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

摘要： 指针式仪表的数字化的一种途径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。论文研究基于图像处理的指针式仪表数字化技术,给出了基于DSP的系统实现方案。论文首先研究图像格式转换、图像去噪、边缘检测、图像二值化、Hough变换等指针仪表识别算法,并使用MATLAB进行了仿真。通过对比仿真结果,确定使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。采用ADSP-BF609评估板为硬件平台,通过BF609板上的TWI接口对摄像头OV9653控制寄存器的初始化实现图像质量控制,通过对EPPI1接口及其专用的DMA控制器进行参数配置完成图像采集存储,通过对PIXC处理单元的参数配置,实现YUV到RGB的图像格式转换。由PVP流水线视觉处理器实现图像锐化Canny算子,通过EPPI0口连接LCD实现处理前后图像的显示,并通过以太网口进行指针数据向上位机的传输。论文依托CCES集成开发环境完成软件开发和系统调试。结合具体硬件特征编写了OV9653,PIXC,PVP等硬件模块的驱动程序,对图像灰度化,中值滤波,Hough变换定位圆心,图像的分块,指针所在分区的定位,指针角度大小计算等算法进行了软件移植。经测试,使用PIXC硬件实现图像格式转换比软件算法实现要快近10倍,而使用PVP硬件实现Canny算子提取的图像边缘信息清晰比软件实现快近80倍。计算指针式仪表的示数精确。综上,基于DSP的指针图像识别具有较强的准确性和实时性。可以进一步研究在表盘污损情况下的算法,提高适用性。

关键词： 指针式仪表   图像处理   FPGA   Hough变换  

摘要： 在目前工业领域,指针式仪表在实际生产中应用非常普遍。大多数应用场合都是采用人工读数的方式来采集指针式仪表的数据,但很多测量现场是高温、高压、高辐射等恶劣危险的环境,因此人们开始将自动识别指针式仪表值的技术应用于工业生产中。基于FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)的指针式仪表自动识别技术与传统的仪表识别方法相比,有着无可比拟的优点。其充分利用硬件的并行性实现仪表图像的采集、分析、处理及识别,从本质上改善了图像处理的效果。 本文设计了一个基于FPGA的指针识别系统,采用Altera公司的DE2开发板作为硬件平台,SDRAM(Synchronous Dynamic RAM,同步动态随机存取存储器)存储图像,VGA(Video Graphic Array,显示绘图阵列)显示器对指针式仪表的示值进行显示。整个系统采用软件和硬件协同方式实现。首先根据系统的总体需求分析,设计和实现了硬件上的各个模块,包括图像采集模块,图像数据缓存模块,图像显示模块和指针图像预处理模块。通过Quartus Ⅱ软件,利用硬件设计语言搭建硬件系统。再使用SOPC Builder来构建Pointer模块作为后续分析运算平台。将CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor,互补氧化金属半导体)摄像头采集并预处理的图像数据读取到SRAM中,以搭建的Pointer模块为硬件模块,在Nios ⅡIDE环境下采用C语言对软件编程并调试,利用Hough变换提取出仪表指针,采用角度法识别指针仪表的示值,最终存储并在LCD屏上显示。 本文完成了指针式仪表识别系统的设计,通过实验表明,该系统可以实现自动识别指针式仪表示值的基本功能。经测试系统可以正常工作、运行稳定、适应能力强并具有很高的安全性。通过对算法的分析与改进有效地提高了系统的识别正确率。

关键词： 仪表识别   微积分算子   坐标变化   自动识别  

摘要： 针对当前仪表指针识别精确度和运算复杂度上的缺点,提出了基于微积分算子的仪表识别算法,首先对仪表指针图像进行图像预处理,然后利用指针摆动时通过的圆心和指针长度,通过坐标变换重新对表盘区域的图像采样,使得归一化的图像中刻度呈水平分布,这个过程即是把扇形刻度转换成水平刻度的过程,最后通过简单的投影来定位刻度和指针。实验表明,该算法在识别精度和运算速度上优于传统算法。

