码为真时，将当前时间和对应的液面高度值写入结果值中存储；

根据时间和液面高度数据画出曲线，即可实时跟踪液面高度的变化。

另一方面，本发明还提供了一种检测液面高度变化的装置，包括：

图像获取模块，用于获取含有液体液面的图像；

图像框定模块，用于框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像；

图像增强模块，用于对待检测区域图像进行增强处理；

霍夫直线检测模块，用于对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。

另一方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现上述检测液面高度变化的方法的步骤。

另一方面，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述检测液面高度变化的方法的步骤。

实施本发明的检测液面高度变化的方法，具有以下有益效果：采用基于光学图像的检测方法来检测液体液面高度的变化，不需要采用传感器接触液体，只需通过摄像头代替人眼观察液面高度的变化；通过直线检测算法检测液面高度的变化来衡量固体与液体、液体与液体等溶解实验中的体积变化过程，画出随时间变化的液面高度曲线，并且智能分析判定化学反应起始、变化、结束三个过程，可实时推送化学反应的进度，实现无人操守观察，极大程度上降低了人力投入。

附图说明

通过阅读下文优选的具体实施方式中的详细描述，本发明各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。说明书附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。显而易见地，下面描述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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明一种检测液面高度变化的方法流程图；

图2是本发明又一种检测液面高度变化的方法流程图；

图3是采用图2所示方法进行的化学实验实物图；

图4是图1中或者图2中采用的霍夫直线检测流程图；

图5是图1或者图2中采用的实施例中消抖滤波算法一组液面高度数据示例；

图6是图5在时间-液面高度图上的示意图；

图7是图5经过消抖滤波法算法后的液面高度数据示例；

图8是图7在时间-液面高度图上的示意图；

图9是本发明一种检测液面高度变化的装置结构示意图；

图10为根据本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。

具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供的检测液面高度变化的方法可应用于各种液体与固体、液体与液体之间发生化学反应的场合，化学反应中有高度变化的情况下，通过霍夫直线检测算法检测液面高度的变化来衡量溶液溶解实验中的体积变化的过程。可以画出随时间变化的液面高度曲线，并且智能分析判定化学反应起始、变化、结束三个重要的过程，可实时推送化学反应的进度，实现无人操守观察，可以大大缩小人力投入成本。

实施例一

请参阅图1，为本发明检测液面高度变化的方法流程图。如图1所示，在本发明第一实施例提供的检测液面高度变化的方法中，至少包括步骤：

S1、获取含有液体液面的图像。

在化学反应的开始，就设置好摄像头对化学反应的过程进行录制。将摄像头录制的视频实时传到终端上。通过摄像头采集含有液体液面的视频；将含有液体液面的视频解析成以帧为单位的图像，形成含有液体液面的图像。也可以通过获取现有的一段视频，来分析化学反应的历史过程。

S2、框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像。

可以根据需要，框定部分或者全部含有液体液面的图像，形成待检测区域图像。框定的目的是为了减小环境背景的干扰，只需要检测液体液面相关的区域。

S3、对待检测区域图像进行增强处理。

对待检测区域图像进行增强处理包括：对待检测区域图像进行对比度增强、亮度增强和直方图正规化增强处理。对待检测区域图像进行直方图正规化增强处理包括：

假设待检测区域图像为I，宽为W，高为H，I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值，将I中出现的最小灰度级记为I_min，最大灰度级记为I_max，即I(r,c)∈[I_min,I_max]，为使待检测区域图像输出图像O的灰度级范围为[O_min,O_max]，I(r,c)和O(r,c)做以下映射关系：

这个过程就是直方图正规化，直方图正规化是一种自动选取a和b的值的线性变换方法，其中

a表示乘数因子，b表示偏移量。

S4、对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。

对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线之前还包括：对经过增强处理的待检测区域图像进行边缘处理。将数据增强后的图像送入到边缘检测算法中，目的是减少图像空间中需要检测的点数量，可降低计算资源的使用率，并且可排除干扰，提升直线检测的准确度。最后将图像送入到霍夫直线检测算法，检测出液面直线。

图4是图1中或者图2中采用的霍夫直线检测流程图。如图4所示，对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线包括：

设置初始状态码为假；

采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量；

判断当前直线数量是否等于1，如果等于1，则与初始状态码为真的前一帧图像进行对比，如果高度误差不超过3～6个像素值单位，则设置初始状态码为真；如果数量大于1或者等于0，则初始状态码依然为假，没有变化；

