本發(fā)明涉及視覺(jué)液位識(shí)別的，特別是涉及一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法。

背景技術(shù)：

1、液位識(shí)別廣泛存在于工業(yè)領(lǐng)域，尤其是在化工廠、生產(chǎn)車間應(yīng)用廣泛。主要包括各種容器液面讀數(shù)、高低等識(shí)別，確保生產(chǎn)過(guò)程及生產(chǎn)狀態(tài)安全。目前，主流的方式是人工讀取，人工讀取雖然有著準(zhǔn)確性高、靈活性高等優(yōu)點(diǎn)，但也存在著諸多缺點(diǎn)，比如：讀取效率低、不能實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等，存在著諸多隱患。

2、所以隨著科技的進(jìn)步，半自動(dòng)化和自動(dòng)化的液位識(shí)別成為發(fā)展的方向，出現(xiàn)了如公開號(hào)為cn117726828a的發(fā)明專利中公開的一種基于改進(jìn)yolov4-tiny的化學(xué)反應(yīng)釜液位識(shí)別方法和公告號(hào)為cn112132131b的發(fā)明專利中公開的量筒液位識(shí)別方法和裝置等，進(jìn)行液位的自動(dòng)識(shí)別。

3、但是在使用過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，相機(jī)拍攝過(guò)程中容易出現(xiàn)液面畸變，使得識(shí)別誤差較大，并且容器內(nèi)顏色的改變也容易影響對(duì)液位的識(shí)別，同樣使得識(shí)別誤差較大，導(dǎo)致實(shí)用性較差，因此亟需一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行改善。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種不需要改造現(xiàn)有容器裝置，只需要添加相機(jī)和程序即可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)液位讀數(shù)識(shí)別；通過(guò)灰度化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸入去除各種顏色對(duì)液位線檢測(cè)的影響，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種各樣的溶液液位面，泛化能力強(qiáng)；通過(guò)對(duì)實(shí)例分割過(guò)程的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)在算法中需要時(shí)引入實(shí)例分割，不需要時(shí)不進(jìn)行計(jì)算，確保準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性的同時(shí)降低算法的硬件要求；通過(guò)對(duì)刻度線的檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)刻度線的準(zhǔn)確匹配，包括對(duì)重復(fù)識(shí)別的刻度線的去重和對(duì)未檢出刻度線的補(bǔ)全，避免了對(duì)刻度線的錯(cuò)誤匹配導(dǎo)致最終讀數(shù)誤差；通過(guò)畸變矯正算法，矯正由于相機(jī)位置改變導(dǎo)致液面發(fā)生畸變導(dǎo)致的液位高度識(shí)別不準(zhǔn)確的問(wèn)題的一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法。

2、本發(fā)明的一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法，包括以下步驟：

3、s1、輸入原始圖像：通過(guò)網(wǎng)絡(luò)拉取相機(jī)的rtsp視頻流，作為智能液位識(shí)別算法的數(shù)據(jù)輸入，程序?qū)⒁曨l流截取為圖像幀，傳遞給液位識(shí)別算法進(jìn)行識(shí)別；

4、s2、目標(biāo)檢測(cè)算法：通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)出容器類型和液位線高度信息；

5、s3、實(shí)例分割算法：通過(guò)集成實(shí)例分割算法來(lái)實(shí)現(xiàn)刻度線位置的識(shí)別；

6、s4、刻度映射計(jì)算：通過(guò)刻度之間的比例關(guān)系結(jié)合液位線高度來(lái)計(jì)算液位具體的讀數(shù)。

7、優(yōu)選的，所述s2中的目標(biāo)檢測(cè)算法采用yolov8。

8、優(yōu)選的，所述s3中的實(shí)例分割算法采用yolov8-seg。

9、優(yōu)選的，所述目標(biāo)檢測(cè)算法具體實(shí)現(xiàn)步驟包括：

10、s2-1、數(shù)據(jù)集的采集：

11、通過(guò)對(duì)常用場(chǎng)景的相機(jī)畫面進(jìn)行采集，采集過(guò)程中盡量包含：不同樣式的容器、不同刻度樣式、不同容器大小、不同明暗程度和不同背景環(huán)境的樣本，保證樣本的多樣性，為后續(xù)模型的泛化能力提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

12、s2-2、數(shù)據(jù)集的標(biāo)注：

13、根據(jù)需要，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，包括以下兩個(gè)方面的標(biāo)注：容器的類型和液位線的位置，容器的類型用于后續(xù)對(duì)容器的類型進(jìn)行判定，進(jìn)而確定容器的刻度范圍，實(shí)現(xiàn)各種容器自適應(yīng)識(shí)別，液位線的位置用于確定液位線的位置，通過(guò)對(duì)比液位線的位置，進(jìn)行刻度讀數(shù)的計(jì)算；

14、s2-3、模型的訓(xùn)練：

15、yolov8作為目標(biāo)檢測(cè)算法，通過(guò)上述數(shù)據(jù)標(biāo)注分別對(duì)容器的類型和液位線的位置進(jìn)行訓(xùn)練兩個(gè)目標(biāo)檢測(cè)模型，用于容器的類型的判斷和液位線的位置的識(shí)別，并且訓(xùn)練過(guò)程中對(duì)yolov8算法進(jìn)行了改進(jìn)，將液位線的位置檢測(cè)模型輸入和預(yù)測(cè)換為灰度圖像，保證各種顏色液位都能夠進(jìn)行識(shí)別，提高檢測(cè)正確率；

