上海利淘豪斯機器人有限公司于洪洲獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海利淘豪斯機器人有限公司申請的專利一種指針儀表識別增強檢測方法獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN114529803B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202210097589.6,技術領域涉及:G06V20/60;該發(fā)明授權一種指針儀表識別增強檢測方法是由于洪洲;蔡孫增;盧華兵設計研發(fā)完成,并于2022-01-27向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本一種指針儀表識別增強檢測方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種指針儀表識別增強檢測方法,所述檢測方法包括點位圖片錄入模塊、參數(shù)調(diào)試選取模塊、識別模塊,所述圖片錄入模塊用以獲取模板照片,所述參數(shù)調(diào)試選取模塊用以對獲取的模板照片識別指針儀表的各項數(shù)據(jù),所述識別模塊用以獲取巡檢機器人所拍攝目標設備圖片信息,并將目標設備圖片信息與模板照片進行特征匹配。本發(fā)明對儀器指針和表盤目標的聯(lián)合檢測,基于標定輪廓框,擺脫了單種傳統(tǒng)算法,極大的提高了檢測準度和部分抗干擾能力。
本發(fā)明授權一種指針儀表識別增強檢測方法在權利要求書中公布了:1.一種指針儀表識別增強檢測方法,其特征在于, 所述檢測方法包括點位圖片錄入模塊、參數(shù)調(diào)試選取模塊、識別模塊,所述點位圖片錄入模塊用以獲取模板照片,所述參數(shù)調(diào)試選取模塊用以對獲取的模板照片識別指針儀表的各項數(shù)據(jù),所述識別模塊用以獲取巡檢機器人所拍攝目標設備圖片信息,并將目標設備圖片信息與模板照片進行特征匹配; 執(zhí)行巡檢任務中機器人或攝像頭到達預設點位后,定位后拍攝目標設備圖片信息,將點位預設模板照片、識別參數(shù)信息和點位拍攝圖片三個信息發(fā)送給所述識別模塊,識別模塊用于對目標設備圖片信息與模板照片進行特征匹配; 所述識別模塊包括以下流程: S1:識別點位拍攝圖片位置矯正,使用特征關鍵點匹配模型包括傳統(tǒng)siftliftsuperpoint傳統(tǒng)特征點和深度匹配網(wǎng)絡模型,得到點位預設模板照片到點位拍攝圖片的仿射變換轉(zhuǎn)化矩陣; S2:解析參數(shù)數(shù)據(jù)集合,由仿射變換矩陣得到點位拍攝圖片的標定參數(shù)信息; S3:在點位拍攝圖片中選取可選識別區(qū)域,根據(jù)標定的中心點和識別刻度點信息,以中心點為圓心,刻度信息到中心點的距離為半徑的圓弧找出指針所在區(qū)域的二值化圖片; 所述找出指針所在區(qū)域的二值化圖片包括以下步驟: 第一步、使用Hough直線檢測方法找到所有符合直線參數(shù)長度的指針,同時計算直線到中心圓點的距離,過濾距離過大的直線; 第二步、如果在測試結果中的圖片找到錯誤的指針直線,識別模塊讀取標定區(qū)域,去除干擾區(qū)域的影響,在指定識別區(qū)域中找符合到中心圓心距離和長度的直線長度,如果找不到直線,跳轉(zhuǎn)第三步; 第三步、在第二步中的指定識別區(qū)域中,根據(jù)刻度值,將識別區(qū)域等距離分割,為了提高精度,通常識別區(qū)域分割數(shù)量等于最小刻度數(shù)量的2倍數(shù)公式如下:即最大讀數(shù)scale,單位刻度值為0.1,讀數(shù)精度為0.05,num=scale0.1*2,分割區(qū)域以0.05刻度值依次迭代選取,得到分割區(qū)域集合,在分割區(qū)域集合中,分別計算每個分割區(qū)域內(nèi)的輪廓區(qū)域,輪廓區(qū)域擬合成外接矩形框,如果滿足外接矩形框的長寬比值大于閾值,并且輪廓區(qū)域擬合的直線到中心圓心的距離小于閾值的條件,則該直線為指針讀數(shù),如果不滿足條件,使用圖像增強方法,找出分割區(qū)域集合中的最大輪廓區(qū)域的分割區(qū)域,該分割區(qū)域?qū)诘淖x數(shù)值即為最大概率指針區(qū)域的指針讀數(shù)值。
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