[发明专利]基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法

权利要求书

1.基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过智能巡检机器人云台搭载的可见光摄像机以及机器人本体部署的图像视频管理进程，获取数显式仪表图片；

步骤2：在步骤1获得的图片上，手动截取出仪表表盘的最小外接矩形，保存外接矩形在整张图片上的位置信息为模板图像，生成相应的模板文件一；

步骤3：手动截取仪表表盘的数显区域，得到数显区域在步骤1获取的图片上的位置信息，并对数显区域中的数字进行分割，保存单个数字在步骤1获取的图片上的位置信息，并对其小数点位数进行记录，生成模板文件二；

步骤4：巡检机器人执行任务并获取待检测图片，对图片进行平滑滤波预处理，并将图片尺寸修改成后续识别需要统一的尺寸，完成初始化；

步骤5：根据模板文件一中的表盘特征，对待检测图片的仪表位置进行模板匹配，并返回匹配的最佳位置，定位待检测图上表盘位置信息；并把模板文件二中预设的数显区域位置信息映射到待检测图片中，再对数显区域进行矫正；

步骤6：对从待检测图片中截取出来的数显区域图片进行灰度处理(减小图像原始数据量，便于后续处理)，并根据在建模预设的阈值，判断其前景字体与背景差别，选择二进制阈值或反二进制阈值，对数显区域进行自适应的二值化；利用之前保留单个数字位置的模板文件二作为先验信息，对数显区域进行单个数字分割并细化其轮廓；

步骤7：将已经分割处理后的单个数字图片转换为像素存储并生成分类器所要求的数据格式，放入事先使用大量样本训练好的libsvm分类器进行预测，输出和仪表位数顺序相符合的数字结果；

步骤8：对已经使用分类器分类好的数字结果，结合建模时所预设的小数点位数，添加小数点，并对可能出现的数字粘连情况做取余处理；

步骤9：返回识别结果，识别任务结束。

2.如权利要求1所述的基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法，其特征在于，步骤1中获取数显式仪表图片的过程为：智能巡检机器人调整云台角度，调整过程参见专利《一种机器人集群图像识别的分布式处理方法》，然后调用图像采集模块获取图像，进而获取数显式仪表图片。

3.如权利要求1所述的基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法，其特征在于，步骤1的图像采集模块获取的是RGB图像。

4.如权利要求1所述的基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法，其特征在于，步骤5中对仪表位置进行的模板匹配过程为：从模板图像中提取表盘的像素特征，与待检测图片中的表盘进行匹配，再计算模板图像与待检测图片的相关系数，系数最大的值所对应的矩形框返回的就是匹配的最佳位置。

5.如权利要求1所述的基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法，其特征在于，步骤6中，选择二进制阈值或反二进制阈值的过程为：根据之前建模时设置的阈值T，若阈值T0，则选择二进制阈值类型，即大于该阈值的像素点灰度值设置为255，反之设置为0；若阈值T0，选择反二进制阈值，即大于该阈值的像素点灰度值设置为0，反之设置为255。

6.如权利要求1所述的基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法，其特征在于，步骤6中，对数显区域进行单个数字分割并细化其轮廓的过程为：根据建模所存储的数显区域的位置以及单个数字手动截取的位置信息，利用仿射变换，对数显区域进行矫正，并分割出单个数字；对分割出来的单个数字，进行形态学操作。