一种基于图像识别的机台状态采集方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于图像识别的机台状态采集方法及系统，该方法包括以下步骤：实时地捕获机台显示器的图像；将图像与模板数据库中的图像模板进行对比，并调用与图像相匹配的图像模板，按照该匹配的图像模板将接收到的图像划分为多个识别区域；提取多个识别区域中的曲线识别区域；通过曲线坐标系及坐标轴刻度判断曲线识别区域中的曲线类型；根据匹配的图像模板对该曲线类型所定义的图像点的数据格式及存储方式将曲线识别区域中的图像点转换为数据填入监测数据表并发送至存储数据库。本发明专利技术的方法及系统，能够将机台状态信息格式化输出以方便监测并且成本低，还能够将不同的曲线识别转换为数据，方便查询。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的机台状态采集方法及系统
本专利技术涉及数据采集
，尤其涉及一种基于图像识别的机台状态采集方法及系统。
技术介绍
在印刷或制造车间包括MES实施、大数据分析或AI改造的智能化改造过程中，有不少机台的重要状态数据由于原厂商不提供数据接口等而无法直接采集。然而，机台状态信息是工艺参数优化、产品质量稳定性优化的基础，机台状态信息的采集是必需的。目前，机台状态信息的采集包括两种方式：第一，在机台上安装数据采集装置，通过破解协议将机台状态信息采集出来；第二，通过机台屏幕捕获将机台状态信息采集出来。然而，以上两种方式具有以下缺陷：第一种方式需要额外加装装置，还需要破解协议，成本太高；第二种方式仅能得到大量的图片，所需存储空间大、同时不方便监测。另外，采集到的图片通常包括多种曲线，这些曲线不易识别转化为数据。因此，需要一种能够将机台状态信息格式化输出以方便监测并且能够识别多种曲线转化为数据的基于图像识别的机台状态采集方法及系统。
技术实现思路
鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于图像识别的机台状态采集方法及系统。本专利技术的一个方面，提供了一种基于图像识别的机台状态采集方法，包括以下步骤：实时地捕获机台显示器的图像；将图像与模板数据库中的图像模板进行对比，并调用与图像相匹配的图像模板，按照该匹配的图像模板将接收到的图像划分为多个识别区域；提取多个识别区域中的曲线识别区域；通过曲线坐标系及坐标轴刻度判断曲线识别区域中的曲线类型；根据匹配的图像模板对该曲线类型所定义的图像点的数据格式及存储方式将曲线识别区域中的图像点转换为数据填入监测数据表并发送至存储数据库。所述基于图像识别的机台状态采集方法，还包括：捕获机台显示器的图像模板，并对该图像模板中典型图像区域进行框选，并定义该典型图像区域与监测数据表之间的映射关系以及该典型图像区域的数据格式和存储方式，将定义好的图像模板发送至模板数据库进行存储。当典型图像区域为曲线识别区域时，对该曲线模板中曲线坐标系及坐标轴刻度和坐标系下数据点的数据格式及存储方式进行定义。数据点的数据格式为结构化表格或结构化的标记语言。曲线识别区域为线条图、柱状图和饼状图中任一。曲线类型参数包括：数值来源、数值更新周期、坐标系量纲、坐标系刻度更新周期、坐标系刻度与坐标值的映射关系。所述通过曲线坐标系及坐标轴刻度判断曲线识别区域中的曲线类型，具体包括：以曲线坐标系的0点为起点，记录屏幕像素点；通过OCR技术识别坐标轴刻度；记录曲线的图像点；通过屏幕像素点、坐标轴刻度和曲线的图像点判断曲线识别区域中的曲线类型。所述将曲线识别区域中的图像点转换为数据填入监测数据表，具体包括：针对连续两帧曲线识别区域做差分，若无差异，则继续等待下一帧；若有差异，则将当前时刻作为最新数据点的计算机记录时间；识别当前曲线变化的最新数据点的屏幕像素点坐标；根据该屏幕像素点坐标计算最新数据点的输出数据填入监测数据表。本专利技术的另一个方面，提供了一种基于图像识别的机台状态采集系统，包括：机台显示器图像采集装置，用于实时地捕获机台显示器的图像，并将该图像发送至模板匹配模块；模板匹配模块，用于将图像与模板数据库中的图像模板进行对比，并调用与图像相匹配的图像模板，按照该匹配的图像模板将接收到的图像划分为多个识别区域；曲线识别区域提取模块，用于提取多个识别区域中的曲线识别区域；曲线类型判断模块，用于通过曲线坐标系及坐标轴刻度判断曲线识别区域中的曲线类型；曲线识别模块，用于根据匹配的图像模板对该曲线类型所定义的图像点的数据格式及存储方式将曲线识别区域中的图像点转换为数据填入监测数据表并发送至存储数据库。所述基于图像识别的机台状态采集系统，还包括：模板定义向导模块，用于接收图像模板，对该图像模板中典型图像区域进行框选，并定义该典型图像区域与监测数据表之间的映射关系以及该典型图像区域的数据格式和存储方式，将定义好的图像模板发送至模板数据库进行存储；其中，机台显示器图像采集装置，还用于捕获机台显示器的图像模板，机台初始化时将该图像模板发送至模板定义向导模块。本专利技术的基于图像识别的机台状态采集方法及系统通过建立模板数据库来在线匹配每帧机台状态图片，根据所匹配的图像模板将每帧机台状态图片划分为各识别区域，并针对曲线识别区域进行曲线类型的判断并对曲线识别区域进行内容识别，以得到曲线点等可查询的数据，不仅所占存储空间小，而且便于监测，成本低。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，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。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1为本专利技术实施例的基于图像识别的机台状态采集方法的步骤图；图2为本专利技术实施例的基于图像识别的机台状态采集系统连接框图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。本
