一种数字式仪表数据读取方法、系统、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种数字式仪表数据读取方法、系统、装置及存储介质，该方法包括：S1、获取变电站数字式仪表图像；S2、对获取的图像中的数字仪表进行检测，定位数字仪表区域；S3、在定位的数字仪表区域中对数字仪表的角点进行检测，获取数字仪表角点位置；S4、根据数字仪表角点位置对图像进行分割获取数字式仪表数据图像；S5、放大数字式仪表数据图像；S6、对放大后的数字式仪表数据图像中的仪表数据进行识别得到仪表数据读数。与现有技术相比，本发明专利技术具有读取速度快、精度高等优点。精度高等优点。精度高等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种数字式仪表数据读取方法、系统、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，尤其是涉及一种数字式仪表数据读取方法、系统、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能电网和机器人技术的高速发展，巡检机器人被广泛应用于变电站环境中，逐渐替代人工实现对变电站设备的巡检工作。对于变电站巡检机器人而言，读取变电站内数字式仪表数据是巡检工作的一个重要环节。目前仪表的读数工作需要人工完成。人工读表工作耗费大量的人力劳动，效率低且易受环境因素的干扰，不利于变电站的自动化与高效管理。因此，研究一种快速、准确、鲁棒性强的变电站数字式仪表读取方法具有十分重要的意义。目前，大多数变电站巡检机器人对于数字式仪表数据读取的方法主要有以下几种：1、基于神经网络的识别算法，该算法容错率高，正确率能得到保证；2、模板匹配算法，该算法主要将图像网格化，然后对每个小方格进行匹配，其特点是简单便利。3、其他识别算法，包括基于数字端点的聚类算法、基于小波变换的数字识别算法等。如果对变电站数字式仪表数据的读取不够精确，会导致整定值错误，引起变电站人员的误操作造成故障，对已出现故障的部分甚至会引起故障范围的扩大，进一步扩大事故损失。因此对于巡检机器人对变电站数字式仪表的读取研究是十分必要的。
[0003]目前应用于变电站数字式仪表数据读取的算法中，对于基于神经网络的识别算法，当仪表出现双半字的情况时，数字特征不稳定；会导致BP网络的训练周期延长和识别率下降；对于模板匹配算法，在复杂背景的工业场景中，受噪声、光线的干扰而导致识别率迅速下降，且当图像分辨率较大时，会引起大量的计算。因此，该算法应用局限性大；对于深度学习算法，目前存在的卷积神经网络模型日益成熟，虽然在一部分的变电站数字式仪表数据读取上取得了不错的效果，而且目前的识别方法都可以解决这一问题，但是它们很难兼顾识别精度和识别速度。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种数字式仪表数据读取方法、系统、装置及存储介质。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0006]一种数字式仪表数据读取方法，该方法包括：
[0007]S1、获取变电站数字式仪表图像；
[0008]S2、对获取的图像中的数字仪表进行检测，定位数字仪表区域；
[0009]S3、在定位的数字仪表区域中对数字仪表的角点进行检测，获取数字仪表角点位置；
[0010]S4、根据数字仪表角点位置对图像进行分割获取数字式仪表数据图像；
[0011]S5、放大数字式仪表数据图像；
[0012]S6、对放大后的数字式仪表数据图像中的仪表数据进行识别得到仪表数据读数。
[0013]优选地，步骤S1获取变电站数字式仪表图像时基于现场光线强度采用不同的相机进行采集，具体为：当现场光线强度不大于设定阈值时通过普通镜头的相机进行图像采集，当现场光线强度大于设定阈值时采用深色镜头的相机进行图像采集。
[0014]优选地，步骤S2采用基于通道修剪的Yolov5s
‑
tiny算法对数字仪表进行检测，具体为：通过通道修剪算法滤除Yolov5s
‑
tiny模型中的冗余通道，然后通过修剪后的Yolov5s
‑
tiny模型对数字仪表进行检测，定位数字仪表区域。
[0015]优选地，步骤S3采用Harris算法对数字仪表的角点进行检测。
[0016]优选地，步骤S4基于数字仪表角点位置采用Grabcut算法对图像进行分割获取数字式仪表数据图像。
[0017]优选地，步骤S5采用OCR算法对仪表数据进行识别。
[0018]一种数字式仪表数据读取系统，该系统包括：
[0019]图像采集模块：采集变电站数字式仪表图像；
[0020]数字仪表检测模块：对获取的图像中的数字仪表进行检测，定位数字仪表区域；
