[发明专利]巡检机器人仪表识别系统及方法、存储介质

说明书

本申请公开了一种巡检机器人仪表识别系统及巡检机器人仪表识别方法、存储介质。巡检机器人仪表识别方法包括：仪表图像局部增强步骤、仪表图像矫正步骤、仪表模板匹配与分区识别步骤、获取数字识别结果步骤以及自动判别步骤。本发明的有益效果包括：(1)能够针对环境试验中心室内灯光变化干扰及拍摄存在轻微抖动导致拍摄图形模糊时，识别算法表现出较好的鲁棒性；(2)能够在巡检机器人定位出现较小偏差时，自适应的读取到待识别的面板，并准确定位到数字区域；(3)识别算法能够高效处理每一张输入图片，达到实时性的要求。

技术领域

本发明涉及仪表识别技术领域，尤其涉及一种巡检机器人仪表识别系统及巡检机器人仪表识别方法、存储介质。

背景技术

针对环境试验中心数字仪表设备，开发完整的可快速搭载于巡检机器人的智能图像识别算法，替代原本人工进行定时仪表数据记录，实现智能化的监管模式。其中的难点包括：(1)巡检机器人无法保证绝对准确定位，必然会出现一定的位置偏差导致每次成像的画面角度位置都有所变化，增加了待识别区域自适应定位及数字识别的难度；(2)环境试验中心光线情况复杂，同时机器人拍摄时可能产生抖动，增加了数字识别的难度；(3)待识别字符包括数字、符号位、单位信息，增加了训练及识别的难度；(4)算法识别结果需要实时反馈上传供工作人员参考，对算法处理性能及实时性有较高要求。

但是目前的巡检机器人仪表识别系统及方法无法有效克服上述难点，导致仪表识别不准的问题。

发明内容

发明的目的在于，提供一种巡检机器人仪表识别系统及巡检机器人仪表识别方法、存储介质，用以解决目前的巡检机器人仪表识别系统及方法无法有效克服准确定位、光线影响、待识别字符形变的影响，无法准确识别仪表数值并无法实时自动判断仪表是否正常的技术问题。

为了实现上述目的，本发明其中一实施例中提供一种巡检机器人仪表识别方法，包括以下步骤：

仪表图像局部增强步骤，控制巡检机器人实时获取仪表图像，将所述仪表图像中的数值与背景部分划分为不同区域，增强所述数值所在区域的颜色，并减弱所述背景部分所在区域的颜色；

仪表图像矫正步骤，对实时获取的仪表图像进行霍夫直线检测获得沿水平方向延伸的多个直线段，对所有检测到的直线段进行长度排序，提取长度最长的三条直线段，计算三条直线段与水平位置的角度偏差，并取平均值作为原图需要调整的角度，将所述仪表图像中的至少一直线段按照该角度旋转至水平位置；

仪表模板匹配与分区识别步骤，将实时获取的仪表图像与存储的标准仪表模板匹配，按照所匹配的标准仪表模板对实时获取的仪表图像进行分区划分，定位仪表数据分布区域；在所述仪表数据分布区域内采用阈值分割字符方式提取字符；

获取数字识别结果步骤，将提取的字符输入至经训练后的多层感知神经网络，按照仪表数据分布区域获取对应字符的数字识别结果；以及

自动判别步骤，所述仪表数据分布区域包括数值设置区和数值实时检测区，每一数值设置区内的数字均包含一预警阈值，求所述数值实时检测区的数字识别结果与所述数值设置区的数字识别结果之差的绝对值，若该绝对值小于等于所述预警阈值，则存储所述数值实时检测区的数字识别结果，否则进行报警。

进一步地，在所述仪表图像局部增强步骤中，所述巡检机器人正对仪表拍摄获取仪表图像；所述仪表图像包括仪表的全部影像，且仪表的全部影像占所述仪表图像的至少70％。

进一步地，所述巡检机器人还包括距离传感器，所述巡检机器人正对仪表时，还控制距离传感器获取与该仪表的距离，调节所述巡检机器人与该仪表的距离以使得仪表的全部影像位于拍摄获取的仪表图像内。

进一步地，在所述仪表图像局部增强步骤中，将所述数值所在区域内的所有像素RGB值等比例放大15％，将所述背景部分所在区域内的所有像素RGB值等比例缩减80％。