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电子科技大学计算机(网安)学院曾金全副教授指导研究生在计量测试领域国际顶级期刊发表学术论文

作者: 集小微 04-14 14:26
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来源:电子科技大学 #电子科技大学#
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近日,计算机(网安)学院在计量测试领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》(中科院二区TOP期刊,IF=5.6)上发表关于工业指针式仪表自动化读数的研究论文“A Keypoint-Driven Robust Pointer Meter Reading Method With Enhanced Structure for Complex Environments”(DOI: 10.1109/TIM.2025.3552871)。该论文以我校为第一单位,硕士研究生汪俊伟为第一作者,曾金全副教授为论文通讯作者。

该研究旨在解决复杂环境下的仪表读数难。随着智能巡检机器人、定点监控摄像头等设备的普及,工业场景中的仪表自动读数需求日益增长。然而,在实际应用中,光照变化、恶劣天气、仪表倾斜等因素常导致数据采集质量不稳定,传统基于图像分割的读数方法(如依赖刻度线与指针的精确识别)在复杂环境下表现不佳。例如,雾天或低光照条件下,仪表轮廓模糊;安装角度倾斜时,传统算法难以准确校正。如何实现高鲁棒性的自动读表,成为工业智能化转型中的一大挑战。

针对以上问题,该研究提出关键点驱动+点结构增强的解决方案。设计了一种基于关键点结构增强的KSE-CenterNet网络,该网络包含关键点结构注意力(KSA)模块和注意力融合模块(AFM),能够同时实现仪表检测、关键点检测、指针分割和仪表范围识别。KSA 模块通过自适应学习局部区域的空间关系,在特征提取过程中增强关键点的空间结构。AFM 模块在特征融合过程中增强来自更深层的语义信息,自适应调整特征。通过简单识别指针式仪表的四个关键点(范围起始点、范围终点、表盘中心点和指针终点)来完成读数,无需依赖完整的刻度或指针分割。并基于透视变换原理,利用检测到的关键点自动校正倾斜或旋转的仪表图像,消除角度干扰。

该研究为工业智能化普适性工具的发展提供了参考。首先摆脱了对完整语义信息的依赖,仅需关键点即可完成读数,降低了对图像质量的苛刻要求。其次,KSA和AFM模块可迁移至其他关键点检测任务,如工业零件定位或医疗影像分析。适用于巡检机器人、无人机等移动设备,推动无人化运维的落地。这一成果为复杂环境下的自动化检测提供了新思路,未来或可扩展至水表、气表等多种指针式仪表的智能识别领域。在工业4.0的浪潮中,如何让AI“看得清、读得准”是关键技术瓶颈。本研究通过关键点驱动和结构增强,为这一难题交出了一份高效答卷。

责编: 集小微
来源:电子科技大学 #电子科技大学#
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