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本发明属于工业漏气检测和计算机视觉领域，涉及一种基于红外热成像和深度学习模型的工业气体泄露检测方法，包括以下步骤：步骤一，使用红外热成像仪对工业漏气设备进行拍照成像；步骤二，对采集到的红外气体图像中的气体区域进行检测框标注，并制作为工业设备漏气红外图像数据集；步骤三，构建轻量级工业设备漏气检测深度学习模型；步骤四，训练轻量级工业设备漏气检测深度学习模型；步骤五，获取训练完成后的模型参数配置文件并部署应用至设备端，进行实时地多场景工业设备漏气检测。本发明有效解决了工业不可见漏气的检测问题，可以及时并清晰地反馈设备是否漏气，保障工业生产安全，具有广泛的应用价值。

有效解决了工业不可见漏气的检测问题，可以及时并清晰地反馈设备是否漏气，保障工业生产安全，具有广泛的应用价值。

浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。