初始状态码为真时，将当前时间和对应的液面高度值写入结果值中存储；

根据时间和液面高度数据画出曲线，即可实时跟踪液面高度的变化。

此处需要说明的是，按照一帧帧图像来进行霍夫直线检测的。当进行第一帧图像检测时，如果采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好为1，则由于没有其他帧与它进行对比，可以将第一帧图像的初始状态码设置为真；或者如果第一帧图像检测时，采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好不等于1，则按顺序接着对下一帧图像进行检测，直到采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好等于1的那一帧图像初始状态码置为真。后续则有比对的依据。收集每一帧初始状态码置为帧的图像的采集时间和液面高度数据。这么做的目的是为了过滤掉偏差数据，因为液面变化是线性缓慢的，相隔帧之间不会变化太大。

由于霍夫直线检测中可能会存在检测误差，导致曲线图发生连续性脉冲式抖动。为了提升监测的准确度和可读性，使得霍夫直线检测效果更佳，对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测之后，得到液面直线之前，还采用一种消抖滤波法来达到消除抖动干扰的目的。消抖滤波法的原理是：首先按照时间顺序把连续取的三个采样值加入到一个队列里，队列的长度固定为三。判断其中的中间值是否全小于首尾值或者全大于首尾值，则可判定这三个值组成了一个抖形波。已判定抖形波的三个数据，继续判断首尾两值的绝对差值是否小于阈值。需要说明的是：这里的阈值不固定，不同的化学反应快慢不同，则阈值可能不同。例如，铁块溶解实验的阈值设置为0.01～0.02即可。采用先进先出原则，如果两个判定都通过，则将中间数值删除，并将队尾的数值前移到中间位置。否则，只要其中任意一个判定条件不过，则将队首的值加入到最终结果队列中，队中和队尾位置数值依次前移到队首和队中。每次采样到一个新数据放入队尾，继续循环判断来消除波形抖动。最后按照时间顺序将最终结果队列中的高度数值填入到曲线图中，这样就可获得新的滤波结果。可见，通过采用消抖滤波法，则形成监测的准确度更高、可读性更强的液面直线。

采用本实施例，基于光学图像的检测方法来检测液体液面高度的变化，不需要采用传感器接触液体，只需通过摄像头代替人眼观察液面高度的变化；通过直线检测算法检测液面高度的变化来衡量固体与液体、液体与液体等溶解实验中的体积变化过程，画出随时间变化的液面高度曲线，并且智能分析判定化学反应起始、变化、结束三个过程，可实时推送化学反应的进度，实现无人操守观察，极大程度上降低了人力投入。

实施例二

图2是本发明又一种检测液面高度变化的方法流程图。图3是采用图2所示方法进行的化学实验实物图。请参阅图2、图3，具体实施过程如下：

S21、输入图像，以一张化学实验监测图像为例，图命名为图P1；

在化学反应的开始，就设置好摄像头对化学反应的过程进行录制。将摄像头录制的视频实时传到终端上。通过摄像头采集含有液体液面的视频；将含有液体液面的视频解析成以帧为单位的图像，形成含有液体液面的图像。也可以通过获取现有的一段视频，来分析化学反应的历史过程。

S22、框定监测区域，得到图P2；

可以根据需要，框定部分或者全部含有液体液面的图像，形成待检测区域图像。框定的目的是为了减小环境背景的干扰，只需要检测液体液面相关的区域。

S23、图像增强，对图像做增强处理得到图P3；

S24、图像灰度变换，生成灰度图像得到图P4；

对待检测区域图像进行增强处理包括：对待检测区域图像进行对比度增强、亮度增强和直方图正规化增强处理。对待检测区域图像进行直方图正规化增强处理包括：

假设待检测区域图像为I，宽为W，高为H，I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值，将I中出现的最小灰度级记为I_min，最大灰度级记为I_max，即I(r,c)∈[I_min,I_max]，为使待检测区域图像输出图像O的灰度级范围为[O_min,O_max]，I(r,c)和O(r,c)做以下映射关系：

这个过程就是直方图正规化，直方图正规化是一种自动选取a和b的值的线性变换方法，其中

a表示乘数因子，b表示偏移量。

S25、边缘检测，对灰度图像做边缘检测，去除干扰点，得到较为明显的边缘特征，效果见图P5；

将数据增强后的图像送入到边缘检测算法中，目的是减少图像空间中需要检测的点数量，可降低计算资源的使用率，并且可排除干扰，提升直线检测的准确度。最后将图像送入到霍夫直线检测算法，检测出液面直线。

