基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的密閉室內(nèi)元器件識(shí)別定位方法

唐曉瀾，賈杰，王成林，孫國(guó)慶，阮玲玉

（1.西京學(xué)院 電子信息學(xué)院，陜西西安，710123；2.河南省睿卡機(jī)器人制造有限公司，河南新鄉(xiāng)，453000）

0 引言

傳統(tǒng)的元器件識(shí)別方法，一般采用自動(dòng)識(shí)別并輔助人工定義特征的方式，對(duì)元器件的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別，但是在維護(hù)檢修的過(guò)程中，還需要對(duì)元器件進(jìn)行定位，以便快速解決問(wèn)題的發(fā)生。因此，傳統(tǒng)對(duì)元器件定位識(shí)別的技術(shù)就存在了定位精度低的問(wèn)題。雖然結(jié)合多種算法的運(yùn)用，可以適當(dāng)提高定位精度，但是算法的疊加使得計(jì)算過(guò)多，減慢定位時(shí)效。所以在現(xiàn)今的研究中，雷文桐等人[1]基于深度學(xué)習(xí)的方法，對(duì)元器件進(jìn)行視覺(jué)上的識(shí)別和定位技術(shù)的研究，通過(guò)算法運(yùn)用提高識(shí)別定位精度；夏玉果等人[2]的研究，通過(guò)多尺度注意力機(jī)制分析電子元器件深度遷移識(shí)別方法，提高了對(duì)元器件的識(shí)別精度。上述的研究中，最終目的都是為了提升精度，優(yōu)化算法，因此本文基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)密閉室內(nèi)的元器件進(jìn)行定位識(shí)別，在闡述本文觀點(diǎn)的同時(shí)為其他相關(guān)研究提供一定的參考。

1 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的密閉室內(nèi)元器件識(shí)別定位方法

■1.1 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)傳感元器件信息

在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下的元器件信息的收集，是作為技術(shù)整體運(yùn)用中的一小部分的應(yīng)用。在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系的架構(gòu)中，通過(guò)上層的應(yīng)用協(xié)同，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸，而下層作為采集和傳輸?shù)闹饕窂?，能夠基于傳感技術(shù)實(shí)現(xiàn)信息的動(dòng)態(tài)獲取。

其中對(duì)于密閉室內(nèi)元器件信息的智能傳感技術(shù)，是物聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用中的一個(gè)重要部分，同時(shí)與傳統(tǒng)傳感技術(shù)的結(jié)合，能夠?qū)鞲衅髟械募杉夹g(shù)、微型處理等手段相結(jié)合，并且形成高效的物理傳感終端設(shè)備。因此本文所采用的智能傳感設(shè)備，具有自適應(yīng)的小型化特征，能夠在密閉室的獨(dú)特環(huán)境中發(fā)揮作用[3]。

傳感器在密閉室內(nèi)信息傳輸時(shí)，根據(jù)密閉室內(nèi)元器件的運(yùn)行電荷進(jìn)行計(jì)算，獲得元器件的微分電流，并通過(guò)負(fù)載電阻形成回路中的傳感輸出電壓。在傳感器進(jìn)行信號(hào)電壓值的輸出時(shí)，與元器件的電場(chǎng)強(qiáng)度成正比，根據(jù)密閉室內(nèi)有限區(qū)域的電場(chǎng)強(qiáng)度與導(dǎo)體電位所成的比例關(guān)系，能夠得到傳感器的信息與電位的連接信息，二者之間的關(guān)系受到傳感器和導(dǎo)體之間的影響，并獲得傳感器與元器件之間的信息，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行輸出，通過(guò)輸出信號(hào)對(duì)元器件的信息進(jìn)行分析。

■1.2 提取元器件信息圖像特征

在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下傳感器的信息傳感的基礎(chǔ)上，分析傳感得到的圖像信息，通過(guò)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)和學(xué)習(xí)，分析元器件與密閉室的區(qū)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)元器件的識(shí)別。本文所用到的圖像特征的提取相關(guān)性如圖1 所示。

圖1 圖像特征提取的相關(guān)性

為了對(duì)傳感器的傳感信息進(jìn)行特征的提取，本文通過(guò)圖像數(shù)據(jù)的傳感要求，結(jié)合計(jì)算機(jī)的應(yīng)用，采用相應(yīng)的特征提取算法，采用顏色特征的方式提取元器件的圖像特征。在顏色空間中，利用顏色空間的三原色分量進(jìn)行顏色的組成，通過(guò)對(duì)圖像領(lǐng)域中的陰極射線管等對(duì)圖像進(jìn)行顯示[4]。

在顏色直方圖的應(yīng)用中，通過(guò)圖像的色調(diào)排布來(lái)分別顏色空間中的目標(biāo)相似度，在顏色的匹配中對(duì)元器件進(jìn)行識(shí)別。將傳感器的識(shí)別圖像進(jìn)行區(qū)域的劃分，那么可以獲得對(duì)應(yīng)的表達(dá)式：

