关键词： 指针式仪表读数   目标检测   特征相似性度量   LSD算法   图像细化   骨架分支点   Retinex理论  

摘要： 为了建设智能化、无人操作管理化机房,电力机房逐渐采用巡检机器人代替人工进行工作。但是在巡检过程中,指针式仪表自动识别一直存在识别精度不高、易受光照变化影响的问题。论文针对指针式仪表识别问题展开研究,系统地研究了仪表检测与定位算法、指针和刻度拟合和复杂环境下仪表刻度拟合等方法,实现了适用于电力机房巡检机器人的指针式仪表读数方法。论文主要工作和创新点如下:(1)研究了基于Faster RCNN和相似性度量的仪表检测算法。由于Faster RCNN网络生成的候选位置筛选不精确,易造成误检和漏检的问题。采用了基于特征相似度比较的模板匹配策略,从特征层面对候选区域进行深入分析和类别判断,进一步强化了候选区域筛选机制,有利于减少误检和漏检现象,提高了检测精度。(2)研究了指针式仪表读数识别算法。通过基于轮廓的边缘检测算法计算仪表倾斜角度完成对仪表的校正。采用梯度二阶导数的Canny边缘检测算法过滤非刻度线段后,通过LSD算法识别刻度线段,然后通过Zhang快速细化算法对刻度进行细化并使用骨架分支点提取刻度线的重心。最后从角度法和距离法分析刻度与指针之间的关系,计算指针式仪表的示数。最后通过实验对结果进行分析,两种方法都能保证低误差率,满足巡检任务的要求,提高了指针式仪表读数识别的效率。(3)研究了复杂环境下的仪表读数识别算法。首先采用基于Retinex理论的自适应Gamma增强算法处理图像表面不均匀光照的影响。然后对刻度进行提取后,存在刻度缺省现象,根据刻度间角度关系,采用插值法进行修复。(4)研究了指针式仪表自动识别系统设计。首先,对巡检机器人系统整体设计进行详细介绍。然后,介绍系统硬件和软件组成,包括用户图形界面,系统算法流程的每一个实现步骤,并进行了可视化。最后通过实验与结果,分析算法识别结果,验证了算法的实时性和有效性。

关键词： 仪表定位   图像预处理   OpenCV   霍夫变换   角度换算  

摘要： 仪表检测是工业中的常用检测手段,常见的仪表主要可以分为电子数字仪表和指针式仪表。在整个指针式仪器仪表的检测识别过程中,需要识别的区域主要是仪表的表盘、指针,整个图像处理的首要前提是必须精准的提取仪器表盘的所在位置,以确保仪器仪表数据提取的准确性,因此表盘定位技术就成为了仪器仪表检测的重要环节。在本文的指针式仪表检测识别中,鉴于该仪表所具有典型的几何特征为圆形轮廓,便使用一种基于圆形轮廓的自动定位技术来实现仪器仪表位置定位,即霍夫圆变换。该方法具有实现简单方便、计算量小、原理简单易懂、耗资较少和精准度高等优点。本文主要研究了对各式各样的指针式仪表进行读数检测,这其中也包括一些特殊仪表。本文所选取的氧压表,因其指针构造的特殊性,直接进行霍夫提取就会提取出首尾两段,因此提取的时候便需要滤除干扰,这里我们采取长度筛选法进行正确提取。通过提取所检测到的直线的长度信息,然后保留较长的针头部分,滤除较短的针尾部分。对于时钟这类多指针仪表,我们重新编写了指针的长度相关函数,先对所提取到的直线进行归类,得到三类不同的直线。对每一类直线的长度取平均值,得到三个不同的长度值。再对每一类直线的偏转角度取平均值,得到与之相对应的三个不同偏转角。对最终获取的三个长度值进行大小排序。本文所研究的时钟为时针长度最短、分针其次、秒针长度最长的模型。最后还应当对获取到的数值进行向下取整运算。主要的研究方法为先对获取到的仪表作图像预处理,有灰度化、直方图均衡化、双边滤波处理、边缘检测提取来获取图像的轮廓,再对轮廓进行霍夫找圆,排除不符合要求的轮廓,准确的找到表盘位置。再通过霍夫线变换对仪表的指针进行定位,实现了对表盘、指针等有用信息的提取。在提取到表盘、指针信息后,需要通过一些角度换算,将指针与水平线的夹角值转换成为指针所在的刻度值,然后将该刻度值读取出来。本文选取了一些单指针式仪表分别进行读数检测,其中包括一些重力表、压力表和温度记测表等。并且对动态视频的指针读数进行实时检测。选取了时钟进行了读数检测。最后对本文所获取的结果进行分析对比,并与现有方法进行比较。本软件具有运行速度快,实验误差小,可实时检测等优点。

