CN113570631A - 一种基于图像的指针式仪表智能识别方法及设备 - Google Patents
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Abstract
一种基于图像的指针式仪表智能识别方法及设备，设备包括智能巡检机器人及其上安装的FRID识别器、前避障、后避障、磁导航AGV、工控机、云台和高清摄像头；先对智能巡检机器人进行软件建模；然后进行智能巡检机器人拍照获取的图像智能识别，输出表计读数；识别时先通过深度检测模型，从智能巡检机器人的采集图像中截取目标区域；再通过深度语义分割模型对于目标区域中的表盘和指针进行分割，分割后得到指针区域图像以及表盘区域图像；针对指针区域图像，通过骨架提取和距离变换，直线拟合代表指针位置；针对表盘区域图像，经形态学滤波，利用表盘轮廓椭圆计算变换矩阵，通过变换矩阵校正图像点，计算出表计读数；本发明鲁棒性高，能在自然场景下应用。
Description
技术领域
本发明属于人工智能中的图像识别技术领域，尤其涉及一种基于图像的指针式仪表智能识别方法及设备。
背景技术
随着通信技术、人工智能技术等信息化技术的发展，以及自动化水平不断提高，智能机器人在国民生产生活中越来越多的领域被广泛应用。智能机器人在替代人工进行相应工作的背后，通过相应软件支撑着智能机器人完成自然场景中的各种监测任务。
在工业生产环境中对指针仪表智能识别读数从而监控各种设备运行状态，现有技术主要基于传统图像处理手段，通过二值化图像后霍夫直线检测定位指针，利用仪表表盘刻度与角度的线性关系得到指针读数。由于传统图像处理二值化过程中对光照敏感，二值化结果对霍夫直线检测效果存在明显的影响，因此存在着光照敏感，鲁棒性差等缺点，很难在自然场景下应用。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于图像的指针式仪表智能识别方法及设备，对光照不敏感，鲁棒性高，能在自然场景下应用。
为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种基于图像的指针式仪表智能识别方法，包括以下步骤：
S1：对智能巡检机器人进行软件建模，获得最小刻度坐标点、指针轴心点、最大刻度坐标点以及表盘最小、最大值；
S2：智能巡检机器人拍照获取的图像智能识别，将智能巡检机器人获取的图像作为输入，结合建模信息，最终输出表计读数。
所述的步骤S2智能巡检机器人拍照获取的图像智能识别方法，包括以下步骤：
1)通过深度检测模型，从智能巡检机器人采集图像中截取目标区域；
2)通过深度语义分割模型对于目标区域中的表盘和指针进行分割，分割后得到指针区域图像以及表盘区域图像；
3)针对指针区域图像，通过骨架提取和距离变换的操作，最终直线拟合得到直线代表指针位置；
针对表盘区域图像，经形态学滤波，利用表盘轮廓椭圆计算变换矩阵M，通过变换矩阵校正图像点，最终计算出表计读数。
所述的步骤3)中针对针对指针区域图像，分别进行骨架提取和距离变换，得到骨架图像和距离变换图像；利用骨架图像进行直线拟合操作，拟合出的直线就代表指针中心线位置，借助距离图像以及直线参数找到调整后的最大、最小点坐标pHead、pTail，分别代表指针尾部和头部。
所述的步骤3)中针对表盘区域图像，首先进行形态学滤波，对滤波后图像提取最外层轮廓；对于矩形表盘，针对轮廓四个边进行直线拟合，然后利用四条直线计算出四个交点坐标，找出四个点最小外接矩形上对应四个点，计算出变换矩阵；对于圆形表盘，利用轮廓坐标点进行椭圆拟合，拟合出椭圆提现了表盘变形程度，通过拟合得到的椭圆参数，计算得到四个端点坐标信息，同时计算出与椭圆中心重合的圆上对应四个端点的点坐标，由这四对坐标点计算得出变换矩阵M，用于后续图像上点的校正。
所述的步骤3)中利用变换矩阵M以及建模输入的表盘最小刻度点p1、指针轴心点p2、最大刻度点p3和计算出的指针头部点pHead、指针尾部点pTail，计算出矫正后的最小刻度点pNew1、指针轴中心点pNew2、最大刻度点pNew3、指针头部点pNewHead、指针尾部点pNewTail，计算出最小刻度点与指针轴中心点、最大刻度与指针轴中心点间向量夹角，最小刻度点与指针轴中心点、指针尾部点与指针头部点间向量夹角，利用角度比例ratio以及建模输入的量程大小信息，获得指针表读数。
