基于OpenMV的自动追踪识别仪表小车设计

作     者：常晏鸣 廖宇 冯志强 李明 耿家豪 CHANG Yanming;LIAO Yu;FENG Zhiqiang;LI Ming;GENG Jiahao

作者机构：湖北民族大学智能科学与工程学院湖北恩施445000 

出 版 物：《湖北民族大学学报（自然科学版）》 (Journal of Hubei Minzu University:Natural Science Edition)

年 卷 期：2022年第40卷第4期

页      面：451-456页

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：湖北民族大学博士启动基金项目(MD2019B006) 湖北省高等学校省级教学研究项目(2017387) 教育部产学合作协同育人项目(202102648020) 湖北民族大学高水平科研成果培育项目(PY22012) 湖北民族大学研究生科研创新项目(ZYK2022004) 

主　　题：OpenMV 追踪识别 电气仪表测量 巡检小车 AprilTag 

摘      要：针对电气仪表在测量过程中面临的人工成本高昂及传统方法在工业环境下识别准确率不高的问题,设计了一种基于OpenMV的自动追踪识别仪表小车.首先,将OpenMV固定在二维云台上,用于被测物体自动追踪,同时与主控制器连接,进行数据传输;然后,使用测距算法测量小车与目标物之间的距离,在室内铺设AprilTag标识物用于定位和导航,当小车检测到仪表盘时,判断其类型;最后,实验验证巡检小车在行进过程中,准确识别到仪表盘位置,分辨仪表盘类型,并自动记录仪表盘图像,具有较高的识别准确率.所设计的OpenMV自动追踪识别仪表小车造价便宜,同时小车硬件设计和算法方面都具备小型化和轻量化的特点,大大提高了测量的智能化水平.实验结果表明,在损失较少精度的情况下,提高了检测速度,最高为22帧/s,在电力巡检中具有一定的实际应用价值.