关键词： Hough变换   ADSP—BF609   指针式仪表   PIXC   PVP  

摘要： 指针式仪表数字化是通过图像采集与处理技术来读取与识别,能够提高判读准确性和效率,避免主观原因产生的误差。文中提出了一种基于DSP的指针式仪表识别系统的设计方案,采用中值滤波进行图像去噪,Canny算子进行边缘检测,Hough变换进行圆心定位和直线检测等指针仪表识别算法。借助ADI公司提供的集成开发环境CCES对系统的功能和性能进行测试。结果表明,该平台运行稳定,基于DSP的指针图像识别具有较强的准确性和实时性。

关键词： 指针式仪表   HSV空间变换   减影法   边缘检测   Hough变换  

摘要： 随着电力系统行业对自动化程度的要求不断提高,关于指针式仪表识别技术有待进一步改进。传统检测常常忽视阴影的影响,速度及准确性也常常不能满足要求,文章提出一种实用性强的识别算法。首先通过HSV空间变换操作消除阴影对指针识别的影响,结合减影法得到指针图像,然后利用Canny算法实现指针边缘的检测,再通过消除指针两端复杂图像以实现局部区域的Hough变换,最终利用指针夹角判别指针读数。实验结果表明,本算法的阴影消除效果明显,识别结果的准确性、实时性得到了较大提高。

关键词： 机器视觉   多指针式仪表   图像处理技术   模式匹配   识别模块  

摘要： 百分表由于其使用方便,抗干扰能力强,目前已经广泛应用于实际生产和生活中。它的功能主要是用来测量微小位移量,长时间的高频率使用,会使百分表产生误差。产品的质量和安全与百分表的准确度有着密不可分的关系,因此对百分表的精度检定是非常重要的环节。根据国家计量部门制定的专门检定规程,百分表的检定周期一般不超过1年。现如今百分表的检定工作大多数都是检定人员长时间用肉眼观察仪表的读数并记录数据,这种高强度长时间地观察容易使人眼感到疲惫,并且引入不确定的人为误差,检定精度受到影响。本文设计的多指针式指示仪表识别模块包括图像的采集系统,图像预处理系统以及仪表读数识别系统。该识别模块运用工业相机、光学镜头、照明光源等设备搭建采集系统硬件平台,并利用计算机软件设计实现表盘图像处理和读数识别。机器视觉代替人眼技术与图像自动处理技术相结合,将图像信息转换成数字信息从而得到仪表的读数。将该识别模块应用在百分表全自动检定系统中,消除人眼读数视觉疲劳的同时还可以提高读数效率和精度。多指针式指示仪表识别模块中仪表图像应用CMOS型工业相机采集,通过USB传输线将仪表图像传输给计算机。图像预处理系统做进一步预处理操作。论文中仪表的读数识别系统中采用了两种算法。霍夫变换识别算法是在MATLAB软件平台验证实现,该算法在预处理仪表图像上检测指针直线,通过计算得出直线的斜率,利用斜率求出直线夹角,从而得出仪表示值。模式匹配识别算法是在LabVIEW软件平台验证实现,这种算法先将仪表盘上感兴趣区域提取出来作为模板,通过LabVIEW中模式匹配子模块进行像素匹配。通过确定表盘零刻度位置、仪表指针位置和表盘圆心位置得出指针旋转过的角度,最终得出读数。通过实际验证,模式匹配识别算法满足设计要求,最大识别误差不超过正负0.003mm,可应到百分表检定系统中。本系统还设计了友好的人机界面,与百分表检定系统完成衔接配合,为使用者提供方便。