16、s2-4、模型的推理：

17、與訓(xùn)練相同，將液位線的位置檢測(cè)模型的輸入替換為灰度圖像，大幅提升檢測(cè)準(zhǔn)確率。

18、優(yōu)選的，所述液位線高度小于設(shè)定的閾值時(shí)，取液位線檢測(cè)框最下方作為液位線高度；

19、液位高度線大于設(shè)定的閾值時(shí)，取液位線檢測(cè)框最上方作為液位線高度；

20、其余情況取液位線檢測(cè)框中點(diǎn)作為液位線高度。

21、優(yōu)選的，所述實(shí)例分割算法具體實(shí)現(xiàn)步驟包括：

22、s3-1、數(shù)據(jù)集的采集：

23、通過(guò)對(duì)常用場(chǎng)景的相機(jī)畫面進(jìn)行采集，采集過(guò)程中盡量包含：不同樣式的容器、不同刻度樣式、不同容器大小、不同明暗程度和不同背景環(huán)境的樣本，保證樣本的多樣性，為后續(xù)模型的泛化能力提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；

24、s3-2、數(shù)據(jù)集的標(biāo)注：

25、根據(jù)需要，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，包括對(duì)刻度線像素點(diǎn)的標(biāo)注；

26、s3-3、模型的訓(xùn)練：

27、選取yolov8-seg作為實(shí)例分割算法，通過(guò)上述標(biāo)注的數(shù)據(jù)集對(duì)yolov8-seg進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個(gè)實(shí)例分割模型；

28、s3-4、模型的推理：

29、算法啟動(dòng)時(shí)，對(duì)容器的類型進(jìn)行一次識(shí)別和判定，隨后對(duì)容器的刻度進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別，后續(xù)容器的類型、位置、大小不發(fā)生改變，就認(rèn)為當(dāng)前容器未出現(xiàn)變化，不再使用實(shí)例分割模型對(duì)刻度進(jìn)行分割，而是使用上一次分割的結(jié)果，當(dāng)容器的類型、位置、大小發(fā)生變化時(shí)，再次調(diào)用實(shí)例分割模型進(jìn)行刻度線位置的確定，以此方法，既能保證動(dòng)態(tài)調(diào)整刻度，又能保證算法的計(jì)算資源較小，能夠普遍用于小型計(jì)算設(shè)備。

30、與現(xiàn)有技術(shù)相比本發(fā)明的有益效果為：

31、1、不需要改造現(xiàn)有容器裝置，只需要添加相機(jī)和程序即可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)液位讀數(shù)識(shí)別；

32、2、通過(guò)灰度化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸入去除各種顏色對(duì)液位線檢測(cè)的影響，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種各樣的溶液液位面，泛化能力強(qiáng)；

33、3、通過(guò)對(duì)實(shí)例分割過(guò)程的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)在算法中需要時(shí)引入實(shí)例分割，不需要時(shí)不進(jìn)行計(jì)算，確保準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性的同時(shí)降低算法的硬件要求；

34、4、通過(guò)對(duì)刻度線的檢驗(yàn)實(shí)現(xiàn)刻度線的準(zhǔn)確匹配，包括對(duì)重復(fù)識(shí)別的刻度線的去重和對(duì)未檢出刻度線的補(bǔ)全，避免了對(duì)刻度線的錯(cuò)誤匹配導(dǎo)致最終讀數(shù)誤差；

35、5、通過(guò)畸變矯正算法，矯正由于相機(jī)位置改變導(dǎo)致液面發(fā)生畸變導(dǎo)致的液位高度識(shí)別不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

技術(shù)特征：

1.一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法，其特征在于，所述s2中的目標(biāo)檢測(cè)算法采用yolov8。

3.如權(quán)利要求1所述的一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法，其特征在于，所述s3中的實(shí)例分割算法采用yolov8-seg。

4.如權(quán)利要求2所述的一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法，其特征在于，所述目標(biāo)檢測(cè)算法具體實(shí)現(xiàn)步驟包括：

5.如權(quán)利要求4所述的一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法，其特征在于，所述液位線高度小于設(shè)定的閾值時(shí)，取液位線檢測(cè)框最下方作為液位線高度；

6.如權(quán)利要求3所述的一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法，其特征在于，所述實(shí)例分割算法具體實(shí)現(xiàn)步驟包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及視覺(jué)液位識(shí)別的技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種自適應(yīng)視覺(jué)液位識(shí)別方法，包括以下步驟：輸入原始圖像、目標(biāo)檢測(cè)算法、實(shí)例分割算法和刻度映射計(jì)算；其不需要改造現(xiàn)有容器裝置，只需要添加相機(jī)和程序即可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)液位讀數(shù)識(shí)別；通過(guò)灰度化檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸入去除各種顏色對(duì)液位線檢測(cè)的影響，能夠準(zhǔn)確識(shí)別各種各樣的溶液液位面，泛化能力強(qiáng)；通過(guò)對(duì)實(shí)例分割過(guò)程的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)在算法中需要時(shí)引入實(shí)例分割，不需要時(shí)不進(jìn)行計(jì)算，確保準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性的同時(shí)降低算法的硬件要求；通過(guò)畸變矯正算法，矯正由于相機(jī)位置改變導(dǎo)致液面發(fā)生畸變導(dǎo)致的液位高度識(shí)別不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：李寧,魏兵兵,郝軍利,潘明,李毅,張艷
受保護(hù)的技術(shù)使用者：云合成（北京）智能科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15