[发明专利]一种基于TensorFlow图像识别诊断硬盘故障的方法

权利要求书

1.一种基于TensorFlow图像识别诊断硬盘故障的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.终端对服务器硬盘进行多角度的拍摄以获取现场状态的多角度图像；

S2.然后，终端将多角度图像传输至服务器端；

S3.服务器接收到多角度图像后，进行相对角度归一化处理，再利用几何校正方法对多角度图像进行配准，得到修正后的硬盘图像，相对角度归一化公式：

y_k＝a_kx_k+b_k (1)

式中，a_k、b_k是角度为K时的归一化参数，x_k、y_k分别为校正图像k角度下归一化前后的像元灰度值，分别为校正图像和参考图像在K角度下的像元平均值，分别为校正图像与参考图像k角度下的协方差及参考图像本身的协方差；

S4.服务器通过TensorFlow处理修正后的硬盘图像信息并获得硬盘现场状态图像数据；

S5.服务器存储有硬盘初始化正常状态图像数据；

S6.服务器将硬盘现场状态图像数据与初始化正常状态图像数据进行比对判断，以获取硬盘的现场状态信息；

S7.将硬盘的现场状态信息反馈给终端。

2.根据权利要求1所述的一种基于TensorFlow图像识别诊断硬盘故障的方法，其特征在于，按照等比例将服务器的指示灯数据通过镜像的方式初始化到Server端。

3.根据权利要求1所述的一种基于TensorFlow图像识别诊断硬盘故障的方法，其特征在于，反馈给终端的硬盘的现场状态信息，包括硬盘故障点、故障备注以及故障原因数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于TensorFlow图像识别诊断硬盘故障的方法，其特征在于，所述步骤S3的几何校正方法配准,是利用已经过正射校正处理的高精度硬盘图像为基准，对多角度图像需校正的图像进行几何配准，每景影像选取均匀分布的硬盘图像特征点20个以上，特征点分布须均匀并保证硬盘显示灯区域边界成矩形，采用二次多项式进行几何校正，双线性内插法进行亮度值的重采样，使校正精度控制在0.3个像素之内。