[發明專利]一種基于OpenCV的核電現場設備圖像分類方法

在審

• 申請號: 202011556820.0
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN112613563A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 高鑫浩;孫俊;陳湛楊;吳松林;肖彥梅;李海濤;楊雅寒
• 申請（專利權）人: 福建福清核電有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 核工業專利中心 11007
• 代理人: 張雅丁

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種基于OpenCV的核電現場設備圖像分類方法，本發明根據核電現場設備或元件種類，將不同設備或不同元件圖像分類至相應的文件夾中，如氣動閥門上的氣動執行機構：定位器一類、反饋器一類、過濾減壓閥一類、反饋器一類等。本方法以替代傳統依賴人眼去分類的方式，對目標圖像進行快速分類，并將分類結果存儲至相應的地點，達到高效精準的目的，大大提高了工作效率。

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，具體涉及一種基于OpenCV的核電現場設備圖像分類方法。

背景技術

隨著工業化時代的發展，圖像作為設備信息的載體，其圖像處理技術廣泛使用在核工業領域，其中自動圖像分類技術作為人工智能技術的一個重要分支不斷深入應用到工業生產中。

核電廠現場設計的設備種類繁多、數量巨大，又長時間受環境、濕度、溫度、亮度、輻照等影響，極大程度上增加了設備圖像識別分類的困難。

目前核電廠在設備信息收集的過程中，采用的是人為使用攝像機拍攝采集核電現場設備圖像進行篩選和分類方法，此方法需耗費大量的時間和人力，工作效率極低，且存在人因失誤的可能，時常出現采集照片像素低、信息模糊等導致目標設備圖像分類不準確問題，造成工作不便，信息收集不全和遺漏等問題。

發明內容

針對以上不足，本發明的目的是提供一種基于OpenCV的核電現場設備圖像分類方法，以替代傳統依賴人眼去分類的方式，對目標圖像進行快速分類，并將分類結果存儲至相應的地點，達到高效精準的目的，大大提高了工作效率。

本發明的技術方案如下：

一種基于OpenCV的核電現場設備圖像分類方法，包括14個步驟；

S1:調用OpenCV；

S2:使用攝像機拍攝采集核電現場不同設備圖像，每類圖像采集100張；

S3:將S2中采集的設備圖像處理保存為.jpg；

S4:將S3中的圖片進行歸一化處理；

S5:將S4中的圖像根據核電現場設備類別進行劃分，給每類圖像定一個標簽，同類圖像文件存放在一個文件夾內；

S6:調用OpenCV中的SurfFeatureDetector方法檢測S5中圖像特征點；

S7:調用OpenCV中的SurfDescriptorExtractor方法抽取S6中特征點描述符；

S8:將S7中獲得的特征描述符存儲作為圖像的特征向量；

S9:將S8中的圖像特征向量利用OpenCV的K-Means算法進行聚類，聚為1000類；

S10：將S8中每張圖像的特征向量歸類到S9聚合的類別中，統計每張圖片各個類別出現的特征頻率；

S11:將S10中獲得的特征頻率保存作為圖片的詞袋，bag of words；

S12:使用基于OpenCV的SVM分類算法以S11中的圖片詞袋以及S5中的分類標簽為訓練數據對每個圖像類別都訓練一個二元分類器；

S13:輸入待分類圖像，經過步驟S6、S7以及S8提取圖像特征向量，使用S12中訓練好的每一類分類器判斷輸入圖像為該類的概率，記錄概率最高的一類；

S14：將圖片保存至對應類別文件夾下，完成分類。

所述步驟S2中，使用攝像機拍攝采集核電現場不同設備上不同元件圖像。

所述步驟S3中將S2中采集的設備圖像處理保存為.png格式。