式（1）中，pi表示顏色直方圖；ki表示圖像中的第i個(gè)顏色，對(duì)式（1）進(jìn)行歸一化處理，得到：

式(2)中，M表示圖片中的像素劃分個(gè)數(shù)。那么可以通過(guò)對(duì)應(yīng)的顏色直方圖獲得顏色矩，通過(guò)顏色矩的特征描述，能夠?qū)鞲袌D像中的分布信息等進(jìn)行體現(xiàn)。

■1.3 融合相機(jī)成像原理識(shí)別元器件

在對(duì)上述的元器件信息進(jìn)行特征提取后，能夠根據(jù)已有的圖像信息特征，分析元器件的坐標(biāo)位置，本文通過(guò)相機(jī)成像原理，通過(guò)幾何標(biāo)定的方式，將圖像特征中的坐標(biāo)以實(shí)際坐標(biāo)的形式進(jìn)行呈現(xiàn)。相機(jī)成像原理如圖2 所示[5]。

圖2 所使用的相機(jī)成像原理圖示

圖2 中，d1表示圖像平面與傳感器之前的距離；d2表示傳感器與物體之間的距離；f表示相機(jī)的焦距，那么上述的原理可以通過(guò)下式來(lái)表達(dá)：

根據(jù)相機(jī)成像原理對(duì)元器件進(jìn)行分析時(shí)，可以假設(shè)相機(jī)的孔徑為無(wú)窮小數(shù)值，并在理想狀態(tài)下，假定只有孔中只有光線的透過(guò)，又根據(jù)相機(jī)自身的成像特性，為了平面的正序性，將圖像平面置于傳感器的鏡頭前方，那么將物體的實(shí)際高度進(jìn)行設(shè)定，并根據(jù)物體在傳感器鏡頭中的映射，根據(jù)定理，表現(xiàn)出元器件的投影公式：

式(4)中，h1表示物體在傳感器鏡頭中的映射高度。設(shè)定相機(jī)的坐標(biāo)系，將其與本文所設(shè)定的實(shí)際坐標(biāo)系進(jìn)行統(tǒng)合，得到對(duì)應(yīng)的元器件識(shí)別標(biāo)定矩陣：

式(5)中，(x,y,z)表示元器件的投影坐標(biāo)；(X,Y,Z)表示元器件的實(shí)際坐標(biāo)；(u,v)表示圖像坐標(biāo)系的主點(diǎn)坐標(biāo)。那么通過(guò)測(cè)定坐標(biāo)系數(shù)據(jù)，對(duì)密閉室內(nèi)的元器件進(jìn)行識(shí)別[6]。

■1.4 實(shí)現(xiàn)密閉室內(nèi)元器件識(shí)別定位

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的密閉室內(nèi)元器件識(shí)別定位方法具有多重優(yōu)勢(shì)。首先，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程管理，使用戶可以隨時(shí)隨地獲取元器件的狀態(tài)數(shù)據(jù)，并采取相應(yīng)的措施。其次，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)維護(hù)，該方法能夠利用收集到的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析，預(yù)測(cè)元器件的運(yùn)行狀況和壽命，提高維護(hù)效率。此外，通過(guò)自動(dòng)化和智能化操作，該方法減少了人工干預(yù)和誤操作的風(fēng)險(xiǎn)，提高了工作效率。最后，由于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)具有較強(qiáng)的系統(tǒng)集成和擴(kuò)展性，該方法可以與其他系統(tǒng)無(wú)縫集成，構(gòu)建統(tǒng)一的監(jiān)測(cè)和管理平臺(tái)，并根據(jù)需求進(jìn)行靈活改進(jìn)和拓展。綜上所述，基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的密閉室內(nèi)元器件識(shí)別定位方法為實(shí)現(xiàn)精確識(shí)別定位、提高運(yùn)維效率和可靠性、降低成本和風(fēng)險(xiǎn)等方面帶來(lái)了重要優(yōu)勢(shì)，并在智能制造和工業(yè)自動(dòng)化發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。根據(jù)上述流程中的智能傳感，本文設(shè)計(jì)了密閉室內(nèi)元器件的識(shí)別定位方法。該方法主要包括以下幾個(gè)步驟：

（1）利用小型的多傳感器集成終端來(lái)收集元器件的信息。這些傳感器可以監(jiān)測(cè)元器件的各種參數(shù)和狀態(tài)，如溫度、濕度、電流等。通過(guò)多傳感器的數(shù)據(jù)采集，可以獲取全面的元器件信息。

（2）通過(guò)對(duì)所收集的傳感信息進(jìn)行分析，可以提取元器件的圖像特征。其中，顏色空間和形狀空間是常用的空間定位方法，可以用于對(duì)元器件的狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。通過(guò)比較元器件的特征與預(yù)設(shè)模型的匹配程度，可以確定元器件是否處于正常工作狀態(tài)或存在故障。