S26、霍夫直线检测，对边缘检测的图像做霍夫直线检测，得到直线的起止两点，并在对应原画上出对应的液面高度线，如图P6；

S27、获取液面直线，记录下每个时间点对应的液面高度线的图像高度像素值，输出直线的首尾坐标，在原图上画出高度刻度线，最终绘制出液面高度-时间的曲线，便可记录下液面高度的实时变化过程，如图P7。

在P7中，在时刻65秒之后，液体体积出现的较大的上升变化。但是在65秒之前出现了较多的误偏差，曲线上升后立刻回落到原来的初始值，很明显这是由于液面高度直线检测带来的误偏差。

图4是图1中或者图2中采用的霍夫直线检测流程图。如图4所示，对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线包括：

设置初始状态码为假；

采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量；

判断当前直线数量是否等于1，如果等于1，则与初始状态码为真的前一帧图像进行对比，如果高度误差不超过3～6个像素值单位，则设置初始状态码为真，本实施例选为3个像素值单位；如果数量大于1或者等于0，则初始状态码依然为假，没有变化；此处需要说明的是，按照一帧帧图像来进行霍夫直线检测的。当进行第一帧图像检测时，如果采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好为1，则由于没有其他帧与它进行对比，可以将第一帧图像的初始状态码设置为真；或者如果第一帧图像检测时，采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好不等于1，则按顺序接着对下一帧图像进行检测，直到采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好等于1的那一帧图像初始状态码置为真。后续则有比对的依据。收集每一帧初始状态码置为帧的图像的采集时间和液面高度数据。这么做的目的是为了过滤掉偏差数据，因为液面变化是线性缓慢的，相隔帧之间不会变化太大。

初始状态码为真时，将当前时间和对应的液面高度值写入结果值中存储；

根据时间和液面高度数据画出曲线，即可实时跟踪液面高度的变化。

此处需要说明的是，按照一帧帧图像来进行霍夫直线检测的。当进行第一帧图像检测时，如果采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好为1，则由于没有其他帧与它进行对比，可以将第一帧图像的初始状态码设置为真；或者如果第一帧图像检测时，采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好不等于1，则按顺序接着对下一帧图像进行检测，直到采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好等于1的那一帧图像初始状态码置为真。后续则有比对的依据。收集每一帧初始状态码置为帧的图像的采集时间和液面高度数据。这么做的目的是为了过滤掉偏差数据，因为液面变化是线性缓慢的，相隔帧之间不会变化太大。

图5是图1或者图2采用的实施例中消抖滤波算法一组液面高度数据示例。图6是图5在时间-液面高度图上的示意图。由于液面高度直线检测带来的误偏差导致液面高度变化曲线出现较明显的误差抖动，本发明中采用消抖滤波法对抖动误差进行过滤。消抖的过程如下：假设一组液面高度数据如图5和图6所示。

将该数据输入到滤波算法中，计算过程如下：

1、滤波算法的输入为3个高度数值，记为front、mi dd l e、rear，每次对3个数据进行计算。

有如下三种判定场景：

场景1－中间值小于首值且中间值小于尾值，且首值尾值之间差值的绝对值小于或者等于阈值；

场景2－中间值大于首值且中间值大于尾值，且首值尾值之间差值的绝对值小于或者等于阈值；

场景3－区别与场景1和场景2的其他场景。

其中，thresh代表阈值；需要说明的是：这里的阈值不固定，不同的化学反应快慢不同，则阈值可能不同。例如，铁块溶解实验的阈值设置为0.01～0.02即可。

2、按照时间顺序先后将值送入滤波算法中。

3、如实例数据，首先将前三个值(20,20,20)依次赋值给front、middle、rear。

4、front、middle、rear符合场景3，所以将front值保存到最终结果集中。

5、将middle、rear值皆前移，占据front和middle位置；

6、将示例数据中的下一个数据添加到rear位置，继续重复上述的判断。

7、如果判定出现场景2和场景3，则将middle值删除，rear值位置前移到middle位置，继续重复以上步骤。

最终获得的结果集图7和滤波后的曲线图8如示，图7是图5经过消抖滤波法算法后的液面高度数据示例；图8是图7在时间-液面高度图上的示意图。

采用本实施例，基于光学图像的检测方法来检测液体液面高度的变化，不需要采用传感器接触液体，只需通过摄像头代替人眼观察液面高度的变化；通过直线检测算法检测液面高度的变化来衡量固体与液体、液体与液体等溶解实验中的体积变化过程，画出随时间变化的液面高度曲线，并且智能分析判定化学反应起始、变化、结束三个过程，可实时推送化学反应的进度，实现无人操守观察，极大程度上降低了人力投入。

