[發明專利]一種指針式儀表讀數識別方法及裝置

有效

• 申請號: 201811597959.2
• 申請日: 2018-12-26
• 公開（公告）號: CN111368823B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 王曉東;徐方;王冠;姜楠;潘鑫;宋健
• 申請（專利權）人: 沈陽新松機器人自動化股份有限公司
• 主分類號: G06V20/62
• 分類號: G06V20/62;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/0475;G06N3/094
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 鄭偉健

1.一種指針式儀表讀數識別方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取所需數量的指針式儀表的表盤圖像數據，所述表盤圖像數據具有多張表盤圖片；

對所述表盤圖片進行圖像處理得到具有指針的第一裸表盤圖片，將每張第一裸表盤圖片與相應的表盤圖片組成圖片對；

利用所述圖片對建立第一訓練集，并使用GAN算法對所述第一訓練集進行訓練得到裸表盤圖像模型；

采集不同讀數的第二裸表盤圖片，利用所述第二裸表盤圖片建立第二訓練集，利用卷積神經網絡對所述第二訓練集進行訓練得到讀數識別模型，其中，不同讀數對應不同的分類；

實時獲取目標指針式儀表的待讀表盤圖像，將所述待讀表盤圖像輸入所述裸表盤圖像模型得到待讀裸表盤圖片，將所述待讀裸表盤圖片輸入所述讀數識別模型進行分類得到所述目標指針式儀表的讀數。

2.根據權利要求1所述的指針式儀表讀數識別方法，其特征在于，所述利用所述圖片對建立第一訓練集，并使用GAN算法對所述第一訓練集進行訓練得到裸表盤圖像模型，包括：

通過偏移、旋轉或增加噪音的方式將所述圖片對的數量進行擴充形成第一訓練集，利用Pix2Pix算法對所述第一訓練集進行訓練得到裸表盤圖像模型。

3.根據權利要求1所述的指針式儀表讀數識別方法，其特征在于，所述采集不同讀數的第二裸表盤圖片，利用所述第二裸表盤圖片建立第二訓練集，利用卷積神經網絡對所述第二訓練集進行訓練得到讀數識別模型，包括：

對指針式儀表不同度數時對應的第二裸表盤圖片進行采集，根據讀數進行類的劃分，每一類中至少采集一張第二裸表盤圖片，通過偏移、旋轉或增加噪音的方式將所述第二裸表盤圖片進行擴充得到第二訓練集，利用卷積神經網絡對所述第二訓練集進行訓練得到讀數識別模型。

4.根據權利要求2所述的指針式儀表讀數識別方法，其特征在于，所述實時獲取目標指針式儀表的待讀表盤圖像，將所述待讀表盤圖像輸入所述裸表盤圖像模型得到待讀裸表盤圖片，將所述待讀裸表盤圖片輸入所述讀數識別模型進行分類得到所述目標指針式儀表的讀數，包括：

實時獲取目標指針式儀表的待讀表盤圖像，將所述待讀表盤圖像輸入所述裸表盤圖像模型，利用所述Pix2Pix算法和所述裸表盤圖像模型得到待讀裸表盤圖片，將所述待讀裸表盤圖片輸入所述讀數識別模型進行分類得到所述目標指針式儀表的讀數。

5.根據權利要求1或3所述的指針式儀表讀數識別方法，其特征在于，所述卷積神經網絡采用深度殘差網絡ResNet。

6.一種指針式儀表讀數識別裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取單元，用于獲取所需數量的指針式儀表的表盤圖像數據，所述表盤圖像數據具有多張表盤圖片；

圖片對生成單元，用于對所述表盤圖片進行圖像處理得到具有指針的第一裸表盤圖片，將每張第一裸表盤圖片與相應的表盤圖片組成圖片對；

第一模型生成單元，用于利用所述圖片對建立第一訓練集，并使用GAN算法對所述第一訓練集進行訓練得到裸表盤圖像模型；

第二模型生成單元，用于采集不同讀數的第二裸表盤圖片，利用所述第二裸表盤圖片建立第二訓練集，利用卷積神經網絡對所述第二訓練集進行訓練得到讀數識別模型，其中，不同讀數對應不同的類別；

識別單元，用于實時獲取目標指針式儀表的待讀表盤圖像，將所述待讀表盤圖像輸入所述裸表盤圖像模型得到待讀裸表盤圖片，將所述待讀裸表盤圖片輸入所述讀數識別模型進行分類得到所述目標指針式儀表的讀數。

7.根據權利要求6所述的指針式儀表讀數識別裝置，其特征在于，第一模型生成單元具體用于：

通過偏移、旋轉或增加噪音的方式將所述圖片對的數量進行擴充形成第一訓練集，利用Pix2Pix算法對所述第一訓練集進行訓練得到裸表盤圖像模型。