关键词： 图像处理   雨雾环境   指针式仪表   改进Retinex   去雨  

摘要： 目前巡检机器人在变电站室外巡检复杂环境下存在指针式仪表识别准确低的问题,提出了一种基于灰度级动态调整和Blackhat-Otsu算法的指针式仪表识别方法。针对雾天环境,提出了基于灰度级动态调整的Retinex去雾算法,对不同浓度的含雾图像进行了处理,提高了图像的对比度和清晰度,与其他去雾方法相比,所得图像的信息熵分别提升了1.1 dB~2 dB,均方误差(MSE)降低了700~800。在ResNet网络去雨模型中,引入快速引导滤波层以去除图像上的雨纹,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)均有提升。为了提高指针读数的准确度,提出了Blackhat-Otsu指针分离法,避免了指针阴影及表盘刻度的干扰。实验结果表明,所提方法对变电站雨雾环境具有良好的鲁棒性,提升了仪表检测与读数识别的准确性。

关键词： 深度学习   Faster R-CNN算法   指针检测   指针式仪表   读数识别  

摘要： 目前大部分研究指针式仪表识别的方法中提取指针是完全基于传统的图像处理技术,提取过程较为复杂且步骤繁多.为了有效解决指针式仪表读数识别中指针中轴线所在直线提取困难及识别精度不高等问题,本文提出了一种基于深度学习的指针式仪表的识别方法.首先用Faster R-CNN算法检测仪表圆盘,再采用基于深度学习的方法Faster R-CNN算法检测指针,根据得到的指针目标框的位置信息裁剪得到指针图像,在指针图像的基础上进行二值化、细化、霍夫变换检测直线、最小二乘法拟合直线等步骤识别仪表最终读数.和直接在仪表表盘目标框图像或原始图像上进行传统图像处理相比很大程度上减少了定位指针中轴线所在直线过程中的干扰.实验结果表明本文所提出的基于深度学习的指针检测的平均准确率高达96.55%.对于复杂背景下指针式仪表的指针区域的检测具有良好的准确性与稳定性.

关键词： MATLAB   指针式仪表   边缘检测   Hough变换   GUI界面  

摘要： 本设计主要针对指针式仪表的数字化读数的研究,提高读取效率和读数的准确性。以MATLAB为载体对图像进行仿真处理,通过设备采集图片,对图像进行表盘定位、图像预处理、边缘检测、Hough变换等操作,识别出指针的位置,得出指针所在直线的斜率,并结合角度与量程的关系,通过GUI界面显示得出的示数。

关键词： 指针式仪表   Ostu算法   圆心约束   Hough变换  

摘要： 为解决指针式仪表自动识别系统中,光照不均匀、精确度不高等问题,提出一种Otsu算法和改进的Hough算法对仪表图像进行处理。首先预处理仪表图像,增强仪表指针区域特征,Otsu算法进行图像二值化,分割出仅属于指针的像素;再进行改进的Hough变换检测指针,通过快速提取表盘指针连通区域的中心像素点,结合表盘圆心约束,对提取过的像素点进行双阈值Hough变换直线检测。实验结果表明,提出的算法识别仪表读数最大相对误差为4.76%左右,满足系统精确度要求。

关键词： 指针式仪表   读数识别   图像处理  

摘要： 生产设备中存在大量指针类仪表。近年来数字图像处理技术发展迅速,针对传统仪表表盘人工读数烦琐问题,国内外对仪表的示值进行自动读取和识别展开研究。本文针对指针式仪表识别的主要实现算法以及研究现状进行了总结,探讨了仪表自动读数识别的发展方向。

关键词： 图像处理   Freeman链码   边缘算法   指针式仪表   示数判读   识别技术   霍夫变换   改进算法  

摘要： 指针式仪表识别的优点很多,但也有不足之处,例如:受各种不确定因素的影响,极易导致图像处理与模式识别出现偏差,影响仪表的自动识别任务的可靠性,造成仪表在处理数据时的劳动强度增大、效率变低。基于上述问题,对基于Freeman链码改进图像处理算法的指针式仪表识别技术进行了研究。对Freeman链码图像处理算法进行了阐述创新性地应用了边缘算法对Freeman链码图像处理算法进行优化改进,并对改进方案进行了二次校正。对提出的优化算法进行斜率校正验证及性能检测。研究结果表明,基于Freeman链码改进图像处理算法能有效地提升指针式仪表的自动识别能力,有效地避免了单一的图像水平倾斜所造成的指针式仪表识别缺陷;优化算法在自指针式仪表的示数识别中耗时较多,最大相对误差为0.04%,明显优于霍夫变换算法。该研究能够为相关工业领域的指针式仪表的自动化识别的发展提供一定的参考。

关键词： 倾斜校正   指针定位   Hough变换   读数识别  

摘要： 针对传统方法利用Hough变换进行指针式仪表示数的识别中会出现的一些问题,提出一种改进的指针式仪表读数方法。该算法先对因角度偏差而采集不到正对的仪表图像进行倾斜校正,通过几种方法比较证明本次提出的方法效果更好。并且根据直接用Hough变换进行指针拟合直线会出现边框或者其他标识的影响而导致效果不佳的问题,引入深度学习yolov5模型实现对指针的直接定位,从而也使得直线检测所需的时间会大大减少。之后通过对指针图像的预处理,进行图像降噪、二值化和细化,经hough直线变换,利用角度法实现指针式仪表的示数识别。实验结果表明,该算法很好地解决了传统识别方法的受限性,并且使得指针式仪表的识别示数与实际值的误差在-2.73~3.64 V之间,相对误差在2.47%以内,满足工业读表的要求。

关键词： 视觉   指针式仪表检测   识别方法  

摘要： 随着信息技术的不断创新和应用,指针仪表的数据监控功能发挥着非常重要的作用,对工业的安全高效生产具有重要意义。在指针仪表的识别过程中,指针的提取和定位占据着重要的位置,它对读取和识别背后的仪表表示数起着非常重要的作用。为了保证指针仪表读数的准确识别,本文利用图像处理技术对仪表指针的拟合进行了仿真实验。通过对比分析,指针仪的指针提取准确可靠。

关键词： 指针仪表   Hough变换   读数识别  

摘要： 机械式指针仪表在工业生产实践中应用广泛,及时、准确地识别指针仪表指示信息是实现设备运行状态监测的重要手段之一。应用数字图像处理技术,本文提出了一种新的指针式仪表信息的自动识别方法。主要的步骤包括,使用轮廓跟踪法实现表盘与指针的区域分割,并进行了图像的预处理;利用图像变换算法进行指针方位的检测,获得指针的直线位置参数;最后,在已有信息的基础上,确定刻度线距关系及仪表最大量程,实现指针式仪表信息的自动读数识别。实验表明,本文所提出的自动读数识别方法准确、可靠且读数效率高。

关键词： 圆形指针表识别   霍夫圆检测   霍夫转换   极坐标   刻度圆弧转换  

摘要： 随着计算机图像处理技术的发展,指针式仪表的自动识别在计量校准领域应用越来越普遍,可以大大提高校准效率与精度。仪表自动识别的过程大致相似,本文针对提高圆形指针仪表自动识别准确度的关键算法进行了探讨。实验证明,通过对识别算法的优化,可以大幅度提高指针式仪表的识别成功率。