隨著汽車工業(yè)的發(fā)展,尤其是汽車電子技術(shù)在汽車儀表中的廣泛應(yīng)用,現(xiàn)有的汽車儀表檢測算法已無法滿足儀表的檢測需求,實(shí)際應(yīng)用于汽車儀表檢測任務(wù)時(shí)表現(xiàn)出檢測精度低、通用性差等諸多問題,所以儀表供應(yīng)商提出了構(gòu)建一種可靠性好、檢測精度高、通用性強(qiáng)的儀表自動(dòng)檢測系統(tǒng)的迫切需求。本課題針對現(xiàn)有汽車儀表檢測中檢測精度不高、泛化性較差等諸多問題,基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)設(shè)計(jì)了一種全新的自動(dòng)檢測方法。提出了基于暗通道的外界光照處理方法,解決了原始儀表圖像中光線不均、存在折反射光等的影響,使儀表圖像光線更加均勻,實(shí)現(xiàn)外界光照下的儀表檢測。本文針對儀表檢測算法需要修改大量的參數(shù),才能適用于其他款式汽車儀表的檢測任務(wù)的問題,提出了基于目標(biāo)檢測的車速表、轉(zhuǎn)速表、指針區(qū)域及數(shù)字字符的提取方法,通過構(gòu)建專用于汽車儀表檢測的SSD模型,實(shí)現(xiàn)儀表待檢測區(qū)域的自動(dòng)提取,進(jìn)而增強(qiáng)汽車儀表檢測算法的通用性和智能化程度。提出了指針的精提取方法,增強(qiáng)了算法穩(wěn)定性,解決了由于儀表數(shù)字字符影響而導(dǎo)致擬合指針直線有嚴(yán)重偏差的問題,為儀表檢測工作提供了高精度的指針擬合結(jié)果。為解決傳統(tǒng)檢測算法對于刻度點(diǎn)的提取需要進(jìn)行人工賦值,檢測流程僵化的問題,提... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

DH-HV1310FM工業(yè)相機(jī)

圖像b)處理后圖像圖3-1基于暗通道的外界光照處理a)原始

a)原始圖像二值化b)光照處理后圖像二值化圖3-2二值化結(jié)果對比基于目標(biāo)檢測的汽車儀表待檢測區(qū)域的自動(dòng)提取圖像的目標(biāo)檢測(Object Detection)是在圖像中識(shí)別出目標(biāo)物體并提，是圖像處理領(lǐng)域中的重要研究方向。由于目標(biāo)檢測可以解決人工低下的問題，同時(shí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提取目標(biāo)物體，所以目標(biāo)檢測算法逐漸業(yè)檢測領(lǐng)域。近年來由于CV技術(shù)表現(xiàn)出檢測精度高等諸多優(yōu)秀逐漸開始采用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測。Girshick等人提出R-CNN算法[31]，該算法第一次將CNN應(yīng)用于圖像之中，提高了物體識(shí)別的精度，讓檢測性能得到了顯著提升，推動(dòng)測的發(fā)展，尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測中的發(fā)展，之后陸續(xù)-NET[32]、Faster R-CNN[33]、SSD[34]等目標(biāo)檢測算法。這些目標(biāo)檢測算否使用區(qū)域提取(Selective Search[35]、Region Proposal Network[33])分為類使用區(qū)域提取包括R-CNN、Fast R-CNN[36]、Faster R-CNN等，由于

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]視覺檢測系統(tǒng)在汽車儀表自動(dòng)化測試方面的應(yīng)用[J]. 李沫.  軟件. 2018(05)
[2]現(xiàn)代汽車儀表技術(shù)及發(fā)展趨向研究[J]. 于琦.  汽車與駕駛維修(維修版). 2018(03)
[3]組合SVM分類器在行人檢測中的研究[J]. 鄒沖,蔡敦波,劉瑩,趙娜,趙彤洲.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2017(S1)
[4]基于視覺自動(dòng)識(shí)別功能的汽車儀表自動(dòng)化檢測技術(shù)研究[J]. 王連桂.  自動(dòng)化與儀器儀表. 2015(11)
[5]基于機(jī)器視覺的汽車儀表盤指針檢測[J]. 張永強(qiáng),邸金紅,馬鵬閣.  計(jì)算機(jī)測量與控制. 2015(06)
[6]淺談汽車網(wǎng)絡(luò)技術(shù)[J]. 李晶.  機(jī)械管理開發(fā). 2012(06)
[7]汽車儀表技術(shù)現(xiàn)狀與展望[J]. 安宗權(quán),余道和.  中國新技術(shù)新產(chǎn)品. 2011(11)
[8]CMOS與CCD圖像傳感器的比較研究和發(fā)展趨勢[J]. 王旭東,葉玉堂.  電子設(shè)計(jì)工程. 2010(11)
[9]CCD與CMOS圖像傳感器特點(diǎn)比較[J]. 熊平.  半導(dǎo)體光電. 2004(01)
[10]機(jī)器視覺中的圖像采集技術(shù)[J]. 劉煥軍,王耀南,段峰.  電腦與信息技術(shù). 2003(01)

碩士論文
[1]基于字符級(jí)聯(lián)分類器的自適應(yīng)汽車儀表檢測算法的研究[D]. 伊明.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于機(jī)器視覺的總線式汽車儀表盤顯示狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究[D]. 孫晶晶.江蘇大學(xué) 2017
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承故障診斷算法研究[D]. 張偉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[4]基于機(jī)器視覺的汽車儀表讀數(shù)識(shí)別方法研究與應(yīng)用[D]. 秦善培.吉林大學(xué) 2015
[5]基于圖像處理的儀表功能檢測系統(tǒng)[D]. 鐘賢德.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013
[6]基于機(jī)器視覺的汽車儀表讀數(shù)檢測技術(shù)研究[D]. 孟祥雪.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2012
[7]基于特征識(shí)別的指針式儀表自動(dòng)識(shí)別研究[D]. 晁陽.山東大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3399976