实时仪表盘识别

概述

通过摄像头采集现场图片，拍照各种模拟仪表（指针和Led数码和指示灯）。程序识别出 指针读数，数码读数和指示灯状态，然后把数据发物联网平台上

我们打造的we.iot平台

01. 效果

gif效果

02. 描述

1. 采集摄像头的图像
2. 采用opencv对图像的模拟仪表和数字LED灯部分，进行识别和标注
3. 识别到模拟仪表盘图像，二值化后做分析处理，找到指针角度，并转换为数值
4. 识别LED数值图像，做OCR识别，并转换成数值
5. 通过mqtt协议发送给物联网平台，显示到物联网的仪表盘上

03. 代码实现

这个过程较复杂，几段代码描述不清，我还在整理中，部分因为在做商业项目，也无法开源。以后整理好后，我会发到我的github上，分享给大家吧。 今天就简单说说吧。

1. 客户端采用python编程，使用mqtt协议和 物联网服务器通讯，发送数据。使用了 paho.mqtt的库 。
2. 图像处理采用了opencv，第一步先做图像的检测和分割，找到仪表盘和LED灯，第二部模拟仪表盘二值化后，很容易找到指针，再算出角度，对应出数值出来这个并不难。
3. LED的OCR识别，这个因为LED的图像相对很标准，所以采用深度学习的图像分类算法，做训练，把训练集保存成模型，再利用模型进行识别，这样也挺简单，效率也很高。

04. 结论

通过搭建这个平台，在实验室环境下取得了不错的识别效果，以后考虑在工业领域采集现场的图像信息，通过计算机视觉方式再加上一定的深度学习技术，可以大幅改善传统的工业数据采集领域的一些空白，希望我们的技术有一点用武之地。

05. 运行环境

我在开发环境下做的，基本上搭建在我的mac本上，网络摄像头采用了海康威视的（不到200元的网络摄像机），理论上是跨平台的。
开发工具：
python2.7
opencv2.4
TensorFlow1.0
paho.mqtt
...

06. 我的标签

计算机软件工程师，自动化专业，金世达科技创始人之一，目前带领技术研发团队专注工业物联网领域的人工智能技术应用，欢迎大家一起探讨。

07.后记

2018年11月考察变电站项目,对变电站仪表做了部分识别实验.
详见这篇文章:无人值守项目中传统仪表识别

液位实验

变压器指针仪表实验