[發明專利]一種光強數據自動采集標注裝置及方法有效
| 申請號: | 202110234688.X | 申請日: | 2021-03-03 |
| 公開(公告)號: | CN113095131B | 公開(公告)日: | 2022-06-21 |
| 發明(設計)人: | 楊帆;龐琬佳;茍柳燕;陳實;裴彤 | 申請(專利權)人: | 電子科技大學 |
| 主分類號: | G06V20/00 | 分類號: | G06V20/00;G06V10/10;G06V20/62;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京正華智誠專利代理事務所(普通合伙) 11870 | 代理人: | 李夢蝶 |
| 地址: | 611731 四川省成*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 數據 自動 采集 標注 裝置 方法 | ||
1.一種光強數據自動采集標注裝置,其特征在于,包括X軸塔尺(1)、Y軸塔尺(2)、Z軸塔尺(3)、激光發射器(4)、光強接收器(5)、第一CCD相機(6)和第二CCD相機(7);
所述X軸塔尺(1)、Y軸塔尺(2)和Z軸塔尺(3)互相垂直,形成三維坐標;所述激光發射器(4)和第一CCD相機(6)均滑動設置于Z軸塔尺(3)上;所述光強接收器(5)和第二CCD相機(7)均滑動設置于Y軸塔尺(2)上;所述Y軸塔尺(2)滑動設置在X軸塔尺(1)上。
2.根據權利要求1所述的光強數據自動采集標注裝置,其特征在于,所述激光發射器(4)和光強接收器(5)上均固定設置有LED。
3.一種光強數據自動采集標注方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1:將激光發射器在Z軸塔尺上沿Z軸方向隨機移動,并利用第一CCD相機拍攝激光發射器在Z軸上的位置并識別讀數;
S2:將Y軸塔尺在X軸塔尺上沿X軸方向隨機移動,并利用第二CCD相機拍攝Y軸塔尺在X軸上的位置并識別讀數;
S3:將光強接收器在Y軸塔尺上沿Y軸方向隨機移動,并利用第二CCD相機拍攝光強接收器在Y軸上的位置并識別讀數;
S4:利用激光發射器向任意方向隨機掃描,并利用光強接收器接收;
S5:判斷光強接收器是否達到接收門限,若是則進入步驟S6,否則返回步驟S4;
S6:利用光強接收器上的LED向激光發射器發送停止掃描信號;
S7:停止激光發射器的隨機掃描,并將第一CCD相機拍攝并識別的Z軸讀數通過激光通信傳遞給光強接收器;
S8:利用光強接收器接收Z軸讀數,并與第二CCD相機拍攝并識別的X軸讀數和Y軸讀數結合,得到光強接收器位置坐標;
S9:利用光強接收器記錄當前時刻的光強大小和光強接收器位置坐標,完成光強數據自動采集標注。
4.根據權利要求3所述的光強數據自動采集標注方法,其特征在于,所述步驟S1、步驟S2和步驟S3中,通過訓練好的卷積神經網絡YOLOv3對CCD相機拍攝的位置進行讀數識別。
5.根據權利要求4所述的光強數據自動采集標注方法,其特征在于,所述步驟S1、步驟S2和步驟S3中,卷積神經網絡YOLOv3的訓練方法包括以下子步驟:
A1:利用CCD相機拍攝塔尺圖片,并對塔尺上的數字進行標注,得到塔尺數字數據集;
A2:采集不同位置的游標圖片,并進行標注,得到游標數據集;
A3:構建卷積神經網絡YOLOv3,并對塔尺數字數據集和游標數據集訓練,得到訓練后的卷積神經網絡YOLOv3。
6.根據權利要求4所述的光強數據自動采集標注方法,其特征在于,所述步驟S1、S2和步驟S3中,讀數識別包括以下子步驟:
B1:將CCD相機拍攝的塔尺圖片輸入至訓練后的卷積神經網絡YOLOv3中進行識別,并標注游標預測框和數字預測框;
B2:根據游標預測框和數字預測框,識別游標和數字,得到游標預測框的上下界數字;
B3:根據游標預測框的上下界數字計算讀數l。
7.根據權利要求6所述的光強數據自動采集標注方法,其特征在于,讀數l的計算公式為:
l=a+h
其中,a表示游標刻度,h表示游標和光強接收器之間固定的距離差,t表示通過圖像分類識別的下界數字N2的真實數字,n表示游標預測框的縱坐標,n1表示上界數字的縱坐標,n2表示下界數字的縱坐標。
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