發(fā)布時間：2022-02-22 18:08

　　指針式儀表因其結構簡單、使用便利、示數(shù)識別可靠性高、成本低且易于用在各類環(huán)境惡劣的場合等優(yōu)點而被廣泛應用在軍事、醫(yī)療、教育、工業(yè)生產(chǎn)和生活之中。雖然數(shù)顯儀表技術發(fā)展十分迅猛,但是指針式儀表在工業(yè)生產(chǎn)過程中仍占據(jù)主要地位。目前指針式儀表數(shù)據(jù)的獲取大多數(shù)是由人手工抄表,手動記錄并分析數(shù)據(jù),在處理數(shù)據(jù)時勞動強度大、效率低,容易受到外界因素的影響,這些因素都會對識別得到的指針式儀表示數(shù)準確性產(chǎn)生影響。相比于傳統(tǒng)的人工獲取儀表信息的方式,計算機視覺技術的應用,極大地降低了勞動成本、提高了儀表檢測的自動化水平,具有廣闊的應用前景。目前,實現(xiàn)指針式儀表的自動識別任務是圖像處理與模式識別領域研究的重點,其識別的關鍵在于如何快速準確對指針直線進行特征提取。因此,為避免上述問題的發(fā)生和提高線性指針式儀表識別的自動化水平,本文提出一種新的指針檢測與示數(shù)識別方法,具體完成如下工作:首先,圖像預處理。在進行圖像識別工作之前要對待識別圖像進行灰度化處理、圖像濾波以及邊緣檢測等預處理操作,詳細分析各部分完成的內(nèi)容和相應的實現(xiàn)效果,通過對比分析確定合適的算法進行線性指針式儀表自動識別的預處理過程。其次,儀表指針提取與... 

【文章來源】：東北石油大學黑龍江省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖像預處理處理增強檢測

緣唯一的邊緣檢測算子才是最優(yōu)的。nny 邊緣檢測算法實現(xiàn)流程為高斯平滑函數(shù)、邊緣增強、非極大值抑制四個基本步驟[75]：)用高斯濾波器對圖像進行平滑處理，去除噪聲的干擾；)用一階差分卷積模板來計算梯度的幅值和方向；)對梯度幅值不是極大值的地方進行抑制；)用雙閾值算法檢測和連接圖上的聯(lián)通點。nny 邊緣檢測算子有較強的抗干擾能力，并對邊緣的檢測效果較好，能像中的噪聲干擾，但缺點是算法耗時較長。oberts 邊緣檢測算子為圖像邊緣檢測最簡單的算子——在二十世紀六十年代提出的 Roberts基于一階微分而實現(xiàn)的[76]。Roberts 邊緣檢測算子的原理是通過對角線素點進行差運算，使用差分思想來獲取圖像的邊緣。圖 2.3 表示 Robe的兩種卷積模板。(i+1,j)(i, j) (i, j) (i+1, j)

算公式如式(2-12)。( , ) ( , ) ( 1, 1)( , ) ( , 1) ( 1, )xyf i j f i j f i jf i j f i j f i j 上式所得的x y f 和 f，梯度幅值 R (i , j )可以表示為：2 2( , )x yR i j f f( , )x yR i j f f點的梯度幅值大于預先設定的閾值，則視為邊緣點。Roberts 邊緣檢測平與豎直兩方向的檢測效果較好，定位準確，但是對噪聲較為敏感。rewitt 邊緣檢測算子witt 邊緣檢測算子是二十世紀六十年代，Prewitt 和 Mendelsohn 在 Ro提出的一種新算法[77]。通過擴大其卷積模板，并引入均值計算，實現(xiàn)檢 Prewitt 邊緣檢測算子模板示意圖。+1 +1 +1+1 0 -1

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于種子填充的指針式儀表自動識別算法[J]. 朱玉欣,孫立輝.  電子技術與軟件工程. 2017(24)
[4]巡檢機器人中的指針式儀表讀數(shù)識別系統(tǒng)[J]. 許麗,石偉,方甜.  儀器儀表學報. 2017(07)
[5]基于物聯(lián)網(wǎng)技術的柔性管道巡檢機器人[J]. 王佳瑋,黃莉潔,蔣宇晨,徐弢.  國外電子測量技術. 2017(01)
[6]高壓輸電線防震錘銹蝕缺陷檢測[J]. 宋偉,左丹,鄧邦飛,張海兵,薛凱文,胡泓.  儀器儀表學報. 2016(S1)
[7]基于Snake算法的圓盤儀表示數(shù)識別技術研究[J]. 李金彪.  電測與儀表. 2016(09)
[8]基于圖像處理的變電站指針式儀表讀數(shù)研究[J]. 石偉,王朝立,陳建帥,侯許紅.  電子科技. 2016(01)
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博士論文
[1]基于機器視覺指針表檢測的關鍵技術研究[D]. 李學聰.廣東工業(yè)大學 2014
[2]基于內(nèi)容的圖像檢索方法研究[D]. 李杰.中國科學技術大學 2008
[3]基于計算機視覺的直讀儀表校驗方法研究[D]. 趙書濤.華北電力大學（河北） 2006

碩士論文
[1]基于圖像處理的車道偏離預警方法仿真與實現(xiàn)[D]. 孟子慧.東北石油大學 2018
[2]基于圖像識別的多指針儀表自動讀數(shù)方法研究與實現(xiàn)[D]. 徐林加.東南大學 2017
[3]智能變電站指針式儀表自動識別方法的研究[D]. 王欣.沈陽工業(yè)大學 2016
[4]變電站機器人智能巡檢系統(tǒng)應用研究[D]. 張志飛.華北電力大學 2015
[5]基于機器視覺的指針式儀表識別技術研究與應用[D]. 陳卓.西南石油大學 2011
[6]基于特征識別的指針式儀表自動識別研究[D]. 晁陽.山東大學 2008



本文編號：3639967