[0021]数字仪表角点定位模块：对数字仪表的角点进行检测，获取数字仪表角点位置；
[0022]数字仪表分割模块：根据数字仪表角点位置对图像进行分割获取数字式仪表数据图像；
[0023]放大模块：对分割的数字式仪表数据图像进行放大；
[0024]识别读取模块：对放大后的数字式仪表数据图像中的仪表数据进行识别得到仪表数据读数。
[0025]优选地，所述的数字图像采集模块包括2个相机，包括用于在柔和光线条件下采集图像的普通镜头相机以及用于在强烈光线条件下采集图像的深色镜头相机。
[0026]一种数字式仪表数据读取装置，包括存储器和处理器，所述的存储器用于存储计算机程序，所述的处理器用于当执行所述计算机程序时，实现所述的数字式仪表数据读取方法。
[0027]一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的数字式仪表数据读取方法。
[0028]与现有技术相比，本专利技术具有如下优点：
[0029](1)本专利技术实现了巡检机器人对对变电站数字式仪表数据检测框的精确检测和定位、对变电站数字式仪表数据的精确分割和变电站数字式仪表数据的快速读取，并且克服了传统技术对变电站数字式仪表数据的读取速度慢和精度低的问题而导致整定值错误，引起变电站人员的误操作造成故障，对已出现故障的部分甚至会引起故障范围的扩大，进一步扩大事故损失，同时提高了巡检机器人的巡检工作效率和变电站的工作效率；
[0030](2)本专利技术采用基于通道修剪的Yolov5s
‑
tiny算法在提高数字式仪表数据读取系统对数字式仪表数据的读取精度的同时减少Yolov5s
‑
tiny模型大小以适应嵌入设备和提升其读取速度；同时采用基于Yolov5s和矩形顶点特征的Harris算法和基于Yolov5s的Grabcut算法实现对数字式仪表数据的精确分割以滤除冗余信息；最后利用OCR技术识别出数字式仪表数据，识别准确率高。
附图说明
[0031]图1为本专利技术一种数字式仪表数据读取方法的整体流程图；
[0032]图2为本专利技术一种数字式仪表数据读取系统的工作流程示意图。
具体实施方式
[0033]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。注意，以下的实施方式的说明只是实质上的例示，本专利技术并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本专利技术并不限定于以下的实施方式。
[0034]实施例1
[0035]如图1所示，本实施例提供一种数字式仪表数据读取方法，该方法包括：
[0036]S1、获取变电站数字式仪表图像；
[0037]S2、对获取的图像中的数字仪表进行检测，定位数字仪表区域；
[0038]S3、在定位的数字仪表区域中对数字仪表的角点进行检测，获取数字仪表角点位置；
[0039]S4、根据数字仪表角点位置对图像进行分割获取数字式仪表数据图像；
[0040]S5、放大数字式仪表数据图像；
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数字式仪表数据读取方法，其特征在于，该方法包括：S1、获取变电站数字式仪表图像；S2、对获取的图像中的数字仪表进行检测，定位数字仪表区域；S3、在定位的数字仪表区域中对数字仪表的角点进行检测，获取数字仪表角点位置；S4、根据数字仪表角点位置对图像进行分割获取数字式仪表数据图像；S5、放大数字式仪表数据图像；S6、对放大后的数字式仪表数据图像中的仪表数据进行识别得到仪表数据读数。2.根据权利要求1所述的一种数字式仪表数据读取方法，其特征在于，步骤S1获取变电站数字式仪表图像时基于现场光线强度采用不同的相机进行采集，具体为：当现场光线强度不大于设定阈值时通过普通镜头的相机进行图像采集，当现场光线强度大于设定阈值时采用深色镜头的相机进行图像采集。3.根据权利要求1所述的一种数字式仪表数据读取方法，其特征在于，步骤S2采用基于通道修剪的Yolov5s
‑
tiny算法对数字仪表进行检测，具体为：通过通道修剪算法滤除Yolov5s
‑
tiny模型中的冗余通道，然后通过修剪后的Yolov5s
‑
tiny模型对数字仪表进行检测，定位数字仪表区域。4.根据权利要求1所述的一种数字式仪表数据读取方法，其特征在于，步骤S3采用Harris算法对数字仪表的角点进行检测。5.根据权利要求1所述的一种数字式仪表数据读...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪兆冉，陈国初，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：