[发明专利]基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法

说明书

基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法，首先通过巡检机器人云台搭载的可见光摄像机以及图像视频管理进程获取数显式仪表图片；然后截取仪表表盘的外接矩形为模板图像；再次，截取数显区域并得到位置信息，对数显区域中的数字进行分割、记录小数点位数；第四，获取待检测图片并完成初始化；第五，对待检测图片的仪表位置进行模板匹配并矫正；第六，截取数显区域图片进行灰度处理，判断其前景字体与背景差别，对数显区域进行自适应的二值化，对数显区域进行单个数字分割并细化其轮廓；将单个数字转换为像素存储并生成分类器要求的数据格式，预测并输出结果。本发明提高了智能巡检机器人在适用场景对于数显式仪表读数的识别速度和通用性。

技术领域

本发明属于图像处理和识别技术领域，涉及一种基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法。

背景技术

随着机器人技术的发展和突破，智能型巡检机器人已经可以用于油田、变电站、天然气厂站等工业领域监控现场运行情况，其中，数显式仪表普遍用于现场的各种测量以及监控。传统的巡检方式是采用人工对仪表进行读数并手工记录，但由于适用场景的特殊性以及极端化环境，相比于人工读数，智能巡检机器人对于数显式仪表的读数更为方便与精准。通过控制机器人上云台的角度获取数显式仪表的图片，并对图片进行处理与目标检测，获得仪表的读数，使得识别过程更加智能。

一方面，人工巡检读数及记录的成本较高，所处环境影响导致巡检人员的安全无法得到保证，同时人眼也存在一定的误差，导致识别效率以及准确率较低。另一方面，由于工业现场场景复杂，各个现场的仪表形状以及背景等都有较大差异，现有识别方法识别速度过慢并且其通用性较差，所以，研发一种基于智能巡检机器人是数显式仪表智能识别方法具有非常重要的意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法，以提高智能巡检机器人在适用场景对于数显式仪表读数的识别速度和通用性。

本发明采用以下技术方案：

基于巡检机器人的数显式仪表读数识别方法，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。