所述的深度检测模型为yolov4、yolov3或ssd检测模型。
所述的深度语义分割模型为mobilenetv3的deeplabv3模型，或为segnet、unet、pspnet深度分割模型。
一种基于图像的指针式仪表智能识别方法所用的设备，包括智能巡检机器人，智能巡检机器人底部设有FRID识别器5，智能巡检机器人前面设有前避障2，智能巡检机器人后面设有后避障3，智能巡检机器人的侧面设有磁导航AGV 6和工控机7，智能巡检机器人顶部通过云台4和高清摄像头1连接。
与现有技术相比，本发明所具有的有益效果明显：
本发明借助于深度检测模型强大的适应性和鲁棒性，在自然工作场景下对于表盘目标检测高达95％以上，为后续分割提供良好基础。同样深度语义分割模型对于表盘和指针分割成功率高达95％以上，部分误分割，可以通过后续的形态学进一步滤波，这对于图像校正提供了有力保障，整体方法对标签遮挡、表盘倾斜变形、表盘脏污、表盘内水雾等情况的鲁棒性都有明显增强。
附图说明
图1为本发明实施例设备的示意图。
图2为本发明实施例方法的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明做进一步详细描述。
参照图1，一种基于图像的指针式仪表智能识别设备，包括智能巡检机器人，智能巡检机器人底部设有FRID识别器5，智能巡检机器人前面设有前避障2，智能巡检机器人后面设有后避障3，智能巡检机器人的侧面设有磁导航AGV 6和工控机7，智能巡检机器人顶部通过云台4和高清摄像头1连接。
一种基于图像的指针式仪表智能识别方法，包括以下步骤：
S1：对智能巡检机器人进行软件建模，获得最小刻度坐标点、指针轴心点、最大刻度坐标点以及表盘最小、最大值，这些信息主要用于最后表盘读数计算；
S2：智能巡检机器人拍照获取的图像智能识别，将智能巡检机器人获取的图像作为输入，结合建模信息，最终输出表计读数。
参照图2，所述的步骤S2智能巡检机器人拍照获取的图像智能识别方法，包括以下步骤：
1)通过云台4上高清摄像机1获取图像，经过训练得到的深度检测模型，得到目标在图像中位置信息，进而从图像中截取目标区域，以便于减小后续深度语义分割模型计算量，提高识别速度；
本实施例利用yolov4检测模型针对表盘区域进行目标检测，获得目标box信息，利用目标box信息截取ROI表盘目标区域；
2)通过深度语义分割模型对于目标区域中的表盘和指针进行分割，分割后得到指针区域图像以及表盘区域图像，指针区域图像用于确定指针位置，表盘区域图像用于后续计算校正变换矩阵；
本实施例采用基于mobilenetv3的deeplabv3模型对于目标区域中的表盘和指针进行分割；
3)针对指针区域图像，通过骨架提取和距离变换的操作，最终直线拟合得到直线代表指针位置；
本实施例针对针对指针区域图像，分别进行骨架提取和距离变换，得到骨架图像和距离变换图像；骨架提取后数据量大大减少，利用骨架图像进行直线拟合操作，拟合出的直线就代表指针中心线位置，借助距离图像以及直线参数找到调整后的最大、最小点坐标pHead、pTail，分别代表指针尾部和头部；
针对表盘区域图像，经形态学滤波，利用表盘轮廓椭圆计算变换矩阵M，用于后续的图像上点的校正；通过变换矩阵校正图像点，减小最终误差，最终计算出表计读数；
本实施例针对表盘区域图像，首先进行形态学滤波，消除部分噪声点，对滤波后图像提取最外层轮廓；对于矩形表盘，针对轮廓四个边进行直线拟合，然后利用四条直线计算出四个交点坐标，找出四个点最小外接矩形上对应四个点，计算出变换矩阵；对于圆形表盘，利用轮廓坐标点进行椭圆拟合，拟合出椭圆提现了表盘变形程度，通过拟合得到的椭圆参数，计算得到四个端点坐标信息，同时计算出与椭圆中心重合的圆上对应四个端点的点坐标，由这四对坐标点计算得出变换矩阵M，用于后续图像上点的校正；
