基于物联网技术的密闭室内元器件识别定位方法

唐晓澜，贾杰，王成林，孙国庆，阮玲玉

（1.西京学院 电子信息学院，陕西西安，710123；2.河南省睿卡机器人制造有限公司，河南新乡，453000）

0 引言

传统的元器件识别方法，一般采用自动识别并辅助人工定义特征的方式，对元器件的状态进行识别，但是在维护检修的过程中，还需要对元器件进行定位，以便快速解决问题的发生。因此，传统对元器件定位识别的技术就存在了定位精度低的问题。虽然结合多种算法的运用，可以适当提高定位精度，但是算法的叠加使得计算过多，减慢定位时效。所以在现今的研究中，雷文桐等人[1]基于深度学习的方法，对元器件进行视觉上的识别和定位技术的研究，通过算法运用提高识别定位精度；夏玉果等人[2]的研究，通过多尺度注意力机制分析电子元器件深度迁移识别方法，提高了对元器件的识别精度。上述的研究中，最终目的都是为了提升精度，优化算法，因此本文基于物联网技术对密闭室内的元器件进行定位识别，在阐述本文观点的同时为其他相关研究提供一定的参考。

1 基于物联网技术的密闭室内元器件识别定位方法

■1.1 基于物联网技术传感元器件信息

在物联网技术下的元器件信息的收集，是作为技术整体运用中的一小部分的应用。在物联网技术体系的架构中，通过上层的应用协同，实现数据的传输，而下层作为采集和传输的主要路径，能够基于传感技术实现信息的动态获取。

其中对于密闭室内元器件信息的智能传感技术，是物联网运用中的一个重要部分，同时与传统传感技术的结合，能够将传感器原有的集成技术、微型处理等手段相结合，并且形成高效的物理传感终端设备。因此本文所采用的智能传感设备，具有自适应的小型化特征，能够在密闭室的独特环境中发挥作用[3]。

传感器在密闭室内信息传输时，根据密闭室内元器件的运行电荷进行计算，获得元器件的微分电流，并通过负载电阻形成回路中的传感输出电压。在传感器进行信号电压值的输出时，与元器件的电场强度成正比，根据密闭室内有限区域的电场强度与导体电位所成的比例关系，能够得到传感器的信息与电位的连接信息，二者之间的关系受到传感器和导体之间的影响，并获得传感器与元器件之间的信息，并对信号进行输出，通过输出信号对元器件的信息进行分析。

■1.2 提取元器件信息图像特征

在物联网技术下传感器的信息传感的基础上，分析传感得到的图像信息，通过对目标的检测和学习，分析元器件与密闭室的区别，实现对元器件的识别。本文所用到的图像特征的提取相关性如图1 所示。

图1 图像特征提取的相关性

为了对传感器的传感信息进行特征的提取，本文通过图像数据的传感要求，结合计算机的应用，采用相应的特征提取算法，采用颜色特征的方式提取元器件的图像特征。在颜色空间中，利用颜色空间的三原色分量进行颜色的组成，通过对图像领域中的阴极射线管等对图像进行显示[4]。

在颜色直方图的应用中，通过图像的色调排布来分别颜色空间中的目标相似度，在颜色的匹配中对元器件进行识别。将传感器的识别图像进行区域的划分，那么可以获得对应的表达式：

式（1）中，pi表示颜色直方图；ki表示图像中的第i个颜色，对式（1）进行归一化处理，得到：

式(2)中，M表示图片中的像素划分个数。那么可以通过对应的颜色直方图获得颜色矩，通过颜色矩的特征描述，能够对传感图像中的分布信息等进行体现。

■1.3 融合相机成像原理识别元器件

在对上述的元器件信息进行特征提取后，能够根据已有的图像信息特征，分析元器件的坐标位置，本文通过相机成像原理，通过几何标定的方式，将图像特征中的坐标以实际坐标的形式进行呈现。相机成像原理如图2 所示[5]。

图2 所使用的相机成像原理图示

图2 中，d1表示图像平面与传感器之前的距离；d2表示传感器与物体之间的距离；f表示相机的焦距，那么上述的原理可以通过下式来表达：

根据相机成像原理对元器件进行分析时，可以假设相机的孔径为无穷小数值，并在理想状态下，假定只有孔中只有光线的透过，又根据相机自身的成像特性，为了平面的正序性，将图像平面置于传感器的镜头前方，那么将物体的实际高度进行设定，并根据物体在传感器镜头中的映射，根据定理，表现出元器件的投影公式：

式(4)中，h1表示物体在传感器镜头中的映射高度。设定相机的坐标系，将其与本文所设定的实际坐标系进行统合，得到对应的元器件识别标定矩阵：

式(5)中，(x,y,z)表示元器件的投影坐标；(X,Y,Z)表示元器件的实际坐标；(u,v)表示图像坐标系的主点坐标。那么通过测定坐标系数据，对密闭室内的元器件进行识别[6]。

