适用于自动测试的测试数据识别处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了适用于自动测试的测试数据识别处理方法及系统，包括：对仪表设备进行建模；状态参数设置；按照设置的行动路径，利用行动支撑模块将图像采集模块和位置微调模块运送到外场试验环境下固定式无交互接口的检测仪表设备的设定位置；其中，图像采集模块安装在位置微调模块上，所述位置微调模块安装在行动支撑模块上；按照设置的微调角度和微调距离，对实现位置微调模块的角度和位置进行微调；图像采集模块对标定参考位置处的仪表设备工作状态进行图像采集；按照设置的特征提取算法对图像进行特征提取；基于特征模型库，按照设置的匹配识别算法对图像提取特征进行特征识别，对识别结果进行可视化展示并存储特征识别结果。

【技术实现步骤摘要】
适用于自动测试的测试数据识别处理方法及系统
本专利技术属于测试
，涉及适用于自动测试的测试数据识别处理方法及系统。
技术介绍
随着测试测量技术、信息与通信技术的快速发展，各种仪表设备在如外场(科研)试验、野外(现场)检测保障等领域得到了越来越多的应用。但是，现阶段由于各种原因在相关应用领域仍然存在大量难以进行程控状态交互控制，甚至不提供互操作交互接口的仪表设备，如应用于外场试验或野外环境的固定式及手持式无交互接口检测仪表设备等。因为获取进而处理应用这些仪表设备的测试数据及信息是实现高效精确自动综合测试及其应用的关键所在，因此需要一种不依赖于传统程控交互模式且适用于自动测试的测试数据识别及处理方法，支撑解决将该类仪表设备的测试功能特性整合融入自动测试完整能力的技术问题，以通用化的方式最大限度地满足实际应用的测试需求。目前对此类问题的解决方式主要采用人工观察、记录或拍照的方式获取原始测试数据，再通过人工干预的数据集成方式对原始测试数据进行处理或应用，没有适用于面向实际应用形成自动测试的解决方案。而在如外场(科研)试验、野外(现场)检测保障等诸多应用领域中，对于该类仪表设备的测试功能都有需满足高效实时响应的自动化要求，以及基于自动测试并适应不同应用场景与环境的保障应用需求。目前完全依靠人工观察、记录或拍照获取该类仪表设备的原始测试数据，再通过人工干预的数据集成方式对原始测试数据进行处理或应用，存在如下不足：1、人工观察、记录或拍照的方式需要人员全程参与，对于人员难以抵近观察或需要无人值守等情况则无法实现对测试数据的获取；2、人工观察、记录或拍照的方式对测试数据的获取效率较低，难以实现测试数据的有效收集、保存、管理以及分析处理等；3、人工观察、记录或拍照的方式对于测试数据进行有效信息提取、处理、融合及应用等极为不便，无法将该类仪表设备的测试功能整合融入自动综合测试的完整能力，应用该类仪表设备的综合效率较低而综合代价较高。
技术实现思路
本专利技术提供适用于自动测试的测试数据识别处理方法及系统，可有效解决该类仪表设备的测试功能特性整合融入自动综合测试完整能力的技术问题，以通用化的方式最大限度地满足实际应用的测试需求。本专利技术既不依赖对该类仪表设备更改设计以支持传统程控交互模式，也不再依靠人工观察、记录的方式获取测试数据，以及采用人工干预的方式提取、处理、融合和应用测试数据中的有效信息。适用于自动测试的测试数据识别处理方法，包括：步骤(1)：对仪表设备进行建模：构建仪表设备的运行状态数据与测试结果数据之间映射转换关系的特征模型库；建立特征提取算法库和匹配识别算法库；步骤(2)：状态参数设置：所述状态参数设置，包括：设置行动路径、微调角度和微调距离、标定参考位置、识别模式、特征提取算法和匹配识别算法；步骤(3)：按照设置的行动路径，利用行动支撑模块将图像采集模块和位置微调模块运送到外场试验环境下固定式无交互接口的检测仪表设备的设定位置；其中，图像采集模块安装在位置微调模块上，所述位置微调模块安装在行动支撑模块上；步骤(4)：按照设置的微调角度和微调距离，对实现位置微调模块的角度和位置进行微调；步骤(5)：图像采集模块对标定参考位置处的仪表设备工作状态进行图像采集；步骤(6)：按照设置的特征提取算法对图像进行特征提取；基于特征模型库，按照设置的匹配识别算法对图像提取特征进行特征识别，对识别结果进行可视化展示并存储特征识别结果。