CN114612648A - 一种基于可信ai的指针式压力表示值读取方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于可信AI的指针式压力表值读取方法及装置，包括：使用深度学习目标检测模型，识别图像上的压力表，并获得压力表在图像上的位置，裁剪出压力表图像Imeter；通过深度学习分割模型，识别出压力表图像上的指针、刻度盘区域；在刻度盘区域内，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Ometer，获得刻度盘压力值Pn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Ppin。本方法结合深度学习目标检测模型、深度学习分割模型及机器视觉，可准确识别出对于“缩格”零位压力表的示值；具有较好适应性，可识别不同规格型号、不同量程、准确度等级的压力表，智能读取示值。

Description

一种基于可信AI的指针式压力表示值读取方法及装置
技术领域
本发明涉及压力表检定技术领域，尤其涉及一种基于可信AI的指针式压力表示值读取方法及装置。
背景技术
压力表在我国的工农业生产领域有着广泛的应用，被列入了国家强制检定的计量器具之中。当前，对压力表检定工作还采用人工操作方法，存在操作繁琐、操作量大。研制开发压力表智能检定装置，实现自动化批量检定，实现数字化计量，有助于提高压力表计量的效率和质量，保障生产。目前全自动化的批量检定难点主要有：一方面，对于“缩格”零位压力表的图像识别技术影响，识别率较低，主要是由于这一类型的压力表刻度分布并不均匀，直接根据角度进行示值的估算会出现误差，存在越明显的“缩格”区别，则就会有越大的误差；另一方面，压力表的规格型号不同，在准确度等级、量程、允差、被检点等方面都会存在差异。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于可信AI的指针式压力表示值读取方法及装置。
本发明的目的通过以下的技术方案来实现：
一种基于可信AI的指针式压力表示值读取方法，包括：
A使用深度学习目标检测模型，识别图像上的压力表，并获得压力表在图像上的位置，裁剪出压力表图像Imeter；
B通过深度学习分割模型，识别出压力表图像上的指针、刻度盘区域；
C在刻度盘区域内，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Ometer，获得刻度盘压力值Pn与θn的对应关系；
D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Ppin。
一种基于可信AI的指针式压力表值读取装置，包括相机、面光源、相机光源支架和上位机；
所述相机为摄像头或工业相机加工业镜头，并与上位即连接通信；
所述面光源安装于相机光源支架上。
与现有技术相比，本发明的一个或多个实施例可以具有如下优点：
本发明提供的方法结合深度学习目标检测模型、深度学习分割模型及机器视觉，识别图像上的压力表，进一步提取精确指针、精确刻度盘区域，对精确刻度进行缩格补偿，最终获得指针角度，变换得到压力示值。可准确识别出对于“缩格”零位压力表的示值；具有较好适应性，可识别不同规格型号、不同量程、准确度等级的压力表，智能读取示值。
附图说明
图1是基于可信AI的指针式压力表示值读取方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述。
如图1所示，为基于可信AI的指针式压力表示值读取方法，包括：
步骤10使用深度学习目标检测模型，识别图像上的压力表，并获得其在图像上位置，并裁剪出压力表图像Imeter；
识别图像上压力表的深度学习目标检测模型，可以是R-CNN、faster R-CNN等二阶段式目标检测模型，也可以是YOLO、PYOLO等单阶段式目标检测模型；
压力表在图像上位置以左上点(umin,vmin)、右下点(umax,vmax)边界框表示；
在裁剪压力表图像时，可对边界框进行外拓，设外拓水平像素数量σu、垂直像素数量σv，即左上点(umin-σu,vmin-σv)、右下点(umax+σu,vmax+σv)。
步骤20使用深度学习分割模型，识别出压力表图像上的指针、刻度盘区域；
识别出压力表图像上指针、刻度盘区域的深度学习分割模型，可以FCN、DeepLab等语义分割模型，也可以是Mask R-CNN等实例分割模型；
经过输出，可以获得指针区域二值图像Bpin-DL、刻度盘区域二值图像Bscale-DL。
步骤30在刻度盘区域内，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Ometer，得到获得刻度盘压力值Pn与θn的对应关系；
①对刻度盘区域二值图像Bscale-DL进行形态学的膨胀运算，获得较完整指针的刻度盘区域Bscale-DL2；②对压力表图像Imeter进行全局阈值分割、局部阈值分割，包含刻度盘、指针及其他干扰的二值图BMV；③以Bscale-DL2、BMV相交获得精确刻度Bscale。
Figure BDA0003535274920000031
式中，
Figure BDA0003535274920000032
表示形态学膨胀运算，Sscale-DL为结构元素。
设压力表理论测量范围为0～Pe，对于带止销压力表，存在“缩格”使压力表实际测量范围为Ps～Pe(Ps>0Pa)，在示值读取时，需要估计测量下限
Figure BDA0003535274920000033
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Pn为：
Figure BDA0003535274920000034
实际测量下限
Figure BDA0003535274920000035
可通过示值非0的刻度线进行估计，设该刻度线示值Pn、角度θn，则
Figure BDA0003535274920000036
为：
Figure BDA0003535274920000037
式⑵、式⑶就是考虑缩格的压力表读数方法。
步骤40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Ppin；
①对指针区域二值图像Bpin-DL进行形态学闭运算(即采用相同元素进行一次膨胀运算、一次腐蚀运算)，获得较完整指针的指针区域Bpin-DL2；②对压力表图像Imeter进行全局阈值分割、局部阈值分割，包含刻度盘、指针及其他干扰的二值图BMV；③以Bpin-DL2、BMV相交获得精确刻度Bpin。
获得指针角度为θpin，变换得到压力示值Ppin，具体为：
Figure BDA0003535274920000041
本实施例还提供了一种基于可信AI的指针式压力表示值读取装置，包括：相机、面光源、相机光源支架、上位机。所述相机可以是摄像头或工业相机+工业镜头，通过3/4’螺纹安装于相机光源支架上，通过USB或网线与上位机连接通信；所述面光源通过3/4’螺纹安装于相机光源支架上。进行读数时，通过调整支架，使相机光轴穿过压力表表盘(即压力表表盘严格位于图像中心)，且压力表表盘亮度均匀、无明显反光现象。
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (8)