技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本专利技术所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。本专利技术根据数值表示方式、数值更新周期、x/y轴更新频率等因素将曲线分为若干种类型进行识别，针对给定类型，根据更新点的屏幕像素点坐标，进行当前值识别。图1为本专利技术实施例的基于图像识别的机台状态采集方法的步骤图，如图1所示，本专利技术提供的基于图像识别的机台状态采集方法，包括以下步骤：S1，实时地捕获机台显示器的图像。S2，将图像与模板数据库中的图像模板进行对比，并调用与图像相匹配的图像模板，按照该匹配的图像模板将接收到的图像划分为多个识别区域。S3，提取多个识别区域中的曲线识别区域。在实际应用中，曲线识别区域为线条图、柱状图和饼状图中任一。S4，通过曲线坐标系及坐标轴刻度判断曲线识别区域中的曲线类型。曲线类型参数包括：数值来源、数值更新周期、坐标系量纲、坐标系刻度更新周期、坐标系刻度与坐标值的映射关系。具体地，曲线类型通过图像模板中的曲线模板来区分，图像模板包括曲线和坐标系。曲线即数值部分，包括数值来源和数值更新周期，其中，数值来源为点、柱状y高度、柱状x长度等。坐标系包括坐标系量纲、坐标系刻度更新周期以及坐标系刻度与坐标值的映射关系。曲线模板的示例如下：所述通过曲线坐标系及坐标轴刻度判断曲线识别区域中的曲线类型，具体包括：以曲线坐标系的0点为起点，向右向上为正，记录屏幕像素点，将屏幕像素点设置为(li+1，hi+1)；通过OCR(OpticalCharacterRecog本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的机台状态采集方法，其特征在于，包括以下步骤：实时地捕获机台显示器的图像；将图像与模板数据库中的图像模板进行对比，并调用与图像相匹配的图像模板，按照该匹配的图像模板将接收到的图像划分为多个识别区域；提取多个识别区域中的曲线识别区域；通过曲线坐标系及坐标轴刻度判断曲线识别区域中的曲线类型；根据匹配的图像模板对该曲线类型所定义的图像点的数据格式及存储方式将曲线识别区域中的图像点转换为数据填入监测数据表并发送至存储数据库。

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的机台状态采集方法，其特征在于，包括以下步骤：实时地捕获机台显示器的图像；将图像与模板数据库中的图像模板进行对比，并调用与图像相匹配的图像模板，按照该匹配的图像模板将接收到的图像划分为多个识别区域；提取多个识别区域中的曲线识别区域；通过曲线坐标系及坐标轴刻度判断曲线识别区域中的曲线类型；根据匹配的图像模板对该曲线类型所定义的图像点的数据格式及存储方式将曲线识别区域中的图像点转换为数据填入监测数据表并发送至存储数据库。2.根据权利要求1所述的基于图像识别的机台状态采集方法，其特征在于，还包括：捕获机台显示器的图像模板，并对该图像模板中典型图像区域进行框选，并定义该典型图像区域与监测数据表之间的映射关系以及该典型图像区域的数据格式和存储方式，将定义好的图像模板发送至模板数据库进行存储。3.根据权利要求2所述的基于图像识别的机台状态采集方法，其特征在于，当典型图像区域为曲线识别区域时，对该曲线模板中曲线坐标系及坐标轴刻度和坐标系下数据点的数据格式及存储方式进行定义。4.根据权利要求3所述的基于图像识别的机台状态采集方法，其特征在于，数据点的数据格式为结构化表格或结构化的标记语言。5.根据权利要求4所述的基于图像识别的机台状态采集方法，其特征在于，曲线识别区域为线条图、柱状图和饼状图中任一。6.根据权利要求5所述的基于图像识别的机台状态采集方法，其特征在于，曲线类型参数包括：数值来源、数值更新周期、坐标系量纲、坐标系刻度更新周期、坐标系刻度与坐标值的映射关系。7.根据权利要求6所述的基于图像识别的机台状态采集方法，其特征在于，所述通过曲线坐标系及坐标轴刻度判断曲线识别区域中的曲线类型，具体包括：以曲线坐标系的0点为起...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔鹏飞，田春华，杨亚磊，
申请(专利权)人：苏州工业大数据创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32