所述识别模式至少包括自动识别与人工确认两种。如果步骤(2)中的识别模式是自动识别模式，则步骤(3)-(6)就按照预先设定的状态参数进行处理，同时所识别测试数据自动进行记录存储；如果步骤(2)中的识别模式是人工确认模式，则步骤(3)-(6)每个步骤都按照人工输入的状态参数进行处理。所述步骤(2)特征提取算法是从步骤(1)的特征提取算法库中选择的；所述步骤(2)的匹配识别算法是从步骤(1)的匹配识别算法库中选择的。特征提取算法库存放特征提取算法的属性信息，包括：特征提取算法名称、特征提取算法存储路径及特征提取算法缺省参数属性；匹配识别算法库存放匹配识别算法的属性信息，包括：匹配识别算法名称、匹配识别算法存储路径及匹配识别算法缺省参数属性；所述图像采集模块，包括：高清摄像头、热红外相机或高光谱相机。所述行动支撑模块，包括：工业级无人机。所述位置微调模块，包括：云台和激光雷达，所述云台和激光雷达均与控制器连接；所述激光雷达用于测距，所述云台用于根据激光雷达所测距离在控制器的控制下进行位置调整。所述云台允许替换为：直线微调机构和旋转微调机构，其中直线微调机构由第一步进电机及机械传动机构组合而成，第一步进电机通过第一步进电机驱动器与控制器连接，所述旋转微调机构由第二步进电机及机械传动机构组合而成，第二步进电机通过第二步进电机驱动器与控制器连接。所述特征模型库，包括：仪表设备的基本信息、仪表设备的参考位置特征、运行状态特性、结构数据特征；仪表设备的基本信息，包括：名称和编号；仪表设备的参考位置特征，是指在每个仪表设备终端显示器的设定位置布设一个标准图形(如“十”)，所述标准图形，用于实现图像采集模块的定位；运行状态特性，包括：仪表设备自身的工作状态、仪表设备测试/监测功能的状态显示；所述仪表设备测试/监测功能的状态显示，包括：数字、量纲、字符、曲线和图形；结构数据特征，包括：原始测量结果数据的量值范围。适用于自动测试的测试数据识别处理系统，包括：存储器、处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，完成以下步骤：步骤(1)：对仪表设备进行建模：构建仪表设备的运行状态数据与测试结果数据之间映射转换关系的特征模型库；建立特征提取算法库和匹配识别算法库；步骤(2)：状态参数设置：所述状态参数设置，包括：设置行动路径、微调角度和微调距离、标定参考位置、识别模式、特征提取算法和匹配识别算法；步骤(3)：按照设置的行动路径，利用行动支撑模块将图像采集模块和位置微调模块运送到外场试验环境下固定式无交互接口的检测仪表设备的设定位置；其中，图像采集模块安装在位置微调模块上，所述位置微调模块安装在行动支撑模块上；步骤(4)：按照设置的微调角度和微调距离，对实现位置微调模块的角度和位置进行微调；步骤(5)：图像采集模块对标定参考位置处的仪表设备工作状态进行图像采集；步骤(6)：按照设置的特征提取算法对图像进行特征提取；基于特征模型库，按照设置的匹配识别算法对图像提取特征进行特征识别，对识别结果进行可视化展示并存储特征识别结果。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1、无需人员全程参与或干预，也不需要根据自动测试要求对外场试验环境下仪表设备进行适应性更改设计，即可以通过本专利技术实现各种实际应用中自动化、高效率的测试数据获取及其相关有效信息提取、处理、融合与应用，以通用化的方式最大限度地满足实际应用的测试需求。2、支撑各种实际应用综合解决方案的应用场景与范围得到极大扩展，能够在人员无法抵近、观察、值守的危险、有限、偏远区域或其相关状态环境，使得测试数据的识别处理适应无人全程参与及值守的自动化需求，满足全时空、宽应用范围条件下的应用要求。3、能够将不提供传统程控交互模式的仪表设备测试功能特性整合融本文档来自技高网...

