一种矿山复杂环境下的大型设备全生命周期追溯识别方法技术

本发明专利技术公开了一种矿山复杂环境下的大型设备全生命周期追溯识别方法，包括设备图片信息采集、图像数据库建库、图像分割、特征提取、建立特征数据库、相似性度量和结果关联与绑定步骤，实现了基于机器视觉的设备全生命周期追溯目标识别。溯目标识别。溯目标识别。

【技术实现步骤摘要】
一种矿山复杂环境下的大型设备全生命周期追溯识别方法


[0001]本专利技术属于设备全生命周期
，涉及矿山环境下大型设备全生命周期追溯识别，特别涉及一种矿山复杂环境下的大型设备全生命周期追溯识别方法。

技术介绍

[0002]设备全生命周期追溯识别一直是设备全生命周期管理中所面领的难点问题，特别是在矿山及矿山集群环境下，由于现场环境复杂、覆盖范围广、灯光照明不够且各种设备由于长时间摆放在高煤尘的环境中，且由于不同人员对不同设备的命名不同，造成设备识别混乱，在管理中，无法快速的对设备的具体型号进行识别，并与设备的全生命周期管理资料相结合，对设备的维护和保养造成一定的困难。因此，如何快速准确的识别设备并与全生命周期管理信息相关联，成为亟待解决的问题。
[0003]此外，在进行设备全生命周期管理时，如何快速的对设备进行准确的识别并与系统中的设备相关联，特别是在矿山环境下，由于环境复杂、覆盖范围广、灯光照明不够且各种设备由于长时间摆放在高煤尘的环境中，且在矿山中，设备随着生产工作面的推进，不停的在移动，很难固定在一个位置，因此，如何快速准确的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种矿山复杂环境下的大型设备全生命周期追溯识别方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤1：设备图片信息采集分别对设备在实验室或者工厂中的照片和设备安装现场的照片进行拍摄，从多个角度进行照片采集，建立全方位的设备信息；其中，实验室或工厂采集的图片作为设备单体信息存储；在安装现场采集的照片用于设备群组之间的识别；步骤2：图像数据库建库对应第一步采集的设备图片，建立设备与采集图片的对应关系，再后续识别中，通过计算图片相似性，确定现场采集设备与原有设备之间的对应关系；后续的相似性计算过程，均以建立的图像数据库作为基础；步骤3：图像分割在建立的图像数据库中，对每一幅真彩色图像，先进行规则的图像分割，将图像分割成不重叠N*N的小块，然后分别提取每一块的颜色特征、纹理特征，然后进行归一化处理，消除由于不在同一个数量级上所造成的描述错误；然后使用K均值聚类算法进行聚类，以聚类中心的数值，来描述图像中的区域特征，产生图像特征库；步骤4：特征提取通过提取颜色特征、纹理特征、形状特征，形状特征提取采用傅里叶算子进行提取，并通过归一化算法进行归一化计算，消除由于不在同一个数量级上所造成的描述错误，并通过调整权重，对颜色、纹理、形状特征进行重要性调整，形成最终的图像特征向量；步骤5：建...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海军，陶伟忠，胡小刚，任雷平，胡玉玺，赵月川，陈玺龙，
申请(专利权)人：中煤科工集团信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：