一种基于机器视觉的指针仪表读数方法及系统、存储介质

技术特征：
1.一种基于机器视觉的指针仪表读数方法，其特征在于，包括以下步骤:获取模板仪表正面的第一图像与待测仪表正面的第二图像；基于所述第一图像和所述第二图像，计算仿射变换矩阵；其中，所述仿射变换矩阵表征第二图像相对于第一图像的位置映射关系；根据所述仿射变换矩阵，对第二图像进行校正，得到第三图像；通过图像分割算法从所述第三图像中分割出指针图像，根据所述指针图像，得到指针图像中的特征直线；根据所述特征直线，得到指针读数。2.根据权利要求1所述的基于机器视觉的指针仪表读数方法，其特征在于，所述基于所述第一图像和所述第二图像，计算仿射变换矩阵，包括：通过superpoint算法分别提取出第一图像的第一特征点、第一描述符、第一分数，以及第二图像的第二特征点、第二描述符、第二分数；基于所述第一特征点、第一描述符、第一分数，以及第二特征点、第二描述符、第二分数，通过superglue算法计算所述第一图像和所述第二图像的匹配点对；基于所述匹配点对，通过opencv函数计算得到仿射变换矩阵。3.根据权利要求1所述的基于机器视觉的指针仪表读数方法，其特征在于，所述根据所述仿射变换矩阵，对第二图像进行校正，得到第三图像，包括：基于所述仿射变换矩阵，通过warpaffine函数计算第二图像的映射图像，并根据第一图像的尺寸参数截取所述映射图像的尺寸参数，得到对第二图像进行校正后的第三图像。4.根据权利要求1所述的基于机器视觉的指针仪表读数方法，其特征在于，所述通过图像分割算法从所述第三图像中分割出指针图像，根据所述指针图像，得到指针图像中的特征直线，包括：通过u2net网络从所述第三图像中分割出指针图像，通过ransac算法计算出所述指针图像中的特征直线。5.根据权利要求1所述的基于机器视觉的指针仪表读数方法，其特征在于，所述根据所述特征直线，得到指针读数，包括：获取第一图像中第一指针圆心位置、第一最低刻度位置、第一最高刻度位置；根据所述第一指针圆心位置、第一最低刻度位置、第一最高刻度位置以及仿射变换矩阵，得到第二图像的第二指针圆心位置、第二最低刻度位置、第二最高刻度位置；根据指针图像中的特征直线、待识别仪表图像的第二指针圆心位置、第二最低刻度位置和第二最高刻度位置，确定指针指向、最低刻度指向和最大刻度指向；根据所述指针指向、最低刻度指向和最大刻度指向，计算出指针读数。6.根据权利要求5所述的基于机器视觉的指针仪表读数方法，其特征在于，所述指针读数满足以下公式：指针读数= ;其中，θ为根据指针指向、最低刻度指向和最大刻度指向计算出的指针摆角；β为指针量程；b为指针的最低刻度；
ɑ
为指针由最低刻度摆向至最大刻度时的摆角。7.根据权利要求2所述的基于机器视觉的指针仪表读数方法，其特征在于，还包括：根据第一图像得到第一掩码，将所述第一掩码中除模板仪表外的图像像素位置以及指针图像像素位置均标记为0，其他像素位置标记为1，在通过superpoint算法提取第一图像
的第一特征点、第一描述符、第一分数时，屏蔽第一掩码中标记为0对应的图像像素。8.一种基于机器视觉的指针仪表读数系统，其特征在于，包括：图像获取单元，用于获取模板仪表正面的第一图像与待测仪表正面的第二图像；检测匹配单元，用于基于所述第一图像和所述第二图像，计算仿射变换矩阵；其中，所述仿射变换矩阵表征第二图像相对于第一图像的位置映射关系；校正单元，用于根据所述仿射变换矩阵，对第二图像进行校正，得到第三图像；分割检测单元，用于通过图像分割算法从所述第三图像中分割出指针图像，并根据所述指针图像，得到指针图像中的特征直线；读数单元，用于根据所述特征直线，得到指针读数。9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7任一项所述的基于机器视觉的指针仪表读数方法。10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序在被处理器执行时，实现权利要求1-7任一项所述的基于机器视觉的指针仪表读数方法。

技术总结
本发明公开了一种基于机器视觉的指针仪表读数方法及系统、存储介质，所述方法包括：获取模板仪表正面的第一图像与待测仪表正面的第二图像；基于所述第一图像和所述第二图像，计算仿射变换矩阵；其中，所述仿射变换矩阵表征第二图像相对于第一图像的位置映射关系；根据所述仿射变换矩阵，对第二图像进行校正，得到第三图像；通过图像分割算法从所述第三图像中分割出指针图像，根据所述指针图像，得到指针图像中的特征直线；根据所述特征直线，得到指针读数，通过基于深度学习的算法对指针进行读数。本发明通过利用深度学习领域来解决仪表自动读数问题，即使在恶劣环境，仍能取得较准确的读数，而且读数精准。而且读数精准。而且读数精准。


技术研发人员：张冰 孔锐 揭英达
受保护的技术使用者：暨南大学
技术研发日：2022.10.17
技术公布日：2022/11/11