实施例三

请参阅图9，为本发明一种检测液面高度变化的装置结构示意图，包括：

图像获取模块10，用于获取含有液体液面的图像；

在化学反应的开始，就设置好摄像头对化学反应的过程进行录制。将摄像头录制的视频实时传到终端上。通过摄像头采集含有液体液面的视频；将含有液体液面的视频解析成以帧为单位的图像，形成含有液体液面的图像。也可以通过获取现有的一段视频，来分析化学反应的历史过程。

图像框定模块20，用于框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像；

可以根据需要，框定部分或者全部含有液体液面的图像，形成待检测区域图像。框定的目的是为了减小环境背景的干扰，只需要检测液体液面相关的区域。

图像增强模块30，用于对待检测区域图像进行增强处理；

对待检测区域图像进行增强处理包括：对待检测区域图像进行对比度增强、亮度增强和直方图正规化增强处理。对待检测区域图像进行直方图正规化增强处理包括：

假设待检测区域图像为I，宽为W，高为H，I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值，将I中出现的最小灰度级记为I_min，最大灰度级记为I_max，即I(r,c)∈[I_min,I_max]，为使待检测区域图像输出图像O的灰度级范围为[O_min,O_max]，I(r,c)和O(r,c)做以下映射关系：

这个过程就是直方图正规化，直方图正规化是一种自动选取a和b的值的线性变换方法，其中

a表示乘数因子，b表示偏移量。

霍夫直线检测模块40，用于对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。

霍夫直线检测模块40还包括边缘处理模块401，用于对经过增强处理的待检测区域图像进行边缘处理。将数据增强后的图像送入到边缘检测算法中，目的是减少图像空间中需要检测的点数量，可降低计算资源的使用率，并且可排除干扰，提升直线检测的准确度。最后将图像送入到霍夫直线检测算法，检测出液面直线。

霍夫直线检测模块40还包括初始状态码设置模块402，用于设置初始状态码为假；计算模块403，用于采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量；判断模块404，用于判断当前直线数量是否等于1，如果等于1，则与初始状态码为真的前一帧图像进行对比，如果高度误差不超过3～6个像素值单位，则设置初始状态码为真，初始状态码为真时，将当前时间和对应的液面高度值写入结果值中存储；画曲线模块405，用于根据时间和液面高度数据画出曲线，即可实时跟踪液面高度的变化。

此处需要说明的是，按照一帧帧图像来进行霍夫直线检测的。当进行第一帧图像检测时，如果采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好为1，则由于没有其他帧与它进行对比，可以将第一帧图像的初始状态码设置为真；或者如果第一帧图像检测时，采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好不等于1，则按顺序接着对下一帧图像进行检测，直到采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量刚好等于1的那一帧图像初始状态码置为真。后续则有比对的依据。收集每一帧初始状态码置为帧的图像的采集时间和液面高度数据。这么做的目的是为了过滤掉偏差数据，因为液面变化是线性缓慢的，相隔帧之间不会变化太大。

采用本实施例，基于光学图像的检测方法来检测液体液面高度的变化，不需要采用传感器接触液体，只需通过摄像头代替人眼观察液面高度的变化；通过直线检测算法检测液面高度的变化来衡量固体与液体、液体与液体等溶解实验中的体积变化过程，画出随时间变化的液面高度曲线，并且智能分析判定化学反应起始、变化、结束三个过程，可实时推送化学反应的进度，实现无人操守观察，极大程度上降低了人力投入。

实施例四

图10为根据本发明实施例提供的电子设备的实体结构示意图。基于上述实施例的内容，如图8所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、存储器(memory)302和总线303；其中，处理器301和存储器302通过总线303完成相互间的通信；处理器301用于调用存储在存储器302中并可在处理器301上运行的计算机程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的检测液面高度变化的方法，例如包括：

S1、获取含有液体液面的图像；

S2、框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像；

S3、对待检测区域图像进行增强处理；

S4、对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。

此外，上述的存储器302中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案实质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例检测液面高度变化的方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘，只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存储存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁碟或者光盘等各种存储程序代码的介质。

