基于BSRGAN的集气站仪表读数识别 |
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作者姓名: | 刘金海 祝忠钲 范旭 邱瑞宸 葛笑 韦涛 常雅晴 肖华旗 |
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作者单位: | 1. 中海油能源发展股份有限公司采油服务分公司;2. 东南大学自动化学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61973083); |
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摘 要: | 为解决集气站的巡检机器人采集到的仪表图像分辨率低、常伴有噪点和仪表图像畸变、不便于读数算法直接应用等问题,提出了一种基于盲超分辨率生成对抗网络(BSRGAN)的仪表读数算法。首先,利用BSRGAN提高输入仪表图像的分辨率,较传统方法能够显著增强仪表图像的视觉感知水平。自然图像质量评估(NIQE)在测试集中表现较好,结构相似性指数(SSIM)值均大于0.85。利用尺度不变特征变换(SIFT)算法对重建图像进行特征提取。特征点数量在重建后显著增加,有助于表盘图像的校正。然后,采用连通域划分和指针细化等形态学操作提取指针中心线。最后,利用角度法识别表盘读数。试验读数结果与真实值的平均相对误差为0.625%。试验结果表明,所提算法可行、有效、精准,能够提高仪表图像清晰度和视觉感知,适用于集气站及其他复杂环境的仪表读数。
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关 键 词: | 集气站 巡检机器人 指针式仪表 超分辨率重建 深度学习 图像校正 仪表识别 |
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