■1.4 实现密闭室内元器件识别定位

基于物联网技术的密闭室内元器件识别定位方法具有多重优势。首先，该方法能够实现实时监测和远程管理，使用户可以随时随地获取元器件的状态数据，并采取相应的措施。其次，通过大数据分析和预测维护，该方法能够利用收集到的信息数据进行深入挖掘和分析，预测元器件的运行状况和寿命，提高维护效率。此外，通过自动化和智能化操作，该方法减少了人工干预和误操作的风险，提高了工作效率。最后，由于物联网技术具有较强的系统集成和扩展性，该方法可以与其他系统无缝集成，构建统一的监测和管理平台，并根据需求进行灵活改进和拓展。综上所述，基于物联网技术的密闭室内元器件识别定位方法为实现精确识别定位、提高运维效率和可靠性、降低成本和风险等方面带来了重要优势，并在智能制造和工业自动化发展中发挥着重要作用。根据上述流程中的智能传感，本文设计了密闭室内元器件的识别定位方法。该方法主要包括以下几个步骤：

（1）利用小型的多传感器集成终端来收集元器件的信息。这些传感器可以监测元器件的各种参数和状态，如温度、湿度、电流等。通过多传感器的数据采集，可以获取全面的元器件信息。

（2）通过对所收集的传感信息进行分析，可以提取元器件的图像特征。其中，颜色空间和形状空间是常用的空间定位方法，可以用于对元器件的状态进行识别。通过比较元器件的特征与预设模型的匹配程度，可以确定元器件是否处于正常工作状态或存在故障。

（3）结合物联网技术来构建元器件的识别结构。利用物联网技术，可以通过元器件的信息传感以及相机成像原理来确定元器件的故障信息。通过将元器件与物联网连接，可以实现实时监测元器件的状态，并及时传输相关信息。

（4）在获得元器件的成像数据后，为了保证定位的准确性，需要对信息进行标定和处理。通过计算相机与传感器之间的距离，可以进行图像的二值化处理，并提取对应的信息坐标。然后，通过计算元器件的中心像素，并考虑所测定的误差值，可以对成像数据进行修正，以满足实际定位的要求。基于上述的识别定位流程，能够在物联网技术下，实现对密闭室内元器件的识别定位[7]。

本文设计的密闭室内元器件识别定位方法利用智能传感和物联网技术，通过收集和分析传感信息、提取图像特征以及结合物联网技术，能够实现对元器件状态的准确识别和故障信息的确定。该方法在实现密闭室内元器件的识别定位方面具有潜力，并为未来智能制造和工业自动化领域的发展提供了一种高效可行的解决方案。

2 实验论证

■2.1 实验说明

为了对密闭室内元器件的识别定位方法进行研究，本文基于物联网技术，分析了元器件的识别定位方法。在对本文研究方法进行测定的过程中，基于仿真实验环境，构建元器件的识别定位流程，通过本文方法与传统方法的对比，验证本文所研究方法的优势性。为了最后实验数据表述的简洁性，本文将所研究的基于物联网技术的元器件识别定位方法设置为实验组，传统方法则为本次精度检测实验的对照组。

在具体的实验元器件的分析中，本文选择了四种元器件进行方法验证的比较，分别为X1、X2、CPU 和PCI 元器件，上述四种元器件置于密闭室内，通过实验组和对照组的方法进行识别定位精度的检测。

■2.2 实验准备

本次的识别定位方法测定实验中，将根据已有元器件和传感器的安装，通过对元器件信息的传感，获得元器件的图像坐标系，并根据原理对元器件目标进行定位。实验中对元器件识别定位的流程如图3 所示。

图3 元器件识别定位流程

根据图3 中的识别定位流程，设置实验过程。

■2.3 实验结果

根据上述实验流程，获得本次密闭室内的元器件定位结果，实验组与对照组的对比定位数据分别如表1 和表2 所示。

表1 实验组密闭室元器件定位情况

表2 对照组密闭室元器件定位情况

表1 中的数据显示了实验组对密闭室元器件的定位情况。对照组的定位数据如表2所示。

根据表1 和表的2 的数据对比分析可得，实验组元器件的识别定位平均误差为1.05，对照组元器件的识别定位平均误差为2.00，因此实验组的定位精度相对来说更高一些。在CPU 元器件的识别定位中，实验组和对照组都存在识别定位误差较大的情况，根据实验复盘分析出，由于元器件的传感器的；连接不够灵敏，导致信息传输存在一定的误差，经过优化后的元器件定位识别精度均获得一定的程度的提高。

3 结束语

本文对基于物联网技术的密闭室内的元器件识别定位方法进行了研究，通过物联网传感技术获得元器件的数据信息，然后通过图像特征的提取以及相机成像原理的运用，实现对元器件的识别定位。但是本文仍然存在一定的不足之处，在实验过程中由于对元器件和传感器的连接出现一定的错误，导致实验中存在的误差较大，经过验证修复后，对此问题进行了改善。