1.一种基于可信AI的指针式压力表值读取方法，其特征在于，包括：
A使用深度学习目标检测模型，识别图像上的压力表，并获得压力表在图像上的位置，裁剪出压力表图像Imeter；
B通过深度学习分割模型，识别出压力表图像上的指针、刻度盘区域；
C在刻度盘区域内，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Ometer，获得刻度盘压力值Pn与θn的对应关系；
D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Ppin。
2.如权利要求1所述的基于可信AI的指针式压力表值读取方法，其特征在于，所述A中识别图像上压力表的深度学习目标检测模型，其中目标检测模型为R-CNN、faster R-CNN二阶段式目标检测模型或YOLO、PYOLO单阶段式目标检测模型；
所述压力表图像上位置以左上点(umin,vmin)、右下点(umax,vmax)边界框表示；
在裁剪压力表图像时，可对边界框进行外拓，设外拓水平像素数量σu、垂直像素数量σv，即左上点(umin-σu,vmin-σv)、右下点(umax+σu,vmax+σv)。
3.如权利要求1所述的基于可信AI的指针式压力表值读取方法，其特征在于，所述B中识别出压力表图像上指针、刻度盘区域的深度学习分割模型，其中，分割模型为FCN、DeepLab语义分割模型或Mask R-CNN实例分割模型；经过输出获得指针区域二值图像Bpin-DL、刻度盘区域二值图像Bscale-DL。
4.如权利要求1所述的基于可信AI的指针式压力表值读取方法，其特征在于，所述C中在刻度盘区域内，采用机器视觉分割算法提取精确刻度，具体为：
1)对刻度盘区域二值图像Bscale-DL进行形态学的膨胀运算，获得较完整指针的刻度盘区域Bscale-DL2；
2)对压力表图像Imeter进行全局阈值分割、局部阈值分割，包含刻度盘、指针及其他干扰的二值图BMV；
3)以Bscale-DL2、BMV相交获得精确刻度Bscale：
Figure FDA0003535274910000021
式中，
Figure FDA0003535274910000022
表示形态学膨胀运算，Sscale-DL为结构元素。
5.如权利要求1所述的基于可信AI的指针式压力表值读取方法，其特征在于，所述C中对精确刻度进行缩格补偿，建立极坐标系Ometer，得到获得刻度盘压力值Pn与刻度盘角度θn的对应关系，具体包括：
设压力表理论测量范围为0～Pe，对于带止销压力表，存在“缩格”使压力表实际测量范围为Ps～Pe(Ps>0Pa)，在示值读取时，需要估计测量下限
Figure FDA0003535274910000023
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Pn为：
Figure FDA0003535274910000024
实际测量下限
Figure FDA0003535274910000025
通过示值非0的刻度线进行估计，设该刻度线示值Pn、角度θn，则
Figure FDA0003535274910000026
为：
Figure FDA0003535274910000027
式⑵、式⑶就是考虑缩格的压力表读数方法。
6.如权利要求1所述的基于可信AI的指针式压力表值读取方法，其特征在于，所述步骤D中，在指针区域内，采用机器视觉分割算法，提取精确指针区域，具体为：
1)对指针区域二值图像Bpin-DL进行形态学闭运算，获得较完整指针的指针区域Bpin-DL2；
2)对压力表图像Imeter进行全局阈值分割、局部阈值分割，包含刻度盘、指针及其他干扰的二值图BMV；
3)以Bpin-DL2、BMV相交获得精确刻度Bpin。
7.如权利要求1所述的基于可信AI的指针式压力表值读取方法，其特征在于，所述所述步骤D中，获得指针角度为θpin，变换得到压力示值Ppin，具体为：
Figure FDA0003535274910000031
其中，θs为刻度线起点对应角度、θe为刻度线终点对应角度、Pn为刻度盘压力示值、
Figure FDA0003535274910000032
为压力表测量下限、θpin为指针角度。
8.一种基于可信AI的指针式压力表值读取装置，其特征在于，包括相机、面光源、相机光源支架和上位机；
所述相机为摄像头或工业相机加工业镜头，并与上位即连接通信；
所述面光源安装于相机光源支架上。
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