[发明专利]一种基于QR码及图像识别的同类仪表示数预警方法

说明书

本发明公开了一种基于QR码及图像识别的同类仪表示数预警方法,包括S1、制备QR码；S2、生成QR码识别模型；S3、解码阶段；S4、预警判定，通过以上四个阶段建立卷积神经网络算法模型并扫描QR码，识别预警阈值；本发明相比于普通的二维条码，QR码可以存储更多信息，中文汉字最多可以存储1800个字符，也能够对文字、URL地址和其他类型的数据加密，同时也无需像普通二维条码一样在扫描时需直线对准扫描器，利用QR码的以上特点，将QR码与火电厂化水站仪表示数预警相结合，能有效保障预警系统的可靠性。

技术领域

本发明涉及一种预警方法，尤其涉及一种基于QR码和图像识别的同类仪表数预警方法,属于机器人应用技术领域。

背景技术

火力发电厂化水站，是进行化水处理的地方，化水处理可以保证热力系统各部分具有良好的水汽品质，以防止热力设备的结垢、腐蚀和积盐，对保证发电厂的安全、经济运行具有十分重要的意义。化水站内包含大量仪表，用于监测化水处理过程中工质和设备的温度、压力、电流等重要参数，各个参数的正常对化水处理过程正常运行具有重要意义，所以需要定时对化水站内仪表示数进行检查，判读是否超出阈值。在传统的人工巡检耗时耗力低效的背景下，电力巡检机器人应运而生。图像识别与巡检机器人结合已经有了成熟的研究和应用案例。

电厂化水站内仪表主要类别有压力表、温度表、流量表，其中不乏有外观相似或完全相同的仪表，而处于化水处理不同系统中的仪表的阈值可能不同，因此采用传统的图像识别技术对仪表进行分类和预警时可能出现误报和漏报情况，威胁火电厂化水站的运行安全性和经济性，甚至影响整个火电机组的运行安全性和经济性。

因此如何在现有智能化技术的基础上实现仪表示数精准预警是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种能够实现仪表示数精准预警的基于QR码和图像识别的同类仪表示数预警方法。技术方案：为解决上述技术问题，本发明的一种基于QR码和图像识别的同类仪表示数预警方法，包括如下步骤:

S1、制备QR码：给每个待预警的同类仪表制备其特有的QR码并将所述QR码贴在其对应的仪表上，所述QR码包括的信息为：仪表编号和预警阈值；

S2、生成QR码识别模型：采集制备好的QR码图像，输入卷积神经网络算法模型中训练，得到能准确识别QR码图像的QR码识别模型；将此QR码识别模型嵌入巡检机器人系统中；

S3、解码阶段：巡检机器人在巡检过程中采集仪表对应的QR码，启动步骤S3中生成的QR码识别模型对采集的QR码进行解码，获得该仪表的编号和预警阈值信息；

S4、预警判定：巡检机器人采集仪表读数信息并与解析出的QR码中携带的预警阈值信息对比，若读数信息在预警阈值范围内，则巡检机器人继续执行巡检操作；若读数信息不在预警阈值范围内，则进行预警。

进一步地，S3中的卷积神经网络算法模型通过误差反向传播算法训练。

进一步地，误差反向传播算法包括向前传播阶段和向后传播阶段；

向前传播阶段的算法为：从S2中得到的QR码图像中选取一个样本(X,Y),其中X是QR码图像，Y是该QR码对应的设备编号,将X输入以下函数A中得到实际输出O_p；

O_p＝F_n(…(F₂(F₁(X·W⁽¹⁾)W⁽²⁾)…)W⁽ⁿ⁾)；