[发明专利]工业仪表的数据处理方法、系统、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种工业仪表的数据处理方法、系统、终端设备及存储介质。该方法包括：采集当前工业仪表图像数据；对所述当前工业仪表图像数据进行边缘推理处理，得到当前工业仪表读数；将所述当前工业仪表读数对外上传。本发明解决了传统工业仪表自动化处理数据的问题，降低了成本，并且无论智能仪表如何更新换代，都不影响现有仪表的使用、读表功能。

技术领域

本发明涉及工业仪表技术领域，尤其涉及一种工业仪表的数据处理方法、系统、终端设备及存储介质。

背景技术

在绝大多数企业中，能耗一直是生产成本中的一个重要参数，若实现能源的数据可视化则可以更好地控制能耗。而为了实现这一目标，则需要采集生产中的实际数据并上传方法。但是传统仪表只有显示功能，无上传功能，因此，企业需要人工进行读表检查或者将传统仪表更换为智能仪表。若选择人工进行读表检查，则会浪费大量人力，并且存在巡检周期长、点检时间不固定、信息滞后等缺点；若选择将传统仪表更换为智能仪表，则会面临智能仪表更新换代快、价格昂贵以及安装时需停产的问题。

因此，有必要提出一种工业仪表的数据处理方法以达到自动化数据处理的目的。

发明内容

本发明实施例的主要目的在于提供一种传统工业仪表的数据处理方法、系统、终端设备及存储介质，旨在解决传统工业仪表无法自动化处理数据的问题，降低了成本。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种传统工业仪表的数据处理方法，所述传统工业仪表的数据处理方法包括：

采集当前工业仪表图像数据；

对所述当前工业仪表图像数据进行边缘推理处理，得到当前工业仪表读数；

将所述当前工业仪表读数对外上传。

可选的，所述对所述当前工业仪表图像数据进行边缘推理处理，得到当前工业仪表读数的步骤包括：

对所述当前工业仪表图像数据进行初期设置，得到初期设置后的当前工业仪表图像；

将所述初期设置后的当前工业仪表图像进行预处理，得到预处理后的当前工业仪表图像；

使用目标检测算法检测所述预处理后的当前工业仪表图像的待识别区域，得到当前表计图像；

提取所述当前表计图像的刻度线、表盘和指针图像；

根据所述当前表计图像的刻度线、表盘和指针图像计算当前工业仪表读数。

可选的，所述对所述将所述当前工业仪表图像数据进行初期设置，得到初期设置后的当前工业仪表图像的步骤包括：

对所述当前工业仪表图像数据的尺寸进行初期设置，得到初期设置后的当前工业仪表图像。

可选的，所述将所述初期设置后的当前工业仪表图像进行预处理，得到预处理后的当前工业仪表图像的步骤包括：

分别对所述当前工业仪表图像的RGB三个分量设置权重，得到RGB三个分量的权重参数；

将所述RGB三个分量按所述权重参数进行加权平均，得到预处理后的当前工业仪表图像。

可选的，所述目标检测算法含有卷积神经网络，所述卷积神经网络含有卷积层、池化层、全连接层，所述使用目标检测算法检测所述预处理后的当前工业仪表图像的待识别区域，得到当前表计图像的步骤包括：

通过所述卷积层检测所述预处理后的当前工业仪表图像的待识别区域，得到特征图块；

通过所述池化层将所述特征图块转换为预设尺寸，得到预设尺寸的特征图块；

通过所述全连接层对所述预设尺寸的特征图块进行分类以及定位，得到当前表计图像。

可选的，所述提取所述当前表计图像的刻度线、表盘和指针图像的步骤包括：

通过高斯滤波对所述当前表计图像进行平滑处理，得到平滑图像；

通过边缘检测算法对所述平滑图像进行边缘检测，得到边缘检测后的图像；