力传感器编号校对系统及方法技术方案

本申请涉及智能校对领域，具体地，本申请公开了一种力传感器编号校对系统及方法，其通过利用计算机视觉和深度学习技术，通过图像处理和特征提取，实现对力传感器编号的自动提取和识别，并以此来进行编号校对。并以此来进行编号校对。并以此来进行编号校对。

【技术实现步骤摘要】
力传感器编号校对系统及方法


[0001]本申请涉及智能校对领域，且更为具体地，涉及一种力传感器编号校对系统及方法。

技术介绍

[0002]力传感器是一种能够将受到的力或压力转换为电信号的传感器，广泛应用于工业、医疗、航空等领域。为了保证力传感器的质量和可追溯性，每个力传感器都有一个唯一的编号，通常印刷在力传感器的表面。
[0003]在生产和检测过程中，需要对力传感器的编号进行校对，以确保编号与力传感器的编码一致，从而避免混淆和误用。目前，常用的校对方法是人工观察和比对，这种方法不仅耗时耗力，而且容易因视觉疲劳而出现错误。
[0004]因此，需要一种能够自动识别和校对力传感器编号的系统和方法，提高校对的准确率和效率。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种力传感器编号校对系统及方法，其通过利用计算机视觉和深度学习技术，通过图像处理和特征提取，实现对力传感器编号的自动提取和识别，并以此来进行编号校对。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种力传感器编号校对方法，其包括：
[0007]获取由摄像头采集的包含力传感器编号的校对图像；
[0008]对所述校对图像进行分析以得到编号识别结果；以及
[0009]基于所述编号识别结果，进行力传感器编号校对。
[0010]根据本申请的另一个方面，提供了一种力传感器编号校对系统，其包括：
[0011]图像采集模块，用于获取由摄像头采集的包含力传感器编号的校对图像；
[0012]图像分析模块，用于对所述校对图像进行分析以得到编号识别结果；以及
[0013]编号校对模块，用于基于所述编号识别结果，进行力传感器编号校对。
[0014]与现有技术相比，本申请提供的一种力传感器编号校对系统及方法，其通过利用计算机视觉和深度学习技术，通过图像处理和特征提取，实现对力传感器编号的自动提取和识别，并以此来进行编号校对。
附图说明
[0015]通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
[0016]图1为根据本申请实施例的力传感器编号校对方法的流程图；
[0017]图2为根据本申请实施例的力传感器编号校对方法的系统架构图；
[0018]图3为根据本申请实施例的力传感器编号校对方法的子步骤S2的流程图；
[0019]图4为根据本申请实施例的力传感器编号校对方法的子步骤S21的流程图；
[0020]图5为根据本申请实施例的力传感器编号校对方法的子步骤S212的流程图；
[0021]图6为根据本申请实施例的力传感器编号校对方法的子步骤S22的流程图；
[0022]图7为根据本申请实施例的力传感器编号校对系统的框图。
具体实施方式
[0023]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0024]如本申请和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其他的步骤或元素。
[0025]虽然本申请对根据本申请的实施例的系统中的某些模块做出了各种引用，然而，任何数量的不同模块可以被使用并运行在用户终端和/或服务器上。所述模块仅是说明性的，并且所述系统和方法的不同方面可以使用不同模块。
[0026]本申请中使用了流程图用来说明根据本申请的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或下面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，根据需要，可以按照倒序或同时处理各种步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
[0027]下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
[0028]在生产和检测过程中，需要对力传感器的编号进行校对，以确保编号与力传感器的编码一致，从而避免混淆和误用。目前，常用的校对方法是人工观察和比对，这种方法不仅耗时耗力，而且容易因视觉疲劳而出现错误。因此，需要一种能够自动识别和校对力传感器编号的系统和方法，提高校对的准确率和效率。
