【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于工业设备智能化监控和维护，具体涉及一种基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统。
技术介绍
1、在当今工业化和自动化程度不断提高的背景下，精确监测和维护关键设备的运行状态成为确保生产效率和设备安全的重要任务。特别是在重工业领域，如核电站、化工厂等，润滑油作为保证机械设备正常运行的关键材料，其液位的精准监控对于避免设备故障和延长设备寿命至关重要。然而，传统的润滑油液位监测方法多依赖于人工检查或基本的机械式传感器，这些方法不仅效率低下，而且在复杂或危险的环境中存在潜在的安全风险。
2、随着技术的进步，图像识别和深度学习技术在众多领域显示出了其强大的应用潜力，提供了一种新的解决方案来改进传统的监测方法。通过利用先进的图像处理技术和机器学习模型，可以实现对润滑油液位的自动、精准监测，从而提高监测效率，降低人力成本，并在一定程度上提升设备的运行安全性，对于促进工业自动化和提升设备管理效率具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，该系统融合了先进的图像识别技术与深度学习算法，以提高对润滑油液位监测的准确性和可靠性，实现在多变的环境条件下对润滑油液位进行精准的实时检测，能够降低因润滑油液位异常引发的设备故障风险。
2、为达到上述目的，本专利技术所采取的技术方案为：
3、一种基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，包括润滑油窥视孔、光源与图像实时捕捉单元、图像识别与处理单元、显示终端；
4、润滑油窥视孔通过透明或半透明的材质制成。
5、图像预处理模块负责增强图像质量，通过对比度调整和光照校正优化处理提高图像的可识别度；图像预处理模块用于数据筛选，从收集的图片中筛选出质量高、视角准确的图像进行数据标注，标注内容包括润滑油液面的高度、容器边缘信息。
6、显示终端存储通过图像识别与处理单元获得的液位数据，根据设定的阈值自动发出预警信号，通知操作人员采取必要措施，通过直观的用户界面展示液位信息，包括实时数据和历史趋势分析，为用户提供全面的液位监控和管理功能。
7、光源与图像实时捕捉单元用于捕获含有光源照射的润滑油液面图像，收集润滑油窥视孔的摄像头截图，构成数据集。
8、模板匹配算法用于初步定位润滑油容器内特定区域，模板匹配算法基于相关性分析，通过比较输入图像与预先定义的模板之间的相似度来定位特定特征或对象，用于快速定位润滑油容器内的油位计；模板匹配算法首先选取一组具有代表性的油位计图像构建模板库，用于后续的图像匹配分析，针对每个待分析的图像，计算其与模板库中每个模板的相关系数，以确定相似度最高的匹配结果，准确定位油位计的位置，为液位识别提供基础。
9、模板匹配算法公式为：
10、
11、r(x,y):在位置(x,y)的相关系数,用于衡量模板与图像之间的相似度；
12、r(x,y):输入图像在位置(x,y)的像素值；
13、输入图像的平均像素值；
14、tadj(x,y):经过调整以适应特定条件的模板图像在位置(x,y)的像素值；
15、调整后模板图像的平均像素值；
16、x',y':在求和过程中相对于(x,y)位置的偏移量。
17、deeplabv3+模型进行细化以适应润滑油容器的特定特征，包括油面的光泽、颜色和纹理；模型结构公式为：
18、
19、s:经过deeplabv3+模型处理后的图像分割结果；
20、:经过调整的deeplabv3+模型函数,用于处理特定类型的图像数据；
21、lloc:从输入图像中提取的、定位在特定区域的图像数据。
22、基于deeplabv3+模型输出的内容精确计算润滑油的液位，deeplabv3+模型结合了卷积神经网络cnn和空洞卷积技术，在保持高分辨率的同时理解图像中的复杂场景。
23、润滑油液位的计算首先计算液位的绝对高度l，进而计算液位占容器总高度的百分比p，计算液位的绝对高度l和液位百分比p的公式如下：
24、液位绝对高度l的计算公式为：
25、l＝h-d
26、液位百分比p的计算公式为：
27、
28、h：表示容器的总高度，
29、d：表示液面到容器顶部的距离，
30、l：表示液位的绝对高度，
31、p：表示液位占容器总高度的百分比。
32、本专利技术所取得的有益效果为：
33、本专利技术智能润滑油液位识别系统的实施，显著提高了工业设备润滑油液位监测的精确度和效率。通过集成先进的图像识别技术和深度学习算法，系统能够在各种光照和环境条件下准确识别液位，大幅降低了因液位异常导致的设备故障风险。此外，系统的自动预警功能能够及时提醒操作人员采取必要措施，有效避免了潜在的运营中断和维护成本。图像预处理模块进一步增强了图像的可识别度，使得液位检测更为准确和可靠。
34、本专利技术的显示终端的直观展示和数据管理功能，使得操作人员能够轻松掌握液位状态，实现了数据驱动的决策支持。此外，该系统的灵活性和可扩展性意味着它可以轻松应用于不同类型的工业环境中，进一步促进了智能制造和工业自动化的发展。总的来说，本专利技术通过技术创新，有效应对了传统液位监测方法的局限性，为工业设备管理提供了一种高效、可靠的解决方案。