关键词： 智能制造   机器视觉   颜色减少   仪表检定  

摘要： 仪表自动检定是现代智能制造产业的重要组成部分,直接影响到仪表质量、成本支出。基于机器视觉的仪表检定逐步代替了人工检测,使校表技术向全自动化及高精度测量趋势发展,针对以往基于视觉的智能校表方式中还存在表头辨识困难、示值识别率较低的问题,本文设计了一套基于颜色减少的指针式仪表读数识别系统,达到了快速识别表头及准确计算读数的要求,同时又降低了成本。本文主要的研究内容及相关结论包括:(1)基于颜色减少方法的表头类型辨识针对统计方式丢失小刻度、光照影响颜色分布而造成表头识别困难的问题,本文设计了一种基于颜色二值图的表头辨识方法。根据工业表头具有背景单一、不同光照下主色基本不变的特点,引用一种颜色减少的方法,快速形成各主颜色物体的色平面,通过提取刻度和指针的组合特征,利用模型匹配方法识别表头。本方法的表头识别率可达96%左右,和以往的表头辨识方法相比,准确率相对提高。(2)基于刻度重定位和指针局部拟合的读数精确识别针对刻度缺失、刻度点无数值对应、指针边缘像素偏离中心线而造成读数识别率低的问题,本文设计了一种刻度重标定和局部定位指针的方法来精确计算读数。设计基于半图斜率统计的刻度间距获取方法,改善了等分角求取的自适应性;通过重建坐标系,设计基于单向最值的刻度坐标圆周排列计算方法,保证了原刻度点/值在新坐标中的一一对应的关系;采用基于质心局部方式的直线拟合方法,提高了指针定位的精度;采用基准点结合偏转角度的读数计算方式,进一步减少了数值计算误差。和以往的读数识别相比,本方法误差在?0.69%之内,提高了示值计算的准确度。各模块系统集成,经MATLAB开发平台测试运行。结果表明,针对刻度均匀排列、背景单一、指针旋转中心与表盘中心重合的一类指针式仪表,本系统的读数识别率达97%以上,速度约3.2s,并在此基础上开发了基于C++的调试系统。本文的研究思路,对进一步开发仪表检定系统起到一定的参考价值。

