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龙图腾网获悉中瑞恒(北京)科技有限公司申请的专利一种自适应光源调整的巡检机器人仪表识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119296089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411572212.7，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权一种自适应光源调整的巡检机器人仪表识别方法是由王涛;李瑞泽设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应光源调整的巡检机器人仪表识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自适应光源调整的巡检机器人仪表识别方法，通过智能分析拍摄的图像内容，判断检测目标物体的光照条件，以确保仪表读数的清晰可见。通过识别图像的亮度水平，判断是否存在过度暗淡或反光问题。一旦发现这些条件，将自动触发光源或调整光源位置，确保仪表区域的清晰。本发明解决了目前仪表识别中因为外部因素导致无法识别的情况，在无人工干预的情况下可以自适应调整光源达到仪表识别标准，不仅增加了识别准确率，而且通过算法与标准双目摄像头设备组合，可以代替价格高昂的光感摄像头，有效降低了机器人成本，使得自动化巡检机器人更加经济高效。

本发明授权一种自适应光源调整的巡检机器人仪表识别方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应光源调整的巡检机器人仪表识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、模型训练步骤，将巡检机器人拍摄得到的历史仪表图像形成数据集，对数据集标注为反光、暗光和正常三个类别，对标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集并用于训练神经网络模型； S2、图像获取及识别步骤，获取巡检机器人实时拍摄的巡检图像，裁剪得到仪表图像，利用步骤S1得到的神经网络模型对所述仪表图像进行识别以确认其图像类别； S3、根据图像类别进行预设的处理，再对所述仪表图像的内容进行识别，具体包括： S31、图像类别为反光时，确认仪表图像中的光源区域，对其进行将光源移动出仪表图像区域的处理，再对仪表图像的内容进行识别； S32、图像类别为暗光时，打开光源再进行图像类别识别，若识别结果为反光，进入步骤S31，若识别结果为正常，进入步骤S33； S33，图像类别为正常时，直接对仪表图像的内容进行识别； 其中，步骤S31中的确认光源区域具体包括： S311、将输入的仪表图像转换为灰度图； S312、利用阈值处理将该灰度图二值化，将图像分割为反光区域和非反光区域，其中，高于阈值的像素点被视为潜在的反光区域； S313、对二值化后的图像进行腐蚀操作； S314、利用轮廓检测算法确定图像中反光区域的轮廓，并在原始仪表图像上描绘出该轮廓； S315、利用深度学习模型获取裁剪出的仪表图像的尺寸信息，据此计算出该仪表图像的中心点； S316、在该仪表图像上绘制两条对角线和穿过中心点的水平线、垂直线，将仪表图像均匀划分为八个部分；计算反光区域在每个部分上的面积，并设置一面积阈值，当某个部分上的反光区域面积大于该面积阈值时，认为该部分上具有光源区域； 其中，步骤S31中的移动处理包括： S311'、当光源区域仅在其中一个部分上时，以该部分的经过仪表图像的中心点的直角边a的方向为移动方向，根据直角边a在中心点上方或下方，初步得出的最优移动路线是将光源向上或向下移动，然后计算该部分的另一条直角边b与巡检机器人拍摄的原始巡检图像的下方边界的距离，若该距离在设定值以上，则按照得出的最优移动路线对光源进行移动，再继续拍摄并判断，直至判断到该部分的光照强度小于阈值；若直角边b与巡检机器人拍摄的原始巡检图像的下方边界的距离小于设定值，则将光源按最优移动路线的反方向移动，再继续拍摄并判断；若光源移动后表盘离开了拍摄范围，则将光源移动至原始位置再拍摄和判断，若连续三次判断并移动光源的结果都是表盘超出拍摄范围，则标注该仪表需人工调整。

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