復雜環(huán)境下儀器儀表的圖像信號處理可廣泛應用于水電表、燃氣表、工廠鍋爐表盤等機械工程領(lǐng)域,但是如何設計一種更高效、更簡單的儀表信息識別技術(shù),一直都是科研人員和工程師研究的熱門話題。研究分析了三種可用于儀表信息識別的技術(shù),并對比了其識別率和復雜度,對所采集的儀表圖像的識別率分別為80. 6%、49. 2%、90. 7%。實驗結(jié)果表明,基于Python和OCR的儀表信息識別技術(shù)的識別效果是最佳的,對儀表圖像進行預處理后得到待識別樣本圖,從而調(diào)用百度OCR的文字識別接口獲取有用信息。相比于傳統(tǒng)的基于嵌入式和OpenCV的識別技術(shù),它不僅可以大大提高識別準確率至90%以上,而且還降低了復雜度。 

【文章來源】：激光雜志. 2020,41(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

方法一的流程框圖

如上圖所示，本方法是使用基于燒寫裁剪過的Linux操作系統(tǒng)，結(jié)合硬件環(huán)境導入圖像處理程序，根據(jù)儀表信息多字符和多數(shù)字的特點，對儀表圖像進行灰度化、二值化、閉運算和中值濾波等預處理之后，采用輪廓檢測、連通域分割和垂直投影法對儀表信息進行字符定位和分割，利用鄰近分類算法的儀表識別算法，進行優(yōu)化模板匹配法[18]，最后采用近鄰法進行模板匹配，對每個分割出的字符塊進行識別。在復雜工業(yè)工程環(huán)境中，所采集的儀表信息如圖2的左邊部分所示，測試樣本圖的識別結(jié)果如圖2的右邊部分所示，經(jīng)對比計算后，其識別準確率為82.2%。3.2 基于Python和Tesseract的儀表信息識別

光學字符識別(OCR)的主要功能是將圖像中的文字轉(zhuǎn)換成文本格式。相對于傳統(tǒng)的手工錄入方式來說，OCR智能錄入具有強大的優(yōu)勢，識別的速度遠快于手工錄入，減少了人工輸入時間和工作量，還可以提供高效率、低成本的數(shù)據(jù)采集方案[10]。而Tesseract是一款開源OCR庫，其圖像轉(zhuǎn)換文本的能力具有極高的精確度和靈活性[13]。此外，Tesseract對于彩色圖片的識別效果沒有黑白圖片的效果好。因此，我們提出了基于Python和Tesseract的儀表信息識別技術(shù)，稱為方法二，流程如圖3所示。方法二如圖3所示，首先使用Python語言對輸入的彩色儀表圖像進行加權(quán)平均灰度化、大律法等圖像預處理后，得到如圖4左邊部分所示的待識別圖，使其增強有關(guān)信息，提高識別準確率，再調(diào)用Tesseract＿OCR對待識別的測試樣本圖進行儀表信息識別，識別結(jié)果如圖4的右邊部分所示，識別準確率為51.6%。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3065345