蒙帕巡检机器人如何“看懂”每一个刻度与旋钮

从“看到”到“看清”——亚毫米级视觉识别如何重塑智能运维

为何传统视觉系统在机房“失明”?

当指针与旋钮成为AI的毫米级考题

· 一：尺寸小 细节多

• 表盘刻度精细，指针纤细，旋钮上的档位标识微小。

· 二：状态变化细微

• 指针角度的微小偏移、旋钮从“开”到“关”的切换，其视觉差异可能仅在几个像素之间。

· 三：环境复杂

•  机柜反光、光照变化、设备遮挡等因素增加了识别难度。

HRNet：让机器人拥有“显微镜级”视觉

从多分辨率融合到像素级感知的技术跃迁

· 一：指针仪表角度识别

• 精准定位：HRNet的高分辨率主干网络能够精确捕捉指针的尖端位置和表盘的刻度线，即使在复杂背景下也能实现亚像素级的定位。

•  鲁棒性强：通过与低分辨率分支的语义信息融合，HRNet能更好地理解“这是一个仪表”的整体语义，有效抵抗反光、阴影等局部干扰，确保在各种光照条件下都能稳定工作。

•  结果：蒙帕机器人能以极高的精度计算出指针的实际角度，并与标准值进行比对，及时发现异常偏转。

· 二：旋钮开关状态判别

• 细节感知：旋钮的“开/关”状态往往依赖于其上一个微小标记或缺口的位置。HRNet的高分辨率特性确保了这些微小特征在深层网络中依然清晰可辨。

• 精准分类：通过学习旋钮在不同状态下的关键点分布或局部特征，HRNet能够准确判断其当前是处于“开启”还是“关闭”状态，甚至能识别多档位旋钮的具体档位。

• 结果：机器人可自动核对关键开关的设定状态，确保设备运行在正确的配置下，杜绝人为操作失误。