本实施例利用变换矩阵M以及建模输入的表盘最小刻度点p1、指针轴心点p2、最大刻度点p3和计算出的指针头部点pHead、指针尾部点pTail，计算出矫正后的最小刻度点pNew1、指针轴中心点pNew2、最大刻度点pNew3、指针头部点pNewHead、指针尾部点pNewTail，计算出最小刻度点与指针轴中心点、最大刻度与指针轴中心点间向量夹角，最小刻度点与指针轴中心点、指针尾部点与指针头部点间向量夹角，利用角度比例ratio以及建模输入的量程大小信息，获得指针表读数。
本发明可以在复杂天气条件下正常工作，为工厂自动化升级在复杂工业环境中的应用推广提供助力。
Claims (8)
1.一种基于图像的指针式仪表智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：对智能巡检机器人进行软件建模，获得最小刻度坐标点、指针轴心点、最大刻度坐标点以及表盘最小、最大值；
S2：智能巡检机器人拍照获取的图像智能识别，将智能巡检机器人获取的图像作为输入，结合建模信息，最终输出表计读数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步骤S2智能巡检机器人拍照获取的图像智能识别方法，包括以下步骤：
1)通过深度检测模型，从智能巡检机器人采集图像中截取目标区域；
2)通过深度语义分割模型对于目标区域中的表盘和指针进行分割，分割后得到指针区域图像以及表盘区域图像；
3)针对指针区域图像，通过骨架提取和距离变换的操作，最终直线拟合得到直线代表指针位置；
针对表盘区域图像，经形态学滤波，利用表盘轮廓椭圆计算变换矩阵M，通过变换矩阵校正图像点，最终计算出表计读数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述的步骤3)中针对针对指针区域图像，分别进行骨架提取和距离变换，得到骨架图像和距离变换图像；利用骨架图像进行直线拟合操作，拟合出的直线就代表指针中心线位置，借助距离图像以及直线参数找到调整后的最大、最小点坐标pHead、pTail，分别代表指针尾部和头部。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述的步骤3)中针对表盘区域图像，首先进行形态学滤波，对滤波后图像提取最外层轮廓；对于矩形表盘，针对轮廓四个边进行直线拟合，然后利用四条直线计算出四个交点坐标，找出四个点最小外接矩形上对应四个点，计算出变换矩阵；对于圆形表盘，利用轮廓坐标点进行椭圆拟合，拟合出椭圆提现了表盘变形程度，通过拟合得到的椭圆参数，计算得到四个端点坐标信息，同时计算出与椭圆中心重合的圆上对应四个端点的点坐标，由这四对坐标点计算得出变换矩阵M，用于后续图像上点的校正。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述的步骤3)中利用变换矩阵M以及建模输入的表盘最小刻度点p1、指针轴心点p2、最大刻度点p3和计算出的指针头部点pHead、指针尾部点pTail，计算出矫正后的最小刻度点pNew1、指针轴中心点pNew2、最大刻度点pNew3、指针头部点pNewHead、指针尾部点pNewTail，计算出最小刻度点与指针轴中心点、最大刻度与指针轴中心点间向量夹角，最小刻度点与指针轴中心点、指针尾部点与指针头部点间向量夹角，利用角度比例ratio以及建模输入的量程大小信息，获得指针表读数。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述的深度检测模型为yolov4、yolov3或ssd检测模型。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述的深度语义分割模型为mobilenetv3的deeplabv3模型，或为segnet、unet、pspnet深度分割模型。
8.一种基于图像的指针式仪表智能识别方法所用的设备，其特征在于：包括智能巡检机器人，智能巡检机器人底部设有FRID识别器(5)，智能巡检机器人前面设有前避障(2)，智能巡检机器人后面设有后避障(3)，智能巡检机器人的侧面设有磁导航AGV(6)和工控机(7)，智能巡检机器人顶部通过云台(4)和高清摄像头(1)连接。
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