[發(fā)明專利]壓板狀態(tài)自動(dòng)核對(duì)方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010054417.1 | 申請(qǐng)日: | 2020-01-17 |
| 公開(公告)號(hào): | CN111242938A | 公開(公告)日: | 2020-06-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 田勇;關(guān)健杰 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 廣東馳行電力設(shè)備有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06T7/00 | 分類號(hào): | G06T7/00;G06T5/00;G06T3/60;G06T5/30;G06T11/40 |
| 代理公司: | 廈門原創(chuàng)專利事務(wù)所(普通合伙) 35101 | 代理人: | 徐東峰;黃一敏 |
| 地址: | 528403 廣東省廣州*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 壓板 狀態(tài) 自動(dòng) 核對(duì) 方法 | ||
1.一種壓板狀態(tài)自動(dòng)核對(duì)方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1,通過手持掃描設(shè)備掃描保護(hù)屏柜所對(duì)應(yīng)二維碼,并從服務(wù)器獲取該保護(hù)屏柜上壓板開關(guān)的應(yīng)設(shè)狀態(tài);
S2,通過所述手持掃描設(shè)備獲取所述保護(hù)屏柜的照片并上傳服務(wù)器;
S3,所述服務(wù)器依次對(duì)所述照片進(jìn)行背景過濾、旋轉(zhuǎn)校正、壓板狀態(tài)識(shí)別,并將識(shí)別結(jié)果回傳給所述手持掃描設(shè)備;
S4,所述手持掃描設(shè)備將識(shí)別結(jié)果與應(yīng)設(shè)狀態(tài)進(jìn)行比對(duì),并將比對(duì)結(jié)果顯示在所述手持掃描設(shè)備上;
S5,巡檢人員根據(jù)比對(duì)結(jié)果再次檢查,確認(rèn)無誤后將結(jié)果上傳到服務(wù)器上進(jìn)行保存。
2.如權(quán)利要求1所述的壓板狀態(tài)自動(dòng)核對(duì)方法,其特征在于,在步驟S3中,所述對(duì)所述照片進(jìn)行背景過濾的步驟包括:
S311,獲取輸入照片HSV顏色空間中的S通道,進(jìn)行閾值80,最大值255的二值化;
S312,利用morphologyEx函數(shù)進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算,內(nèi)核選擇尺寸為9x9的矩形,對(duì)圖像開運(yùn)算;
S313,利用findContours函數(shù)尋找輪廓,存下找到的所有輪廓Contours;
S314,對(duì)Contours的每一個(gè)元素取最小外接矩形boundRect;
S315,計(jì)算所有BoundRects的面積中位數(shù),對(duì)BoundRects的每一個(gè)元素限定BoundRects與其的偏差域進(jìn)行第一次篩選,篩選出TarRects1;
S316,對(duì)TarRects1的每一個(gè)元素限定長寬比例進(jìn)行第二次篩選,篩選出TarRects2;
S317,對(duì)TarRects2的每一個(gè)元素利用calcHist函數(shù)計(jì)算直方圖H并歸一化,利用compareHist函數(shù)與事前制作好的紅、黃壓板模板比較直方圖,限定評(píng)分上限過濾非紅、黃壓板,進(jìn)行第三次篩選TarRect3;
S318,對(duì)TarRect3的每一個(gè)元素算出四個(gè)角點(diǎn),合并存入點(diǎn)容器;
S319,取點(diǎn)容器中所有點(diǎn)的最小外接矩形filter_rect,并進(jìn)行邊界范圍調(diào)整,將輸入照片中此區(qū)域外的部分都填充為白色,獲得過濾背景的照片。
3.如權(quán)利要求1所述的壓板狀態(tài)自動(dòng)核對(duì)方法,其特征在于,在步驟S3中,所述對(duì)所述照片進(jìn)行旋轉(zhuǎn)校正的步驟包括:
S321,過濾背景的照片取最小區(qū)域矩形,再求出二維盒獲得單個(gè)旋轉(zhuǎn)角度;
S322,選取輸入圖較長寬中較大的數(shù)乘倍設(shè)為canvas,將長與寬都為canvas的正方形作為畫布,輸入圖與畫布間的間隙利用copyMakeBorder函數(shù)填充黑色;
S323,利用warpAffine函數(shù)旋轉(zhuǎn)輸入圖,旋轉(zhuǎn)角度為avg_angle,畫布canvas中心記為center;
S324,計(jì)算旋轉(zhuǎn)后圖像的最小外接矩形img_Recor的尺寸,剪掉畫布多余的邊框。
4.如權(quán)利要求1所述的壓板狀態(tài)自動(dòng)核對(duì)方法,其特征在于,在步驟S3中,所述對(duì)所述照片進(jìn)行壓板狀態(tài)識(shí)別的步驟包括:
S331,取出輸入圖HSV顏色空間中的S通道,進(jìn)行閾值80,最大值255的二值化;
S332,利用morphologyEx函數(shù)進(jìn)行形態(tài)學(xué)運(yùn)算,內(nèi)核選擇尺寸為9x9的矩形,對(duì)圖像開運(yùn)算;
S333,利用findContours函數(shù)尋找輪廓,存下找到的所有輪廓Contours;
S334,對(duì)Contours的每一個(gè)元素取最小外接矩形boundRect;
S335,計(jì)算所有BoundRects的面積中位數(shù),對(duì)BoundRects的每一個(gè)元素限定BoundRects與其的偏差域進(jìn)行第一次篩選,篩選出TarRects1;
S336,對(duì)TarRects1的每一個(gè)元素限定長寬比例進(jìn)行第二次篩選,篩選出TarRects2;
S337,對(duì)TarRects2的每一個(gè)元素根據(jù)長寬比例判斷壓板開關(guān)狀態(tài);
S338,對(duì)TarRects2的每一個(gè)元素的x坐標(biāo)遞增排序,計(jì)算相鄰元素差,并將相鄰差轉(zhuǎn)換為百分比變化diff;
S339,對(duì)TarRects2的每一個(gè)元素的y坐標(biāo)遞增排序,計(jì)算相鄰元素差,并將相鄰差轉(zhuǎn)換為百分比變化diff。
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