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        特種承壓設備儀表AI識別算法研究

        2020-03-30 16:19:30洪文健
        中國設備工程 2020年2期
        關(guān)鍵詞:梯度方向像素點儀表

        洪文健

        (廣州特種承壓設備檢測研究院,廣東 廣州 510630)

        1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN概述

        卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,CNN或ConvNet)是一類包含卷積計算、局部連接且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,是深度學習的代表算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要應用于計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺機制構(gòu)建,可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習,其中卷積核參數(shù)共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠以較小的計算量對格點化特征,如像素、音頻進行學習、有穩(wěn)定的效果且對數(shù)據(jù)沒有額外的特征工程要求。

        卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要使用在圖像視頻語音識別等各種人物上,如人臉識別、物體識別、圖像分割等,其準確率一般也遠遠超出其他的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。近年來,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的表征學習能力得到了關(guān)注,并隨著數(shù)值計算設備的更新得到了發(fā)展。在圖像識別方面,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)x表的數(shù)字、溫度計刻度、壓力表指針旋轉(zhuǎn)角度進行識別,對于工業(yè)鍋爐中的讀數(shù)方面起必要作用。

        2 快速隨機Hough變換多直線檢測算法(FRHT)

        快速隨機Hough變換多直線檢測算法(Fast multiline detection algorithm using randomized Hough transform,F(xiàn)RHT)是一種針對現(xiàn)有的隨機Hough變換直線檢測算法的無效采樣量大、計算速度慢等缺點,而采用另一種采用策略,使得無效采樣量大幅減小,計算速度提高。其主要方式是通過先在邊緣點梯度方向的統(tǒng)計分布特征確定潛在直線的主方向,再通過設定閾值消除K個分組邊緣點集中對直線檢測毫無貢獻的點集,從而提高采樣的有效率。

        基于邊緣梯度方向的RHT直線檢測:每條直線的方向大概可以由邊緣梯度方向確定,只要在邊緣上的某些像素頂確定所在位置對應的邊緣梯度方向,邊緣便可看作是特定方向的邊緣像素點構(gòu)成。統(tǒng)計不同梯度方向的像素點個數(shù)便能表征圖象邊緣取向的分布特性,從而確定直線的主方向。

        圖像f(x,y)所在位置的梯度向量可以表示為

        其中梯度的大小表示為

        梯度方向可以表示為

        由基于模板的邊緣檢測算子Sobel進行邊緣檢測,用區(qū)域小的模板近似計算每個像素點的梯度值,便可同時得到邊緣梯度方向,并統(tǒng)計在中,它的定義是

        該函數(shù)反映了邊緣取向的分布特征,即梯度方向相似的邊緣像素點的分布狀況。

        選取不同子集的點確定直線,把邊緣像素點分成不同的子集合,每個子集合由相似梯度方向的像素點組成。這樣的過程只需要一個二維累加器來記錄。由于一個集合中的點有著相似的梯度方向,選定點很可能是共線的,當處理共線點時,就能減少投票所需要的時間和計算量。

        該算法的有效采樣概率為:

        相較于原來的隨機Hough算法的有效采用率:

        由此可知,顯然新的算法有效采樣率顯著高于原來的有效采樣率。

        3 結(jié)語

        通過對特種承壓設備儀表AI識別算法的研究分析,初步確立了算法設計的大致思路,為工業(yè)鍋爐對儀表運營監(jiān)控系統(tǒng)平臺提供了儀表數(shù)據(jù)正確性穩(wěn)定性的保障。把該項目與鍋爐能耗實時在線監(jiān)測、鍋爐熱效率計算與鍋爐能耗管理結(jié)合起來,能夠為企業(yè)提供大部分對于鍋爐系統(tǒng)監(jiān)測的服務,降低企業(yè)成本,對于經(jīng)濟和社會有很高效益,將鍋爐管理由傳統(tǒng)的人工管理轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器自動化管理,應用前景十分廣闊。

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