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zephon993
220f3be97e
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1 year ago | |
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| nano部署 | 1 year ago | |
| README.md | 1 year ago | |
README.md
一、项目背景
- 如图所示，在一些化工实验室，许多化工原料都标上了特定的编号，这样做虽然易于管理，但想要知道原料的信息往往需要根据编号去查询相关的资料，这样多少存在一些不便，特别在实验过程中如果忘记了原料的一些注意事项或剂量，就不得不停止实验去进行查询，这样会对实验进行较大的影响，再者，现实生产过程中，所谓的原料往往成分并不单一，它是由专门的原料生产商进行合成并出售，以供相关的化工企业进行采购和二次生产，这些原料大多没有确定的名称(合成品的缘故)编号也不统一（取决于生成商,不同生产商或许会有不同的编码制度),由于成分以及编码的特殊性，找到一种便捷的原料信息查询方式非常重要，因此本项目打算结合ai，基于目标检测+OCR实现原料信息的快速查询,免去人工负担，提高生产效率。
二、数据处理及相关配置
解压数据集
!unzip -oq /home/aistudio/data/data128635/bottle.zip
下载paddledetection
!git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection.git
配置
!pip install paddlepaddle-gpu
!pip install pycocotools
!pip install lap
!pip install motmetrics
import cv2
import os
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
数据集划分
!pip install paddlex
!pip install paddle2onnx
!paddlex --split_dataset --format VOC --dataset_dir bottle --val_value 0.1 --test_value 0.1
VOC数据集转为COCO数据集
%cd PaddleDetection/
!python tools/x2coco.py
--dataset_type voc
--voc_anno_dir ../bottle/
--voc_anno_list ../bottle/train_list.txt
--voc_label_list ../bottle/labels.txt
--voc_out_name ../bottle/voc_train.json
!python tools/x2coco.py
--dataset_type voc
--voc_anno_dir ../bottle/
--voc_anno_list ../bottle/val_list.txt
--voc_label_list ../bottle/labels.txt
--voc_out_name ../bottle/voc_val.json
!python tools/x2coco.py
--dataset_type voc
--voc_anno_dir ../bottle/
--voc_anno_list ../bottle/test_list.txt
--voc_label_list ../bottle/labels.txt
--voc_out_name ../bottle/voc_test.json
三、基于PaddleDetection实现检测
本项目基于骨干网络为ppyolo_tiny_650e_coco的ppyolo_tiny模型进行训练，训练前的相关配置，请按需调整，在此不做赘述。
请先修改好模型配置文件，否则模型训练会报错
%cd
!python PaddleDetection/tools/train.py
-c PaddleDetection/configs/ppyolo/ppyolo_tiny_650e_coco.yml
--vdl_log_dir ~/log_crowdhuman/ppyolo_voc
--use_vdl True
模型导出
!python PaddleDetection/tools/export_model.py -c PaddleDetection/configs/ppyolo/ppyolo_tiny_650e_coco.yml -o weights=output/ppyolo_tiny_650e_coco/65.pdparams
%cd PaddleDetection/
模型预测
result=!python ./deploy/python/infer.py --model_dir=../output_inference/ppyolo_tiny_650e_coco --image_file=../1024.jpg
PS：
本项目先对原料瓶进行了目标检测，这样做有什么好处呢？
答：OCR文字识别会对所有的文字信息进行提取，在实际生活中，具有文字信息的东西有很多，如果直接运用OCR进行文字识别，很有可能会识别到其他无用的文字信息，这是不利于我们的任务的，因而我们在OCR识别前增加了对原料瓶的目标检测步骤，意图是使机器最终提取的是我们需要的原料编号信息。
四、切分图像
提取识别图像的坐标方便切分
import numpy as np
index1='class_id'
index2='right_bottom'
for dt in result:
if index1 in dt:
temp=dt
break
print(temp)
b = temp.split(',')
x1=int(float(b[2][11:]))
y1=int(float(b[3][:-1]))
x2=int(float(b[4][14:]))
y2=int(float(b[5][:-1]))
读取图像
img =np.array(cv2.imread('/home/aistudio/1024.jpg'))
print(img.shape)
切分时适当扩大范围保证图像完整