【技术保护点】
适用于自动测试的测试数据识别处理方法，其特征是，包括：步骤(1)：对仪表设备进行建模：构建仪表设备的运行状态数据与测试结果数据之间映射转换关系的特征模型库；建立特征提取算法库和匹配识别算法库；步骤(2)：状态参数设置：所述状态参数设置，包括：设置行动路径、微调角度和微调距离、标定参考位置、识别模式、特征提取算法和匹配识别算法；步骤(3)：按照设置的行动路径，利用行动支撑模块将图像采集模块和位置微调模块运送到外场试验环境下固定式无交互接口的检测仪表设备的设定位置；其中，图像采集模块安装在位置微调模块上，所述位置微调模块安装在行动支撑模块上；步骤(4)：按照设置的微调角度和微调距离，对实现位置微调模块的角度和位置进行微调；步骤(5)：图像采集模块对标定参考位置处的仪表设备工作状态进行图像采集；步骤(6)：按照设置的特征提取算法对图像进行特征提取；基于特征模型库，按照设置的匹配识别算法对图像提取特征进行特征识别，对识别结果进行可视化展示并存储特征识别结果。

【技术特征摘要】
1.适用于自动测试的测试数据识别处理方法，其特征是，包括：步骤(1)：对仪表设备进行建模：构建仪表设备的运行状态数据与测试结果数据之间映射转换关系的特征模型库；建立特征提取算法库和匹配识别算法库；步骤(2)：状态参数设置：所述状态参数设置，包括：设置行动路径、微调角度和微调距离、标定参考位置、识别模式、特征提取算法和匹配识别算法；步骤(3)：按照设置的行动路径，利用行动支撑模块将图像采集模块和位置微调模块运送到外场试验环境下固定式无交互接口的检测仪表设备的设定位置；其中，图像采集模块安装在位置微调模块上，所述位置微调模块安装在行动支撑模块上；步骤(4)：按照设置的微调角度和微调距离，对实现位置微调模块的角度和位置进行微调；步骤(5)：图像采集模块对标定参考位置处的仪表设备工作状态进行图像采集；步骤(6)：按照设置的特征提取算法对图像进行特征提取；基于特征模型库，按照设置的匹配识别算法对图像提取特征进行特征识别，对识别结果进行可视化展示并存储特征识别结果。2.如权利要求1所述的适用于自动测试的测试数据识别处理方法，其特征是，所述识别模式至少包括自动识别与人工确认两种：如果步骤(2)中的识别模式是自动识别模式，则步骤(3)-(6)就按照预先设定的状态参数进行处理，同时所识别测试数据自动进行记录存储；如果步骤(2)中的识别模式是人工确认模式，则步骤(3)-(6)每个步骤都按照人工输入的状态参数进行处理。3.如权利要求1所述的适用于自动测试的测试数据识别处理方法，其特征是，所述步骤(2)特征提取算法是从步骤(1)的特征提取算法库中选择的；所述步骤(2)的匹配识别算法是从步骤(1)的匹配识别算法库中选择的。4.如权利要求1所述的适用于自动测试的测试数据识别处理方法，其特征是，特征提取算法库存放特征提取算法的属性信息，包括：特征提取算法名称、特征提取算法存储路径及特征提取算法缺省参数属性；匹配识别算法库存放匹配识别算法的属性信息，包括：匹配识别算法名称、匹配识别算法存储路径及匹配识别算法缺省参数属性。5.如权利要求1所述的适用于自动测试的测试数据识别处理方法，其特征是，所述图像采集模块，包括：高清摄像头、热红外相机或高光谱相机；所述行动支撑模块，包括：工业级无人机；所述位置微调模块，包括：云台和激光雷达，所述云台和激光雷达均与控制器连接；所述激光雷达用于测距，所述云台用于根据激光...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭敏，赵秀才，阎涛，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第四十一研究所，
类型：发明
国别省市：山东,37