关键词： 数字图像处理   边缘检测   霍夫变换   指针仪表识别  

摘要： 各式各样的仪表应用于生产生活中的各个方面,从日常生活到航空航天都要使用仪表。正是由于仪表的重要性,仪表的发展水平成为了一个国家科研技术水平的一个体现。仪表按照显示方式的不同,可以分为两类：数字式仪表和指针式仪表。数字仪表通过各种液晶、数码管等来显示示值,而指针仪表通过观测人对指针位置的观测得到仪表的具体示值。由于仪表的广泛应用,对于仪表示数的智能读取越来越多的引起人们的重视,尤其是对于指针仪表示数的读取。本系统主要处理五种不同的仪表。它们分别是压力表、百分表、DYM3型空盒气压表、ND10声级计和DZ-2振动测量仪。五种仪表都有各自的特点,因此根据它们的不同特点处理方法也有所不同。采集到的所有仪表的图像都要经过预处理。预处理包括图像的灰度化、图像增强和二值化等。本文详细讨论了各种预处理技术的特点,根据仪表的具体情况选择了最合适的处理方法,提高了识别的准确性。同时,本文创新地提出了具有针对性的算法解决了在识别过程中遇到的各种问题。本课题的创新点包括如下几点：1.针对双指针仪表存在的指针相互交叉影响的情况提出了一种针对双指针仪表指针读取的算法,能够在指针相互干扰的情况下准确读取出指针的读数。2.针对既有旋钮又有表盘的指针仪表提出了一种有效的算法,能够读取旋钮读数并且根据相对位置关系确定表盘位置,从而实现对指针的读取。3.针对宽指针改进了传统的算法。宽指针成窄三角形状,采用传统的霍夫线变换得到的直线与指针实际位置存在一定夹角,本课题对这种情况进行的处理,消除了误差。4.针对识别过程中定位困难的情况,本课题创新地在界面上增加了仪表的轮廓和垂直坐标轴,从而保证了摄像头与待测仪表的相对位置固定。5.为了适应各种恶劣的光照条件,在摄像头周围增加了两排LED灯来提供照明,并且LED灯前面罩有半透明的磨砂板,从而避免了在表盘形成反射光斑。本课题的设计在实际应用中取得了非常好的效果,具有很强抗噪能力,能够在各种光照条件下使用,读取指针示数速度快、准确性高。从本课题中总结出的一些通用的算法和原理对各种智能识别系统都具有一定的指导意义。

关键词： 指针式仪表识别   区域生长   模糊聚类   击中击不中变换  

摘要： 针对复杂多指针式仪表的读数自动识别难度大精度低的问题,提出了一种基于区域生长的指针式仪表自动识别方法.算法主要由基于区域生长的指针提取算法和基于Hit-Miss变换法击中直线或基于最小二乘法拟合直线的指针识别算法所组成.其中,区域生长所需的种子点通过基于差影法的模糊聚类自动选取.实验表明,基于区域生长的指针提取算法有效提取了指针特征,为Hit-Miss变换法和最小二乘法获得良好的指针识别精度奠定了重要基础.整个算法高效快速,能满足实时识别的应用需求.本文首次提出将基于区域生长的图像分割算法运用于指针式仪表识别领域中,丰富了指针式仪表识别的应用方法,获得了良好的识别效果.

关键词： 指针式仪表   图像处理   自动识别   透视变换   指针定位   特征提取  

摘要： 指针式仪表作为一种测量仪器，广泛应用于社会生产生活中的各种领域，并发挥着举足轻重的作用。目前，对指针式仪表的读数主要由人工判读来完成，然而这种方法受人为因素的影响大、可靠性差、效率低。针对传统人工判读的局限性，本文对指针式仪表的自动识别进行了研究。　　本文以变电站中的指针式仪表为研究对象，利用数字图像处理技术，设计了一种基于图像处理的指针式仪表自动识别系统。首先，针对变电站环境对摄像头安装方位的限制以及仪表图像存在视角、尺度、旋转、平移等变换的问题，对变电站中的指针式仪表建立了各自的模板图像与先验信息，并研究了基于特征点求解图像间透视变换关系的方法，采用基于ORB特征提取与LSH特征匹配的方法，来求解仪表模板图像与待测图像间的透视变换关系;接着，分析变电站环境中常见的噪声和干扰，对仪表图像进行了预处理，包括灰度化处理、高斯平滑、中值滤波和图像锐化增强;然后，对指针式仪表的指针定位方法进行了研究，根据表盘的灰度信息，提出一种新的基于圆周区域的累积直方图法(Circle-based Regional cumulative Histogram, CRH)对指针进行定位，由指针的偏转角度与量程的线性关系就得到了仪表的读数，并设计了一种基于CRH的仪表视频识别方案。最后，利用实验室数据与变电站数据分别对系统的性能进行了测试，并对系统的误差来源进行了分析。　　实验结果表明，该系统能达到高精度和实时性的识别要求，并且对光照以及透视变换具有较好的鲁棒性，在电力系统的工程应用中，具有很好的应用价值和发展前景。