img2 = img[y1-20:y2+20,x1-20:x2+20]
plt.imshow(img2)
五、使用paddlehub的ocr模型对切分图片进行快速推理
安装paddlehub以及相关库
!pip install --upgrade paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
!pip install --upgrade paddlehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
!pip install shapely -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
!pip install pyclipper -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
导入相关库
import paddlehub as hub
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片
import numpy as np
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")
加载模型
将切分图像送入ocr模型
np_images =[img2]
使用paddlehub的ocr模型进行预测推理
results = ocr.recognize_text(
images=np_images, # 图片数据，ndarray.shape 为 [H, W, C]，BGR格式；
use_gpu=False, # 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量
output_dir='ocr_result', # 图片的保存路径，默认设为 ocr_result；
visualization=True, # 是否将识别结果保存为图片文件；
box_thresh=0.5, # 检测文本框置信度的阈值；
text_thresh=0.5) # 识别中文文本置信度的阈值；
for result in results:
data = result['data']
save_path = result['save_path']
for infomation in data:
print('text: ', infomation['text'], '\nconfidence: ', infomation['confidence'], '\ntext_box_position: ', infomation['text_box_position'])
if '物料编号' in infomation['text']:
code = infomation['text']
print(code)
break
获取编号索引
code2 = code[-5:]
print(code2)
根据编号查询数据库
f=open('/home/aistudio/{}.txt'.format(code2), encoding='utf-8')
for line in f:
print(line)
六、Jeston Nano 部署
（1）硬件
- Jeston nano
- Windows 10电脑
- SCI摄像头
（2）软件环境
Jeston nano
- Ubuntu18.04
- jetpack4.4
- Python3.6.9
- PaddlePaddle-gpu-2.2
Windows
- Python3.7
- PaddlePaddle-gpu-2.2
七、部署流程和原理剖析
部署流程
原理剖析
- 主体思路是通过Nano端进行原料瓶目标检测，在获取了原料瓶的坐标信息后对原图像进行裁剪，提取出原料瓶图像，之后通过Socket通信建立nano端和PC端的联系，PC端获取原料瓶图像信息后基于OCR文字识别模型对编码信息进行提取，并查询相应的原料成分信息进行可视化。
八、核心文件及部分代码展示
（1）Jeston nano初始配置
参考资料：
Jetson Nano的入门
Jetson Nano是Nvidia推出的低配版GPU运算平台，可以用来入门深度学习模型的部署，上手起来也是非常简单。
系统安装
系统安装过程分为3步：
1.下载必要的软件及镜像
- Jetson Nano Developer Kit SD卡映像
- Windows版SD存储卡格式化程序
- 镜像烧录工具balenaEtcher
2.格式化SD卡并写入镜像
3.连接电源并启动
开机后，如果能够成功进入上面的显示界面，那么恭喜你，你已成功安装。
如果你在安装过程中遇到了问题，或者是想深入配置（风扇，wifi，，换源，远程桌面等），那么可以看看下面这几篇文章：
Paddlepaddle安装
下载对应Nano版本的paddlepaddle
注意 建议不要安装最新的PaddlePaddle 最新版本或许会出现不兼容的情况
可在此处选择版本
最后在Nano端安装下载好的whl包即可完成安装
（2）Jeston nano端部署部分
详情请查看nano文件
（3）PC端部署部分
- UI界面
九、总结与改进
- 本项目基于检测和ocr实现了对原料信息的快速查询，但目前模型的精度仍然有待提高，数据集准备仍不够充足，需要进一步的完善，后续将扩充原料瓶类别，以保证更好的满足实际需求。
- 除了查询功能外，本项目也可基于对原料的识别，对实验过程进行一个实时的记录与指导（可设置展示实验的合成路线，对实验的用料进行识别，当用户在实验过程中出现使用错误原料的情况，机器可实时提醒，当用户忘记原料信息时，机器也可实时查询。）
如图所示，在一些化工实验室，许多化工原料都标上了特定的编号，这样做虽然易于管理，但想要知道原料的信息往往需要根据编号去查询相关的资料，这样多少存在一些不便，特别在实验过程中如果忘记了原料的一些注意事项或剂量，就不得不停止实验去进行查询，这样会对实验进行较大的影响，再者，现实生产过程中，所谓的原料往往成分并不单一，它是由专门的原料生产商进行合成并出售，以供相关的化工企业进行采购和二次生产，这些原料大多没有确定的名称(合成品的缘故)编号也不统一（取决于生成商,不同生产商或许会有不同的编码制度),由于成分以及编
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