【技术实现步骤摘要】
一种机器人集群图像识别的分布式处理方法及系统
本专利技术属于智能图像处理
，涉及一种机器人集群图像识别的分布式处理方法及系统。
技术介绍
随着经济的不断发展及自动化水平的不断提高，石油天然气等能源被越来越多的人使用，运输的能源数量也越来越多，因此在运输路途中和关键站点，需要逐渐使用智能防爆巡检机器人来代替人工完成关键设备的巡检工作。传统的巡检方法是采用人工的方法对仪表进行读数并手工记录，一方面，巡检人工巡检读数、记录的方法效率低、易出错、劳动强度大，而且对于易燃易爆的气体液体若发生泄漏，则使巡检工人的人身安全得不到保证；另一方面，复杂的工业现场环境会使仪表在检测时受到各种因素的影响，识别效率和准确率并不高，并且在有多种类型的仪表需要检测时，灵活性较差。如今，人工智能浪潮所带动的智能防爆巡检机器人不断地被更多的企业知晓。对于巡检区域内的机器人集群，巡检所需要完成的任务是对各类仪表的读数、阀门的开关状态以及对其他设备的运行状态是否正常进行判断，因此需要研制一种对于智能防爆巡检机器人在复杂工业背景下的图像识别...
【技术保护点】
1.一种机器人集群图像识别的分布式处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/n步骤1、选取机器人集群系统中的一个机器人A执行图像采集任务，获取仪表当前图像S；/n步骤2、调用机器人集群系统中的图像识别模块读取图像S，并对所述图像S进行预处理得到图像G；/n步骤3、调用仪表位置检测算法，对图像G进行定位检测得到仪表区域图像D；/n步骤4、对仪表区域图像D所在的目标位置进行调整；/n步骤5、判断步骤4中的目标位置是否位于图像S的中间位置：若是，则执行步骤6；若不是，则返回步骤4重新调整；/n步骤6、将步骤5调整后得到的区域图像按照所述机器人集群系统预置的放大倍数进行放大，得到用...
【技术特征摘要】
1.一种机器人集群图像识别的分布式处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤1、选取机器人集群系统中的一个机器人A执行图像采集任务，获取仪表当前图像S；
步骤2、调用机器人集群系统中的图像识别模块读取图像S，并对所述图像S进行预处理得到图像G；
步骤3、调用仪表位置检测算法，对图像G进行定位检测得到仪表区域图像D；
步骤4、对仪表区域图像D所在的目标位置进行调整；
步骤5、判断步骤4中的目标位置是否位于图像S的中间位置：若是，则执行步骤6；若不是，则返回步骤4重新调整；
步骤6、将步骤5调整后得到的区域图像按照所述机器人集群系统预置的放大倍数进行放大，得到用于读数识别的仪表区域图像D1；
步骤7、调用机器人集群系统中的图像识别模块对步骤6中的仪表区域图像D1进行处理，读取仪表当前示值或识别当前设备的开关状态；
步骤8、根据步骤7中的读数结果或者状态识别结果给出对应的指示；
步骤9、返回仪表识别结果，识别结束。
2.根据权利要求1所述的机器人集群图像识别的分布式处理方法，其特征在于，所述步骤1中的机器人集群系统包括多台智能防爆巡检机器人，且多台智能防爆巡检机器人之间可相互通信；每台智能防爆巡检机器人定义为一个节点，所述机器人集群系统能够对每个节点进行任务分配。
3.根据权利要求2所述的机器人集群图像识别的分布式处理方法，其特征在于，所述机器人集群系统能够获取任意一个节点的数据信息，利用资源任务调度算法计算当前多台智能防爆巡检机器人服务器的资源利用率，根据所述资源利用率选择机器人A，并通过所述机器人A的图像采集模块执行图像采集任务。
4.根据权利要求3所述的机器人集群图像识别的分布式处理方法，其特征在于，所述资源利用率包括CPU及内存的使用情况。
5.根据权利要求3所述的机器人集群图像识别的分布式处理方法，其特征在于，所述图像采集模块为可见光摄像机，所述可见光摄像机通过云台安装于智能防爆巡检机器人上。
6.根据权利要求1所述的机器人集群图像识别的分布式处理方法，其特征在于，所述步骤2中，对所述图像S进行预处理得到图像G，具体包括：对所述图像S通过图像色彩空间转换为灰度图...
【专利技术属性】
技术研发人员：王士兴，邱垚，常超，
申请(专利权)人：西安安森智能仪器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61
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