【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的光盘库故障自动恢复方法及系统
[0001]本专利技术涉及光盘库故障修复领域，特别是涉及一种基于图像识别的光盘库故障自动恢复方法及系统。
技术介绍
[0002]海量光盘库是一种存储大数据的自动化设备，该设备的存储介质以光盘为主要载体。在海量光盘库存储设备中，一般设有机械臂、转笼和光驱阵列等重要组成部件。通常情况下，由于机械故障，会导致设备停止运转。为了使设备能够从故障状态快速恢复，为用户及时提供数据服务，一般会由机器发出故障报警信号，由专业人员接收到机器故障信号后进行人工排查，确定故障类型后再进行相应的恢复措施。由于人工排查耗时耗力，且严重依赖人工，导致修复效率低。另外，还存在修复不及时的情况，尤其在夜间出现机器故障时，不能够及时进行修复会严重影响数据响应服务，容易引起客户抱怨。因此，现有的人工修复光盘库故障方法普遍存在修复不及时、效率低的问题。
[0003]基于此，目前亟需一种新的光盘库故障恢复方法，以解决现有技术中存在的人工修复不及时、效率低的问题。
技术实现思路
[0004]本专...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的光盘库故障自动恢复方法，其特征在于，包括：采集光盘库的实时故障图像，并对所述实时故障图像进行预处理，得到预处理后的实时故障图像；所述光盘库包括转笼、机械臂、光驱阵列以及摄像头；将所述预处理后的实时故障图像输入至训练好的深度神经网络分类模型中进行故障识别，得到实时故障类别码；所述训练好的深度神经网络分类模型为以所述光盘库的故障图像为输入，以所述故障图像对应的故障类别码为输出训练得到的具有多层圆形卷积主干网络的深度神经网络分类模型；根据所述实时故障类别码对所述光盘库的故障进行自动修复处理。2.根据权利要求1所述的基于图像识别的光盘库故障自动恢复方法，其特征在于，所述光盘库的故障类别码包括转笼未将盘匣转出对应的故障码，机械臂未成功抓起光盘对应的故障码，光驱未及时弹出对应的故障码和光盘掉落对应的故障码。3.根据权利要求1所述的基于图像识别的光盘库故障自动恢复方法，其特征在于，所述采集光盘库的实时故障图像，并对所述实时故障图像进行预处理，得到预处理后的实时故障图像，具体包括：利用所述摄像头对所述光盘库中的转笼、机械臂和光驱阵列进行实时监控，采集转笼、机械臂和光驱阵列的所述实时故障图像；设置一个像素实验阈值；将每一幅所述实时故障图像的像素值与所述像素实验阈值进行比较，确定每一幅所述实时故障图像中的反光区域；剔除每一幅所述实时故障图像中所有的反光区域，并将所述反光区域周围的非反光区域的像素值作为所述反光区域的像素值进行像素补充，得到无反光的实时故障图像；对所述无反光的实时故障图像进行归一化处理，得到所述预处理后的实时故障图像。4.根据权利要求3所述的基于图像识别的光盘库故障自动恢复方法，其特征在于，所述将每一幅所述实时故障图像的像素值与所述像素实验阈值进行比较，确定每一幅所述实时故障图像中的反光区域，具体包括：将每一幅所述实时故障图像的像素值分别与所述像素实验阈值进行大小比较，根据比较结果判断所述实时故障图像中是否存在所述反光区域；当所述像素值大于所述像素实验阈值时，则判断该像素值对应的图像区域为反光区域；当所述像素值小于或等于所述像素实验阈值时，则判断该像素值对应的图像区域为非反光区域。5.根据权利要求1所述的基于图像识别的光盘库故障自动恢复方法，其特征在于，所述根据所述实时故障类别码对所述光盘库的故障进行自动修复处理，具体包括：根据每一幅所述预处理后的实时故障图像对应的实时的故障类别码，确定当前所述光盘库所发生故障的故障类型；根据所述故障类型，对所述光盘库的故障进行自动修复处理。6.根据权利要求5所述的基于图像识别的光盘库故障自动恢复方法，其特征在于，所述根据所述故障类型，对所述光盘库的故障进行自动修复处理，具体包括：当所述故障类型为转笼未将盘匣转出时，则自动将转笼归为零点，并进行重新转出盘
匣操作；当所述故障类型为机械臂未能成功抓起光盘时，则自动将机械臂归为...
【专利技术属性】
技术研发人员：张理，
申请(专利权)人：北京中科开迪软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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