《電子技術應用》
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智能车控制的数显仪表识别技术研究
信息技术与网络安全 10期
吴开田1，陈 丹 1，2，邱 洋1，徐哲壮1，2，简荣贵1，陈 剑1，2
(1.福州大学 电气工程与自动化学院，福建 福州350000； 2.工业自动化控制技术与信息处理福建省高校重点实验室，福建 福州350000)
摘要： 在工业现场中，通过移动机器人自主巡检与读表的应用越来越广泛。数显仪表的读数受到光照、对焦和场景等因素的影响，存在识别精度低的问题。针对上述问题，提出了融合感知与控制的数显仪表识别机制，首先使用图像目标检测网络识别数显仪表，标出目标区域。随后设计基于图像反馈的智能车控制策略，以此抑制模糊对焦的影响。再使用改进的自动色彩均衡(ACE)算法对基于色彩膨胀切割的数字块进行图像色彩增强。最后通过卷积循环神经网络(CRNN)进行实时仪表数字识别。通过实验验证了所设计技术的性能，证明了方法的可行性和有效性。
中圖分類號： TP242；TP391
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.10.009
引用格式： 吳開田，陳丹，邱洋，等. 智能車控制的數(shù)顯儀表識別技術研究[J].信息技術與網絡安全，2021，40(10)：53-60.
Research on identification technology of digital display instrument based on intelligent vehicle control
Wu Kaitian1，Chen Dan1，2，Qiu Yang1，Xu Zhezhuang1，2，Jian Ronggui1，Chen Jian1，2
(1.College of Electrical Engineering and Automation，Fuzhou University，Fuzhou 350000，China； 2.Key Laboratory of Industrial Automation Control Technology and Information Processing， Education Department of Fujian Province，Fuzhou 350000，China)
Abstract： In the industrial field, the application of autonomous inspection and reading tables through mobile robots is more and more widely. The reading of digital display instrument is affected by factors such as illumination, focusing and scene, which has the problem of low recognition accuracy. Because of the above problems, this paper proposes a digital display instrument recognition mechanism based on fusion perception and control. Firstly, the image target detection network is used to identify the digital display instrument and mark the target area. Then an intelligent vehicle control strategy based on image feedback is designed to suppress the influence of fuzzy focus. Then the improved automatic color equalization(ACE) algorithm is used to enhance the image color of digital blocks based on color expansion cutting. Finally, real-time instrument digital recognition is acheived using convolutional recurrent neural network(CRNN). In this paper, the performance of the designed technology is verified by experiments, and the feasibility and efficiency of the method is proved.
Key words : (1.College of Electrical Engineering and Automation，Fuzhou University，Fuzhou 350000，China； 2.Key Laboratory of Industrial Automation Control Technology and Information Processing， Education Department of Fujian Province，Fuzhou 350000，China)

0 引言

隨著人工智能技術的快速發(fā)展，人工智能服務經濟社會發(fā)展的情況越來越普遍，各個行業(yè)智能化和自動化的程度越來越高，移動機器人是人工智能的一個重要體現(xiàn)，目前已經廣泛應用在智能家居、航天航空、工業(yè)生產線、商場服務業(yè)、安保、物流分揀、助老助殘、工業(yè)巡檢、軍事勘察等各個領域[1-3]。移動機器人本體運動控制的研究雖然具有一定的基礎，但機器人本體的運動功能已經無法適應目前市場的需求，許多研究者將目光集中在機器人后續(xù)功能的開發(fā)。

在工業(yè)生產的各個領域中，數(shù)顯式儀表分布非常廣泛，它時刻記錄著各個生產節(jié)點的數(shù)據(jù)信息，它是工業(yè)生產的關鍵數(shù)據(jù)來源。由于數(shù)顯式具有顯示簡單、使用簡便、精確度高、集成度高等優(yōu)點，因此其應用越來越廣泛。隨著機器人技術的快速發(fā)展，使用移動機器人代替人工巡檢的應用已經越來越多[4]。

目前，數(shù)顯儀表的數(shù)字識別方法主要有三種：自動抄表(Automated Meter Reading，AMR)[5]、人工記錄和圖像識別[6]。很多數(shù)顯式儀表不具有無線通信模塊或者計算機接口，無法通過AMR技術進行自動記錄數(shù)據(jù)，而且AMR技術通常需要對儀表本身進行結構改造，這是一項高成本、長時間以及工作量巨大的工作。傳統(tǒng)的人工抄表無法適應應用廣泛的儀表，迫使研究學者從其他方面解決這些問題。越來越多的研究學者將目光轉移到圖像上，通過圖像對數(shù)顯儀表進行數(shù)字識別可以很好地降低成本，提升識別精度。



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作者信息：

吳開田1，陳  丹 1，2，邱  洋1，徐哲壯1，2，簡榮貴1，陳  劍1，2

(1.福州大學 電氣工程與自動化學院，福建 福州350000；

2.工業(yè)自動化控制技術與信息處理福建省高校重點實驗室，福建 福州350000)


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