本发明专利技术公开了一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法,包括以下步骤:采集多组压力表盘面图像;通过机械识别检测算法对(1)中图像进行深度学习训练,建立表盘、指针和刻度颜色模型;采集压力表盘面图像,使用(2)中的模型对采集到的图像进行识别分析出表盘和指针位置,及指针所停留的刻度的颜色;在表盘区域内采用机器视觉分割算法提取精确刻度,对精确刻度进行缩格补偿,建立极坐标系O meter,获得表盘压力值P n与θn的对应关系;在指针区域内,采用机器视觉分割算法,提取精确指针区域,获得指针角度为θpin,变换得到压力示值P pin;将(5)中得到的压力示值P pin远程发送至存储数据库。数据库。数据库。
【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法
[0001]本专利技术涉及数字图像处理
,具体的是一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法。
技术介绍
[0002]灭火器压力表是反应其内部充装状态的仪表,在诸多部门和行业特别是危险品存放区域中,需要实时监控灭火器状态,确保正常充装来避免意外。为确保灭火器的正常使用放置意外的情况发生,需要定期对灭火器的压力状况进行检查,现有的检查方式多为人工抄录,人工抄录效率较低,且容易出现误差,不适合大规模的灭火器管理,且,不同状态的灭火器应视其具体情况而制定检查周期,这会大大增加工作人员的工作负担,因此,本专利技术提出一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法。
技术实现思路
[0003]为了克服现有技术中的缺陷,本专利技术实施例提供了一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法,以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]本申请实施例公开了:一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法,包括以下步骤:
[0005](1)通过相机采集多组压力表盘面图像,并对压力表盘面、指针及指针所停留的刻度颜色打上标记;
[0006](2)通过机械识别检测算法对(1)中图像进行深度学习训练,建立表盘、指针和刻度颜色模型;
[0007](3)通过相机采集压力表盘面图像,使用(2)中的模型对采集到的图像进行识别分析出表盘和指针位置,及指针所停留的刻度的颜色,通过扫码器扫描预设在表盘上的ID二维码,识别当前灭火器的编号,并建立与当前编号对应的数据表;
[0008](4)在表盘区域内采用机器视觉分割算法提取精确刻度,对精确刻度进行缩格补偿,建立极坐标系O meter,获得表盘压力值P n与θn的对应关系;
[0009](5)在指针区域内,采用机器视觉分割算法,提取精确指针区域,获得指针角度为θpin,变换得到压力示值P pin。
[0010](6)将(5)中得到的压力示值P pin存储至(3)中建立的数据表内,所述数据表存储于服务器内。
[0011]优选的,步骤(5)中,采用机器视觉分割算法,提取精确指针区域,具体包括:
[0012]对表盘区域二值图像B scale
‑
DL进行形态学的膨胀运算,获得较完整指针的表盘区域B scale
‑
DL2;
[0013]对压力表图像I meter进行全局阈值分割、局部阈值分割,包含表盘、指针及其他干扰的二值图B MV;
[0014]以B scale
‑
DL2、B MV相交获得精确刻度B scale:
[0015]式中,表示形态学膨胀运算,S scale
‑
DL为结构元素。
[0016]优选的,步骤(4)具体包括:
[0017]设压力表理论测量范围为0~P e,对于带止销压力表,存在“缩格”使压力表实际测量范围为P s~P e(P s>0Pa),在示值读取时,需要估计测量下限
[0018]以压力表中心为原点、沿径向建立极坐标系,则刻度线起点、终点对应角度分别为θs、θe;刻度盘角度为θn,刻度盘压力示值P n为:
[0019][0020]实际测量下限通过示值非0的刻度线进行估计,设该刻度线示值P n、角度θn,则为:
[0021][0022]式
⑵
、式
⑶
就是考虑缩格的压力表读数方法。
[0023]优选的,步骤(5)中,获得指针角度为θpin,变换得到压力示值P pin,具体为:
[0024][0025]其中,θs为刻度线起点对应角度、θe为刻度线终点对应角度、P n为刻度盘压力示值、为压力表测量下限、θpin为指针角度。