（3）結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)構(gòu)建元器件的識(shí)別結(jié)構(gòu)。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以通過(guò)元器件的信息傳感以及相機(jī)成像原理來(lái)確定元器件的故障信息。通過(guò)將元器件與物聯(lián)網(wǎng)連接，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)元器件的狀態(tài)，并及時(shí)傳輸相關(guān)信息。

（4）在獲得元器件的成像數(shù)據(jù)后，為了保證定位的準(zhǔn)確性，需要對(duì)信息進(jìn)行標(biāo)定和處理。通過(guò)計(jì)算相機(jī)與傳感器之間的距離，可以進(jìn)行圖像的二值化處理，并提取對(duì)應(yīng)的信息坐標(biāo)。然后，通過(guò)計(jì)算元器件的中心像素，并考慮所測(cè)定的誤差值，可以對(duì)成像數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，以滿足實(shí)際定位的要求?；谏鲜龅淖R(shí)別定位流程，能夠在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下，實(shí)現(xiàn)對(duì)密閉室內(nèi)元器件的識(shí)別定位[7]。

本文設(shè)計(jì)的密閉室內(nèi)元器件識(shí)別定位方法利用智能傳感和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過(guò)收集和分析傳感信息、提取圖像特征以及結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)元器件狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別和故障信息的確定。該方法在實(shí)現(xiàn)密閉室內(nèi)元器件的識(shí)別定位方面具有潛力，并為未來(lái)智能制造和工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的發(fā)展提供了一種高效可行的解決方案。

2 實(shí)驗(yàn)論證

■2.1 實(shí)驗(yàn)說(shuō)明

為了對(duì)密閉室內(nèi)元器件的識(shí)別定位方法進(jìn)行研究，本文基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，分析了元器件的識(shí)別定位方法。在對(duì)本文研究方法進(jìn)行測(cè)定的過(guò)程中，基于仿真實(shí)驗(yàn)環(huán)境，構(gòu)建元器件的識(shí)別定位流程，通過(guò)本文方法與傳統(tǒng)方法的對(duì)比，驗(yàn)證本文所研究方法的優(yōu)勢(shì)性。為了最后實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表述的簡(jiǎn)潔性，本文將所研究的基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的元器件識(shí)別定位方法設(shè)置為實(shí)驗(yàn)組，傳統(tǒng)方法則為本次精度檢測(cè)實(shí)驗(yàn)的對(duì)照組。

在具體的實(shí)驗(yàn)元器件的分析中，本文選擇了四種元器件進(jìn)行方法驗(yàn)證的比較，分別為X1、X2、CPU 和PCI 元器件，上述四種元器件置于密閉室內(nèi)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的方法進(jìn)行識(shí)別定位精度的檢測(cè)。

■2.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

本次的識(shí)別定位方法測(cè)定實(shí)驗(yàn)中，將根據(jù)已有元器件和傳感器的安裝，通過(guò)對(duì)元器件信息的傳感，獲得元器件的圖像坐標(biāo)系，并根據(jù)原理對(duì)元器件目標(biāo)進(jìn)行定位。實(shí)驗(yàn)中對(duì)元器件識(shí)別定位的流程如圖3 所示。

圖3 元器件識(shí)別定位流程

根據(jù)圖3 中的識(shí)別定位流程，設(shè)置實(shí)驗(yàn)過(guò)程。

■2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)流程，獲得本次密閉室內(nèi)的元器件定位結(jié)果，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的對(duì)比定位數(shù)據(jù)分別如表1 和表2 所示。

表1 實(shí)驗(yàn)組密閉室元器件定位情況

表2 對(duì)照組密閉室元器件定位情況

表1 中的數(shù)據(jù)顯示了實(shí)驗(yàn)組對(duì)密閉室元器件的定位情況。對(duì)照組的定位數(shù)據(jù)如表2所示。

根據(jù)表1 和表的2 的數(shù)據(jù)對(duì)比分析可得，實(shí)驗(yàn)組元器件的識(shí)別定位平均誤差為1.05，對(duì)照組元器件的識(shí)別定位平均誤差為2.00，因此實(shí)驗(yàn)組的定位精度相對(duì)來(lái)說(shuō)更高一些。在CPU 元器件的識(shí)別定位中，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組都存在識(shí)別定位誤差較大的情況，根據(jù)實(shí)驗(yàn)復(fù)盤分析出，由于元器件的傳感器的；連接不夠靈敏，導(dǎo)致信息傳輸存在一定的誤差，經(jīng)過(guò)優(yōu)化后的元器件定位識(shí)別精度均獲得一定的程度的提高。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的密閉室內(nèi)的元器件識(shí)別定位方法進(jìn)行了研究，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感技術(shù)獲得元器件的數(shù)據(jù)信息，然后通過(guò)圖像特征的提取以及相機(jī)成像原理的運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)元器件的識(shí)別定位。但是本文仍然存在一定的不足之處，在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中由于對(duì)元器件和傳感器的連接出現(xiàn)一定的錯(cuò)誤，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)中存在的誤差較大，經(jīng)過(guò)驗(yàn)證修復(fù)后，對(duì)此問(wèn)題進(jìn)行了改善。