一种磁翻板液位计识别方法技术

本发明专利技术公开了一种磁翻板液位计识别方法，涉及图像识别技术领域，包括以下步骤：获取包含有磁翻板液位计的原始图像；构建改进的目标检测算法，基于改进的目标检测算法将原始图像进行矫正得到矫正图像，并获得磁翻板液位计的位置坐标信息；提取矫正图像中仅包含磁翻板液位计区域的ROI图像；将ROI图像转换为HSV颜色空间图像，并根据磁翻板液柱区域获取用于分割ROI图像的HSV空间阈值；根据HSV空间阈值对ROI图像进行分割，获取包含有液柱的二值图；提取二值图中白色区域的最小外接矩形，根据最小外接矩形得到相对于ROI图像坐标系的位置信息，得到磁翻板液位计的实际液柱高度。得到磁翻板液位计的实际液柱高度。得到磁翻板液位计的实际液柱高度。

【技术实现步骤摘要】
一种磁翻板液位计识别方法


[0001]本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种磁翻板液位计识别方法。

技术介绍

[0002]磁翻板液位计是用于测量各种容器内液体介质的液面高度的指示仪表。在石油天然气领域广泛应用，实时精确监测该设备的液位值对于安全生产起着至关重要作用。传统采用人工进行仪表读数的采集，但是石油天然气场站存在易燃易爆、有毒有害气体，并且要求高频次记录液位计数值，对于人工仪表读数的采集存在安全隐患。
[0003]基于计算机视觉技术的液位计示数值识别方法在工业表计识别领域得到广泛发展。通过分析处理包含有液位计的图像实现自动化液位高低的识别，最终换算为实际的液位值。巡检机器人或搭载有可见光相机的防爆云台是目前磁翻板液位计图像的主要采集设备，但其存在拍摄角度多变或仪表安装位置不定等情况，导致采集的静态图像中磁翻板液位计存在一定程度的倾斜或畸变；同时，由于磁翻板液位计本身的特点，即磁翻板液位计结构宽高比值大，液柱等关键图像信息比例较小；自然场景光照影响以及液位计液柱磁翻板老化导致液柱颜色退化，使得识别误差增大，降低工业应用价值。
[0004]因此，现有技术对液位计示数识别时，需要巡检机器人或云台设备正对设备后再采集图像，以降低磁翻板液位计角度问题带来的识别误差；现有分割技术在磁翻板液柱分割应用中要求液柱为指定颜色，但实际工业现场磁翻板液位计液柱存在同一种液柱表面颜色老化、不同液柱颜色的磁翻板液位计，如黄色液柱的液位计，多样性的液柱颜色限制了识别系统通用性。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供了一种磁翻板液位计识别方法，可以解决现有技术中存在的问题。
[0006]本专利技术提供一种磁翻板液位计识别方法，包括以下步骤：
[0007]获取包含有磁翻板液位计的原始图像；
[0008]构建改进的目标检测算法，基于改进的目标检测算法将原始图像进行矫正得到矫正图像，并获得磁翻板液位计的位置坐标信息；
[0009]提取所述矫正图像中仅包含磁翻板液位计区域的ROI图像；
[0010]将所述ROI图像转换为HSV颜色空间图像，并根据磁翻板液柱区域获取用于分割ROI图像的HSV空间阈值；
[0011]根据HSV空间阈值对ROI图像进行分割，获取包含有液柱的二值图；
[0012]提取二值图中白色区域的最小外接矩形，根据最小外接矩形得到相对于ROI图像坐标系的位置信息，得到磁翻板液位计的实际液柱高度。
[0013]优选的，所述改进的目标检测算法具体包括以下改进：
[0014]在YOLO目标检测算法的基础上加入逻辑回归算法，用于预测多组坐标点；
[0015]对YOLO目标检测算法的CSP层进行改进，其中将修正单元改为采用3标准卷积层和多个Bottleneck，将标准卷积激活函数改为Silu函数。
[0016]优选的，所述改进的目标检测算法中的损失函数为对数损失函数，所述对数损失函数的公式如下所示：
[0017][0018]式中，正数w将非线性部分的范围限制在[
‑
w,w]区间内，e用于约束非线性区域的曲率，C＝w
‑
wln(1+x/e)为一个常数，用于连续分段的线性和非线性部分。
[0019]优选的，所述改进的目标检测算法通过获取磁翻板液位计外接矩形，得到磁翻板液位计的位置坐标信息为(x,y,w,h)，x，y代表磁翻板液位计轮廓的左上定点坐标，w和h代表检测到的磁翻板液位计的轮廓的宽和高。
[0020]优选的，在根据磁翻板液柱区域获取用于分割ROI图像的HSV空间阈值之前，将ROI图像的颜色分割成色调、饱和度和亮度三个分量通道，然后把图像中每个像素对应的颜色展平成一个列表并归一化。