[0026]优选的,根据(3)中识别出的指针所停留的刻度的颜色标记相应的监管等级Tn,并制定与Tn对应的监管计划,并向工作人员定期发出计划提醒。
[0027]本专利技术的有益效果如下:本专利技术结合机械视觉检测算法、机械视觉分割算法,可自动识别灭火器压力表的表盘、指针角度及表盘刻度,对精确刻度进行缩格补偿,最终获得指针角度,从而避免了人工抄录压力表的弊端。
[0028]为让本专利技术的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附图式,作详细说明如下。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1是一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法流程图。
具体实施方式
[0031]下面将结合本专利技术实施例中的附图,对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本专利技术保护的范围。
[0032]参阅图1,一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法,包括以下步骤:
[0033](1)通过相机采集多组压力表盘面图像,并对压力表盘面、指针及指针所停留的刻度颜色打上标记;
[0034](2)通过机械识别检测算法对(1)中图像进行深度学习训练,建立表盘、指针和刻度颜色模型;
[0035](3)通过相机采集压力表盘面图像,使用(2)中的模型对采集到的图像进行识别分析出表盘和指针位置,及指针所停留的刻度的颜色,通过扫码器扫描预设在表盘上的ID二维码,识别当前灭火器的编号,并与预存于数据库内的ID信息做对比,并建立与当前ID对应的数据表;
[0036](4)在表盘区域内采用机器视觉分割算法提取精确刻度,对精确刻度进行缩格补偿,建立极坐标系O meter,获得表盘压力值P n与θn的对应关系;
[0037](5)在指针区域内,采用机器视觉分割算法,提取精确指针区域,获得指针角度为θpin,变换得到压力示值P pin。
[0038](6)将(5)中得到的压力示值P pin存储至(3)中建立的数据表内,所述数据表存储于服务器内。
[0039]步骤(5)中,采用机器视觉分割算法,提取精确指针区域,具体包括:
[0040]对表盘区域二值图像B scale
‑
DL进行形态学的膨胀运算,获得较完整指针的表盘区域B scale
‑
DL2;
[0041]对压力表图像I meter进行全局阈值分割、局部阈值分割,包含表盘、指针及其他干扰的二值图B MV;
[0042]以B scale
‑
DL2、B MV相交获得精确刻度B scale:
[0043]式中,表示形态学膨胀运算,S scale
‑
DL为结构元素。
[0044]步骤(本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)通过相机采集多组压力表盘面图像,并对压力表盘面、指针及指针所停留的刻度颜色打上标记;(2)通过机械识别检测算法对(1)中图像进行深度学习训练,建立表盘、指针和刻度颜色模型;(3)通过相机采集压力表盘面图像,使用(2)中的模型对采集到的图像进行识别分析出表盘和指针位置,及指针所停留的刻度的颜色,通过扫码器扫描预设在表盘上的ID二维码,识别当前灭火器的编号,并建立与当前编号对应的数据表;(4)在表盘区域内采用机器视觉分割算法提取精确刻度,对精确刻度进行缩格补偿,建立极坐标系O meter,获得表盘压力值P n与θn的对应关系;(5)在指针区域内,采用机器视觉分割算法,提取精确指针区域,获得指针角度为θpin,变换得到压力示值P pin;(6)将(5)中得到的压力示值P pin存储至(3)中建立的数据表内,所述数据表存储于服务器内。2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的灭火器压力表检测方法,其特征在于:步骤(5)中,采用机器视觉分割算法,提取精确指针区域,具体包括:对表盘区域二值图像B scale
‑
DL进行形态学的膨胀运算,获得较完整指针的表盘区域Bscale
‑
DL2;对压力表图像I meter进行全局阈值分割、局部阈值分割,包含表盘、指针及其他干扰的二值图B MV
;以B scale
‑
【专利技术属性】
技术研发人员:宋生宏,
申请(专利权)人:载德物联科技苏州有限公司,
类型:发明
国别省市:
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