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1.一种基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：包括润滑油窥视孔、光源与图像实时捕捉单元、图像识别与处理单元、显示终端；润滑油窥视孔用于显示润滑油的储存量，光源与图像实时捕捉单元用于捕获并传输润滑油液面的图像并实时将这些图像传送至中央处理器进行分析；图像识别与处理单元包含图像预处理模块，负责增强图像质量，图像识别与处理单元整合模板匹配算法和基于Deeplabv3+的深度学习模型，能够适应变化的光照和环境条件，有效分析和识别液位图像；显示终端功能包括数据存储、预警信号发出以及数据展示。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：润滑油窥视孔通过透明或半透明的材质制成。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：图像预处理模块负责增强图像质量，通过对比度调整和光照校正优化处理提高图像的可识别度；图像预处理模块用于数据筛选，从收集的图片中筛选出质量高、视角准确的图像进行数据标注，标注内容包括润滑油液面的高度、容器边缘信息。
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：光源与图像实时捕捉单元用于捕获含有光源照射的润滑油液面图像，收集润滑油窥视孔的摄像头截图，构成数据集。
6.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：模板匹配算法用于初步定位润滑油容器内特定区域，模板匹配算法基于相关性分析，通过比较输入图像与预先定义的模板之间的相似度来定位特定特征或对象，用于快速定位润滑油容器内的油位计；模板匹配算法首先选取一组具有代表性的油位计图像构建模板库，用于后续的图像匹配分析，针对每个待分析的图像，计算其与模板库中每个模板的相关系数，以确定相似度最高的匹配结果，准确定位油位计的位置，为液位识别提供基础。
7.根据权利要求6所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：模板匹配算法公式为：
8.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：Deeplabv3+模型进行细化以适应润滑油容器的特定特征，包括油面的光泽、颜色和纹理；模型结构公式为：
9.根据权利要求8所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：基于Deeplabv3+模型输出的内容精确计算润滑油的液位，Deeplabv3+模型结合了卷积神经网络CNN和空洞卷积技术，在保持高分辨率的同时理解图像中的复杂场景。
10.根据权利要求9所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：润滑油液位的计算首先计算液位的绝对高度L，进而计算液位占容器总高度的百分比P，计算液位的绝对高度L和液位百分比P的公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：包括润滑油窥视孔、光源与图像实时捕捉单元、图像识别与处理单元、显示终端；润滑油窥视孔用于显示润滑油的储存量，光源与图像实时捕捉单元用于捕获并传输润滑油液面的图像并实时将这些图像传送至中央处理器进行分析；图像识别与处理单元包含图像预处理模块，负责增强图像质量，图像识别与处理单元整合模板匹配算法和基于deeplabv3+的深度学习模型，能够适应变化的光照和环境条件，有效分析和识别液位图像；显示终端功能包括数据存储、预警信号发出以及数据展示。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：润滑油窥视孔通过透明或半透明的材质制成。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：图像预处理模块负责增强图像质量，通过对比度调整和光照校正优化处理提高图像的可识别度；图像预处理模块用于数据筛选，从收集的图片中筛选出质量高、视角准确的图像进行数据标注，标注内容包括润滑油液面的高度、容器边缘信息。
4.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：显示终端存储通过图像识别与处理单元获得的液位数据，根据设定的阈值自动发出预警信号，通知操作人员采取必要措施，通过直观的用户界面展示液位信息，包括实时数据和历史趋势分析，为用户提供全面的液位监控和管理功能。
5.根据权利要求1所述的基于图像识别的智能润滑油液位精准监测系统，其特征在于：光源与图像实时捕捉...
【专利技术属性】
技术研发人员：董坤，武文奇，张祥贵，欧昌桂，周阳，李晨晨，陈太平，张双，刘岩松，徐刚，
申请(专利权)人：江苏核电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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