[0021]优选的，选取的HSV空间阈值的空间为low_r＝(hl，sl，vl)、high_r＝(h2，s2，v2)。
[0022]优选的，所述二值图包括白色区域和黑色区域，白色区域代表分割的液柱区域，黑色区域代表背景。
[0023]优选的，提取二值图中白色区域的最小外接矩形需要对二值图进行膨胀操作，用于弥补二值图中的断连区域。
[0024]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0025]1、在巡检机器人采集液位计图像过程中，必定存在角度偏转，造成读数误差。本专利技术针对液位计进行图像矫正，能够解决拍摄到的不同角度、不同位置液位计的倾斜问题，适用性强。
[0026]2、本专利技术可以解决不同光照条件下、不同场站下液柱区域颜色多样的问题，通用性强。
[0027]3、结合深度学习算法以及传统图像处理算法，能够在保证检测的精度的同时，提高检测效率。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0029]图1本专利技术的一种磁翻板液位计识别方法的流程图；
[0030]图2为本专利技术的改进的目标检测算法的示意图；
[0031]图3为本专利技术的磁翻板液位计图像修正过程示意图。
具体实施方式
[0032]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0033]参照图1，本专利技术提供了一种磁翻板液位计识别方法，包括以下步骤：
[0034]第一步：获取包含有磁翻板液位计的原始图像；
[0035]第二步：构建改进的目标检测算法，基于改进的目标检测算法将原始图像进行矫正得到矫正图像，并获得磁翻板液位计的位置坐标信息。如图3所示，图3(a)为原始图像中的磁翻板液位计图像，图3(b)为矫正后的磁翻板液位计图像，将原始图像中的磁翻板液位计由于拍摄角度和液位计安装位置导致的倾斜进行矫正操作，使得矫正图像中磁翻板液位计ROI区域的四边与矫正图像边界平行。改进的目标检测算法获取磁翻板液位计外接矩形，即相对于矫正图像坐标系(图像左上角为原点，水平向右为x轴正方向，竖直向下为y轴正方向)的位置坐标信息(x,y,w,h)。即x，y代表磁翻板液位计轮廓的左上定点坐标，w、h为检测到的磁翻板液位计的轮廓的宽和高值(量纲为像素)，记h为液位计量程。
[0036]参照图2，基于目标检测模型改进：在主流单阶段目标检测算法YOLO的基础上加入预测四组坐标点的逻辑回归，使网络能够在预测磁翻板液位计Region Proposals(候选区域)的同时预测出四组关键点坐标，该组关键点用于磁翻板ROI区域的矫正。
[0037]网络主体结构改进：输入图像进入Focus模块邻近下采样得到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种磁翻板液位计识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取包含有磁翻板液位计的原始图像；构建改进的目标检测算法，基于改进的目标检测算法将原始图像进行矫正得到矫正图像，并获得磁翻板液位计的位置坐标信息；提取所述矫正图像中仅包含磁翻板液位计区域的ROI图像；将所述ROI图像转换为HSV颜色空间图像，并根据磁翻板液柱区域获取用于分割ROI图像的HSV空间阈值；根据HSV空间阈值对ROI图像进行分割，获取包含有液柱的二值图；提取二值图中白色区域的最小外接矩形，根据最小外接矩形得到相对于ROI图像坐标系的位置信息，得到磁翻板液位计的实际液柱高度。2.如权利要求1所述的一种磁翻板液位计识别方法，其特征在于，所述改进的目标检测算法具体包括以下改进：在YOLO目标检测算法的基础上加入逻辑回归算法，用于预测多组坐标点；对YOLO目标检测算法的CSP层进行改进，其中将修正单元改为采用3标准卷积层和多个Bottleneck，将标准卷积激活函数改为Silu函数。3.如权利要求2所述的一种磁翻板液位计识别方法，其特征在于，所述改进的目标检测算法中的损失函数为对数损失函数，所述对数损失函数的公式如下所示：式中，正数w将非线性部分的范围限制在[
‑
w,w]区间内，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王博玉，刘齐钦，
申请(专利权)人：杭州安森智能信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：