[发明专利]一种基于边缘AI的机械仪表智能读数装置及读数方法

说明书

本发明涉及一种基于边缘AI的机械仪表智能读数装置及读数方法，包括外壳，其罩设在机械仪表的上方；所述外壳内设置有ESP32‑CAM模块，在所述ESP32‑CAM模块上集成有图像采集单元、照明单元及WIFI单元；所述图像采集单元的采集端正对所述机械仪表的表盘，以捕捉所述机械仪表的表盘图像；所述图像采集单元将捕捉到的所述表盘图像输入至所述ESP32‑CAM模块中解析；所述WIFI单元与所述ESP32‑CAM模块连接以将解析后的所述表盘读数上传。其能够采用机器视觉对机械仪表数据进行自动采集，能够实时或者分时地对机械表进行读数和监测，提高识别速度和数据可靠性，降低自动系统的构造成本，安装容易。

技术领域

本发明涉及边缘AI技术,属于机器学习术领域，尤其是指一种基于边缘AI的机械仪表智能读数装置及读数方法。

背景技术

机械仪表具有结构简单、使用方便、抗干扰性强、价格便宜等优点，在工业检测中得到大量的应用，甚至在一些场合，由于其独有优势，具有不可替代性。但是，现有的机械仪表需要通过人工读数，在读取大量数据时，容易产生视觉疲劳，读取速度慢，难以在自动化生产中得到推广应用。并且在恶劣天气下或者环境下难以经常由人员进行抄录数据。而且，大量的手抄记录数据难以进行二次传输和后续的数据分析和利用。

边缘AI是指在硬件设备上本地处理的AI算法，其能够在没有网络连接的情况下处理数据。

因此，基于边缘AI技术，研究采用机器视觉对机械仪表数据进行自动采集具有重要意义。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于边缘AI的机械仪表智能读数装置及读数方法，其采用机器视觉对机械仪表数据进行自动采集，能够实时或者分时地对机械表进行读数和监测，提高识别速度和数据可靠性，降低自动系统的构造成本，安装容易。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于边缘AI的机械仪表智能读数装置及读数方法。包括一种基于边缘AI的机械仪表智能读数装置，其特征在于，包括：外壳，其罩设在机械仪表的上方；所述外壳内设置有ESP32-CAM模块，在所述ESP32-CAM模块上集成有图像采集单元、照明单元及WIFI单元；所述照明单元和所述图像采集单元的采集端正对所述机械仪表的表盘，以捕捉所述机械仪表的表盘图像；所述图像采集单元的输出端与所述ESP32-CAM模块的输入端连接以将捕捉到的所述表盘图像输入至所述ESP32-CAM模块中解析；所述WIFI单元与所述ESP32-CAM模块连接以将解析后的所述表盘读数上传。

作为优选的，所述的基于边缘AI的机械仪表智能读数装置还包括存储单元；所述存储单元与所述ESP32-CAM模块上通信连接，以对表盘读数进行存储。

作为优选的，所述存储单元包括RAM存储器和SD-Card。

作为优选的，所述的基于边缘AI的机械仪表智能读数装置还包括供电单元；所述供电单元与所述ESP32-CAM模块连接，以对所述ESP32-CAM模块供电。

作为优选的，所述图像采集单元包括摄像头，所述摄像头选用的型号为OV2640。

作为优选的，所述照明单元包括多个LED灯，所述LED灯正对所述机械仪表的表盘；所述LED灯与所述ESP32-CAM模块连接。

一种基于边缘AI的机械仪表智能读数方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、图像采集单元对所述机械仪表的表盘图像进行捕捉；S2、利用OpenCV库对步骤S1中得到的所述表盘图像进行预处理，提取所述表盘图像中待识别的图像部分；S3、利用OCR技术对所述待识别的图像部分进行处理，获取所述待识别的图像部分中的数字内容；S4、利用卷积神经网络技术对所述待识别的图像部分进行处理，获取所述待识别的图像部分中的模拟表盘内容；S5、对步骤S3中获取的所述数字内容和步骤S4中获取的所述模拟表盘内容进行组合，输出所述机械仪表的表盘读数；S6、将所述表盘读数经过WIFI单元上传至互联网。