[0029]在本申请的技术方案中，提出了一种力传感器编号校对方法。图1为根据本申请实施例的力传感器编号校对方法的流程图。图2为根据本申请实施例的力传感器编号校对方法的系统架构图。如图1和图2所示，根据本申请的实施例的力传感器编号校对方法，包括步骤：S1，获取由摄像头采集的包含力传感器编号的校对图像；S2，对所述校对图像进行分析以得到编号识别结果；以及，S3，基于所述编号识别结果，进行力传感器编号校对。
[0030]特别地，在步骤S1中，获取由摄像头采集的包含力传感器编号的校对图像。其中，所述力传感器是一种能够将受到的力或压力转换为电信号的传感器，广泛应用于工业、医疗、航空等领域。为了保证力传感器的质量和可追溯性，每个力传感器都有一个唯一的编号，通常印刷在力传感器的表面。因此，在生产和检测过程中，需要对力传感器的编号进行校对，以确保编号与力传感器的编码一致，从而避免混淆和误用。在本申请的技术方案中，
通过摄像头来获取包含力传感器编号的校对图像，并通过对所述校对图像的处理和特征提取，实现对所述力传感器编号的自动提取和识别，并以此来完成编号校对。
[0031]相应的，在一种可能的实现方案中，可通过以下步骤来获取由摄像头采集的包含力传感器编号的校对图像，例如：将摄像头正确连接到计算机或移动设备上，并确保摄像头能够正常工作；在计算机或移动设备上打开适当的摄像头应用程序；根据需要进行摄像头设置的调整，例如分辨率、对焦、曝光等；在摄像头的视野范围内放置包含力传感器编号的校对图像。确保图像清晰可见，并且力传感器编号能够被摄像头捕捉到；使用摄像头应用程序捕捉校对图像；在捕捉图像后，检查图像质量，确保力传感器编号清晰可读；将捕捉到的校对图像保存到计算机或移动设备的适当位置，例如照片库或指定的文件夹中。
[0032]特别地，在步骤S2中，对所述校对图像进行分析以得到编号识别结果。特别地，在本申请的一个具体示例中，如图3所示，所述步骤S2，包括:S21,对所述校对图像进行图像特征提取以得到融合编号池化特征图；以及,S22,基于所述融合编号池化特征图，确定所述编号识别结果。
[0033]具体地，所述S21,对所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.力传感器编号校对方法，其特征在于，包括：获取由摄像头采集的包含力传感器编号的校对图像；对所述校对图像进行分析以得到编号识别结果；基于所述编号识别结果，进行力传感器编号校对。2.根据权利要求1所述的力传感器编号校对方法，其特征在于，对所述校对图像进行分析以得到编号识别结果，包括：对所述校对图像进行图像特征提取以得到融合编号池化特征图；基于所述融合编号池化特征图，确定所述编号识别结果。3.根据权利要求2所述的力传感器编号校对方法，其特征在于，对所述校对图像进行图像特征提取以得到融合编号池化特征图，包括：提取所述校对图像中的编号感兴趣区域图像；对所述编号感兴趣区域图像进行基于上下文关联的特征提取以得到所述融合编号池化特征图。4.根据权利要求3所述的力传感器编号校对方法，其特征在于，提取所述校对图像中的编号感兴趣区域图像，包括：将所述校对图像通过编号目标检测网络以得到所述编号感兴趣区域图像。5.根据权利要求4所述的力传感器编号校对方法，其特征在于，对所述编号感兴趣区域图像进行基于上下文关联的特征提取以得到所述融合编号池化特征图，包括：将所述编号感兴趣区域图像通过基于骨干网络的特征提取器以得到编号特征图；使用具有不同尺度的池化核对所述编号特征图进行多尺度池化以得到多个编号池化特征图；使用内容上下文编码器来融合所述多个编号池化特征图以得到所述融合编号池化特征图。6.根据权利要求5所述的力传感器编号校对方法，其特征在于，基于所述融合编号池化特征图，确定所述编号识别结果，包括：对所述融合编号池化特征图进行特征分布优化以得到优化融合编号池化特征图；以及将所述优化融合编号池化特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果为所述编号识别结果。7.根据权利要求6所述的力传感器编号校对方法，其特征在于，对所述融合...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪星星，王建国，王梦茹，
申请(专利权)人：深圳市力准传感技术有限公司，
类型：发明
国别省市：