(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210097589.6 (22)申请日 2022.01.27 (71)申请人 上海利淘豪斯机 器人有限公司 地址 201100 上海市闵行区剑川路951号1 幢南区7层708A室 (72)发明人 于洪洲　蔡孙增　卢华兵　 (74)专利代理 机构 南昌金轩知识产权代理有限 公司 36129 专利代理师 张震东 (51)Int.Cl. G06V 20/00(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种指针 仪表识别增强检测方法 (57)摘要 本发明公开了一种指针仪表识别增强检测 方法， 所述检测方法包括点位图片录入模块、 参 数调试选取模块、 识别模块， 所述图片录入模块 用以获取模板照片， 所述参数调试选取模块用以 对获取的模板照片识别指针仪表的各项数据， 所 述识别模块用以获取巡检机器人所拍摄目标设 备图片信息， 并将目标设备图片信息与模板照片 进行特征匹配。 本发明对仪器指针和表盘目标的 联合检测， 基于标定轮廓框， 摆脱了单种传统算 法， 极大的提高了 检测准度和部分抗干 扰能力。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114529803 A 2022.05.24 CN 114529803 A 1.一种指针仪表 识别增强检测方法， 其特 征在于， 所述检测方法包括点位图片录入模块、 参数调试选取模块、 识别模块， 所述图片录入模 块用以获取模板照片， 所述参数调试选取模块用以对获取的模板照片识别指 针仪表的各项 数据， 所述识别模块用以获取巡检机器人所拍摄目标设备图片信息， 并将目标设备图片信 息与模板照片进行 特征匹配。 2.根据权利要求1所述的一种指针仪表 识别增强检测方法， 其特 征在于， 所述模板照片的各项数据包括仪表类型、 指针长度、 图像腐蚀参数， 所述模板照片的各 项数据存储至数据库存储模块内， 所述模板照 片的各项数据存储至数据库存储模块内采用 ros机器人话题消息或GRPC远程调用。 3.根据权利要求1所述的一种指针仪表 识别增强检测方法， 其特 征在于， 所述参数调试选取模块用以查看拍摄的模板图片的结果和二值化过程图片， 根据读数 和二值化图片返回调整表计参数。 4.根据权利要求1所述的一种指针仪表 识别增强检测方法， 其特 征在于， 执行巡检任务中机器人或摄像头到达预设点位后， 定位后拍摄目标设备图片信息， 将 点位预设模板图片、 识别参数信息和点位拍摄图片三个信息发送给所述识别模块， 识别模 块用于对目标设备图片信息与模板照片进行 特征匹配。 5.根据权利要求 4所述的一种指针仪表 识别增强检测方法， 其特 征在于， 所述识别模块包括以下流 程： S1： 识别拍摄图片位置矫正， 使用特征关键点匹配模型包括传统sift/lift/ superpoint传统特征点和深度匹配网络模 型， 得到模板图片到拍摄图片的仿射变换转化矩 阵； S2： 解析参数 数据集合， 由仿射变换矩阵得到拍摄设别图片的标定参数信息； S3： 在拍摄识别图片中选取可选识别区域， 根据 标定的中心点和识别刻度点信息， 以中 心点为圆心， 刻度信息 到中心点的距离为半径的圆弧找出指针所在区域的二 值化图片。 6.根据权利要求5所述的一种指针仪表 识别增强检测方法， 其特 征在于， 所述参数数据包括模板图片表计位置、 直线选取参数、 中心点、 刻度点、 读数选取、 腐蚀 参数信息 。 7.根据权利要求5所述的一种指针仪表 识别增强检测方法， 其特 征在于， 所述找出指针所在区域的二 值化图片包括以下步骤： 第一步、 使用Hough直线检测方法找到所有符合直线参数长度的指针， 同时计算直线到 中心圆点的距离， 过 滤距离过 大的直线； 第二步、 如果在测试结果中的图片找到错误的指针直线， 识别模块读取标定区域， 去除 干扰区域的影响， 在指定识别区域中找符合到中心 圆心距离和长度的直线长度， 如果找不 到直线， 跳转第三 步； 第三步、 在第二步中的指定识别区域中， 根据刻度值， 将识别选取等距离分割， 为了提 高精度， 通常识别区域分割数量等于最小刻度数量的2 倍数公式如下： 即最大读数scale， 单 位刻度值为0.1， 读数精度为0.05， num＝scale/0.1*2， 分割区域以0.05刻度值依次迭代选 取， 得到分割区域集合， 在分割选取集合中， 分别计算每个分割区域内的轮廓区域， 轮廓区 域拟合成外接矩形框， 如果满足外接矩形框的长宽比值大于阈值， 并且轮廓区域拟合的直权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114529803 A 2线到中心原 点的距离小于阈值的条件， 则该直线为指 针读数， 如果不满足条件， 使用图像增 强或受限区域图像增强方法， 找出分割区域集合中的最大轮廓区域的分割区域， 该分割区 域对应所在的读数值即为 最大概率指针区域。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114529803 A 3