采用本实施例，基于光学图像的检测方法来检测液体液面高度的变化，不需要采用传感器接触液体，只需通过摄像头代替人眼观察液面高度的变化；通过直线检测算法检测液面高度的变化来衡量固体与液体、液体与液体等溶解实验中的体积变化过程，画出随时间变化的液面高度曲线，并且智能分析判定化学反应起始、变化、结束三个过程，可实时推送化学反应的进度，实现无人操守观察，极大程度上降低了人力投入。

实施例五

本发明另一实施例公开一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各实施例所提供的检测液面高度变化的方法，例如包括步骤：

S1、获取含有液体液面的图像；

S2、框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像；

S3、对待检测区域图像进行增强处理；

S4、对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。

采用本实施例，采用本实施例，基于光学图像的检测方法来检测液体液面高度的变化，不需要采用传感器接触液体，只需通过摄像头代替人眼观察液面高度的变化；通过直线检测算法检测液面高度的变化来衡量固体与液体、液体与液体等溶解实验中的体积变化过程，画出随时间变化的液面高度曲线，并且智能分析判定化学反应起始、变化、结束三个过程，可实时推送化学反应的进度，实现无人操守观察，极大程度上降低了人力投入。

实施例六

本发明另一实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质,非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令,计算机指令使计算机执行上述各方法实施例所提供的检测液面高度变化的方法，例如包括步骤：

S1、获取含有液体液面的图像；

S2、框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像；

S3、对待检测区域图像进行增强处理；

S4、对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。

采用本实施例，基于光学图像的检测方法来检测液体液面高度的变化，不需要采用传感器接触液体，只需通过摄像头代替人眼观察液面高度的变化；通过直线检测算法检测液面高度的变化来衡量固体与液体、液体与液体等溶解实验中的体积变化过程，画出随时间变化的液面高度曲线，并且智能分析判定化学反应起始、变化、结束三个过程，可实时推送化学反应的进度，实现无人操守观察，极大程度上降低了人力投入。

本发明是根据特定实施例进行描述的，但本领域的技术人员应明白在不脱离本发明范围时，可进行各种变化和等同替换。此外，为适应本发明技术的特定场合，可对本发明进行诸多修改而不脱离其保护范围。因此，本发明并不限于在此公开的特定实施例，而包括所有落入到权利要求保护范围的实施例。

Claims (10)

1.一种检测液面高度变化的方法，其特征在于，包括：

获取含有液体液面的图像；

框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像；

对待检测区域图像进行增强处理；

对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。

2.根据权利要求1所述的检测液面高度变化的方法，其特征在于，所述对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线之前还包括：对经过增强处理的待检测区域图像进行边缘处理。

3.根据权利要求1所述的检测液面高度变化的方法，其特征在于，所述获取含有液体液面的图像包括：通过摄像头采集含有液体液面的视频；将含有液体液面的视频解析成以帧为单位的图像，形成含有液体液面的图像。

4.根据权利要求1所述的检测液面高度变化的方法，其特征在于，所述框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像包括：框定部分或者全部含有液体液面的图像，形成待检测区域图像。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的检测液面高度变化的方法，其特征在于，所述对待检测区域图像进行增强处理包括：对待检测区域图像进行对比度增强、亮度增强和直方图正规化增强处理。

6.根据权利要求5所述的检测液面高度变化的方法，其特征在于，所述对待检测区域图像进行直方图正规化增强处理包括：

假设待检测区域图像为I，宽为W，高为H，I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值，将I中出现的最小灰度级记为I_min，最大灰度级记为I_max，即I(r,c)∈[I_min,I_max]，为使待检测区域图像输出图像O的灰度级范围为[O_min,O_max]，I(r,c)和O(r,c)做以下映射关系：

7.根据权利要求5所述的检测液面高度变化的方法，其特征在于，所述对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线包括：

设置初始状态码为假；

采用霍夫直线检测算法，计算当前直线数量；

判断当前直线数量是否等于1，如果等于1，则与初始状态码为真的前一帧图像进行对比，如果高度误差不超过3～6个像素值单位，则设置初始状态码为真；

初始状态码为真时，将当前时间和对应的液面高度值写入结果值中存储；

根据时间和液面高度数据画出曲线，即可实时跟踪液面高度的变化。

8.一种检测液面高度变化的装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取含有液体液面的图像；

图像框定模块，用于框定含有液体液面的图像，形成待检测区域图像；

图像增强模块，用于对待检测区域图像进行增强处理；

霍夫直线检测模块，用于对经过增强处理的待检测区域图像进行霍夫直线检测，得到液面直线。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时，实现如权利要求1至7任一项所述检测液面高度变化的方法的步骤。

10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述检测液面高度变化的方法的步骤。

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