一种基于机器人巡检的指针式仪表读数识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器人巡检的指针式仪表读数识别方法，包括如下步骤：(1)、获取包含待识别读数的指针式仪表表盘的图像；(2)、一级检测网络；(3)、检测指针仪表在图中位置；(4)、二级检测网络；(5)、检测指针管各关键点：始末点、圆心及指针。本发明专利技术通过目标检测，物体定位，图像分割，对指针型仪表的刻度起点位置、刻度终点位置、圆心位置及指针位置关键点进行识别，确定指针型表计表盘中指针的读数比例，保证指针模型识别读数的鲁棒性，能够使机器人识别不同角度、不同高度的指针式表计的读数。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器人巡检的指针式仪表读数识别方法
本专利技术属于图像处理
，尤其涉及一种基于机器人巡检的指针式仪表读数识别方法。
技术介绍
随着仪器仪表技术的快速发展，仪器仪表被广泛的应用于各行各业，仪表数量繁多，需求量大。指针式仪表的使用在我国许多工厂、交通设备中仍然有不可替代的地位。指针式仪表的优点是结实耐用、价格便宜，并且其示数的波动(即指针的摆动)能形象的表示出参数的变化，此外其比较突出的优点是：对于一些特殊的场合，机械式指针仪表其防冻特性都能让其很好地在天气寒冷的地方工作、其防水特性能让其在水下工作，这些特性让其发挥在恶劣环境下仍能正常工作的优势。指针式仪表一般通过两种方式读数：(1)直接人工读取表盘上的数据；(2)拍摄表盘图像进行处理获得数据。其中，方式(1)费时费力，受人为因素的影响，误差较大。方式(2)拍摄表盘的图像受摄像机摆放位置和角度、光照、表盘不干净等因素的影响，图像处理难度大，适应性差、算法通用性低。伴随工业自动化、图像处理和模式识别技术的发展，对广泛应用于电力、石油、化工等行业的各类指针式仪表，出现了机器人智能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于机器人巡检的指针式仪表读数识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)、获取包含待识别读数的指针式仪表表盘的图像；/n(2)、使用Yolo将CNN网络将输入的图片分割成S×S网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标；/n(3)、采用Yolo卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值，网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层；/n(4)、先在ImageNet上进行预训练，其预训练的分类模型采用前20个卷积层，然后添加一个average-pool层和全连接层，预训练之后，在预训练得到的20层卷积层之上加上随机初始化的4个卷积层和2个全连...

【技术特征摘要】
1.一种基于机器人巡检的指针式仪表读数识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)、获取包含待识别读数的指针式仪表表盘的图像；
(2)、使用Yolo将CNN网络将输入的图片分割成S×S网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标；
(3)、采用Yolo卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值，网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层；
(4)、先在ImageNet上进行预训练，其预训练的分类模型采用前20个卷积层，然后添加一个average-pool层和全连接层，预训练之后，在预训练得到的20层卷积层之上加上随机初始化的4个卷积层和2个全连接层；
(5)、首先从所有的检测框中找到置信度最大的那个框，然后挨个计算其与剩余框的IOU，如果其值大于一定阈值(重合度过高)，那么就将该框剔除；然后对剩余的检测框重复上述过程，直到处理完所有的检测框；
(6)、首先通过目标检测算法将每一个指针式仪表表盘检测出来，然后在检测框的基础上针对单个指针式仪表表盘做刻度起点位置、刻度终点位置、圆心位置及指针位置关键点检测；
(7)、神经网络输出指针表计的起始刻度、终止刻度、圆心、指针刻度4点关键点，然后依据关键点之间的内在联系，计算指针所对应的占比。


2.根据权利要求1所述的基于机器人巡检的指针式仪表读数识别方法，其特征是：所述步骤(2)中进行处理时，包含以下步骤：每个单元格会预测B个边界框以及边界框的置信度，置信度包含两个方面，一是这个边界框含有目标的可能性大小，二是这个边界框的准确度，前者记为Pr(object)，当该边界框是背景时，此时Pr(object)＝0，而当该边界框包含目时，Pr(object)＝1，边界框的准确度用预测框与实际框的IOU来表征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张培荣，王虹杰，刘玉，方岳龙，李乐政，
申请(专利权)人：东方电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37