[发明专利]一种基于机器视觉的指针仪表读数方法及系统、存储介质

权利要求书

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；

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；确定指针指向，算法步骤如下：

21)过圆心L_o1作直线L₂与指针直线L_P垂直，垂足为O；

22)取L_P上的一点A，如果点A与点集E_P中多数点分布在L₂的同一侧中，则OA方向为指针指向，否则AO方向为指针指向；记指针指向为OB；

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；

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；具体的，随机抽样一致算法的RANSAC算法步骤如下：随机取掩码I_m非零像素中的两点，连线直线为L; 计算其他非零点到直线L距离，距离在2个像素以内的，认为在线上，记录线上点集为E；再次随机取掩码I_m非零像素中的两点，连线直线为L₁，线上点集为E₁，如果点集E₁个数大于点集E，则旧模型点被新模型点取代；继续随机抽取两点作为模型，直到线上点数量不再增加为止，记录此时的模型点直线为L_P，点集为E_P，直线L_P即为指针图像中的特征直线。

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。

5.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。