機器視覺技術(shù)是通過攝像采集圖像,然后通過計算機進行自動算法并識別物體屬性的新技術(shù),將其應(yīng)用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)儀器儀表的讀數(shù),不僅能夠提升工作效率,而且還可以避免主觀因素的影響,提高讀數(shù)精度。文章從機器視覺角度出發(fā),提出采用直方圖均衡化方法來增強圖像的對比度、運用平滑技術(shù)來過濾圖像的噪聲、利用最大類間方差法來進行圖像閾值的分割;同時在傳統(tǒng)Hough變換算法基礎(chǔ)上,提出了改進Hough自動讀數(shù)識別算法,前者的最大引用誤差為1.4%,改進Hough變換算法下的最大引用誤差僅為0.4%;該儀表自動化讀數(shù)識別方法具有較高的精度,可在生產(chǎn)實踐中推廣使用。 

【文章來源】：自動化應(yīng)用. 2020,(02)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

識別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

在圖像生成及傳輸過程中容易受到外部環(huán)境的影響，圖像質(zhì)量可能會降低，會造成后期圖像識別精度的降低，因此，需要對圖像進行增強，常用的圖像增強方法包括灰度級修正、圖像平滑、圖像銳化、圖像增晰等多種方式，本文擬采用灰度級修正和圖像平滑手段對圖像進行增強�；叶燃壭拚闹饕康脑谟谔岣邎D像的對比度，提高機器的識別能力，采用直方圖均衡化法對圖像進行非線性拉伸，使圖像像素分布均勻。設(shè)原圖像的灰度概率密度函數(shù)為Pr(r），變換函數(shù)為T(r），得到的均勻灰度圖像的概率密度函數(shù)為Ps(s），三者的變換關(guān)系為：

式中：g(x,y）表示濾波函數(shù)輸出圖像；f(x-r,y-s）表示圖像大��；h(r,s）表示加權(quán)函數(shù)。儀表圖像加強前后效果對比情況見圖3。2.3 閾值分割

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3328899