关键词： 指针式仪表   自动识别   彩色空间   形态学处理   霍夫变换   三次样条插值  

摘要： 指针式仪表结构简单、使用方便、价格便宜,目前仍大量应用于工农业和科学实验中。但是仪表的自动识别和读数仍是一个亟待解决的问题,仪表的自动识别和读数能实现与指针仪表相关的行业的自动化和提高工作、生产效率。 论文主要讨论了机器视觉和图像处理技术在指针式仪表识别中的应用,设计并实现了一种基于机器视觉技术的指针式仪表自动识别系统。系统由CCD摄像头采集图像,通过USB数据线将图像传输到计算机进行处理。系统的核心是图像处理算法,该方法根据采集到图像的特点选取关键帧进行处理,并对图像进行彩色空间转换,根据光照的不同,对图像选取不同的处理层进行处理。根据指针式仪表的表盘特征,先对图像进行预处理,再通过形态学处理得到图像模板以减少图像冗余信息量,采用霍夫变换和三次样条插值分别对仪表指针和表盘刻度进行定位,最后根据定位结果通过简单代数变换得到指针示值。 实验结果表明该系统算法简单、稳定且识别误差小,对于精度为2.5的85Cl型电压表,识别平均相对误差可达到0.29%,系统响应时间也在0.2S以内,能满足实时性要求；超出量程能自动报警,并对不同光照下的指针图像都能较好识别。该系统基本满足实际工作和应用的要求,因此具有一定的应用价值和发展前景。

关键词： 指针式仪表   数字图像处理   边缘检测   Hough变换  

摘要： 随着电子技术的发展,指针式仪表的数字化读数成为人们研究应用的热点。论文给出了一种基于图像处理的指针式仪表数字化读取的技术方案,能够代替人眼对指针式仪表进行检定和读数,提高了读数的准确性和效率,减少了人工的重复性劳动。 论文首先介绍了与指针式仪表识别设计相关的图像处理知识,包括空间RGB和YUV模型,灰度图像,图像的预处理方法,边缘检测及Hough变换原理,并在MATLAB的软件平台上进行了算法仿真。 根据介绍的图像处理知识,以Visual DSP++为开发环境,在Blackfin533 EZ-KIT平台上,实现了以Sobel边缘检测和一种分块的Hough变换直线检测为核心的算法设计。详细地描述了灰度图像转换、图像去噪、边缘检测及Hough变换的具体实现步骤、流程图及程序代码。最后对设计内容的合理性和有效性做了测试和分析。结果表明,论文所设计的算法能够准确地识别表盘读数,满足设计要求。

关键词： 彩色分割   形态学处理   仪表识别  

摘要： 本文介绍了基于彩色分割的指针式仪表识别方法。通过使用RGB彩色分割和形态学图像处理技术,成功地提取了仪表盘的圆心、指针针尖及始末刻度坐标,据此计算出指针读数。实验表明,本方法适用于在自然光照条件下拍摄的光照不均匀、有投影的仪表图像。

关键词： 指针式仪表   自动识别   坐标变换   直线扫描  

摘要： 针对指针式仪表示值的自动判读,提出了一种适合实际应用的识别方法。该方法根据指针式仪表的表盘特征,通过坐标平移、坐标翻转和坐标系转换,实现圆形、扇形表盘图像转化为矩形表盘图像,利用矩形表盘图像进行由上至下的直线扫描获得刻度线及指针的位置信息,通过位置信息的比较确定仪表读数,该方法可以有效的解决圆扫描中扫描圆心偏心所带来的稳定性低的问题。实验结果表明该算法简单、稳定且识别误差小,对于精度为2.5的85C1型电压表,识别相对误差可达0.018%。

关键词： 指针式仪表   图像识别   图像处理   自动判读  

摘要： 指针式仪表识别技术是模式识别领域的前沿研究方向,也是一项具有广阔应用前景的图像处理与识别检测技术。文章对目前应用的指针式仪表识别技术,主要实现方法、步骤及算法进行了总结,分析了它们的优缺点,最后根据国内外指针式仪表识别研究和应用的现状,指出其发展方向。

关键词： 指针式仪表   非线性刻度   机器视觉   嵌入式系统   读数识别  

摘要： 对常用的指针式仪表提出了一种新的识别方法,利用标度间隔,分度长与刻度值间的对应关系,识别指针读数,可对线性刻度和非线性刻度的仪表指针"读取"数值。系统采用嵌入式系统设计方案,使用嵌入式Linux为操作系统Qt/Embedded为用户界面开发环境,USB摄像头实时采集表盘图像,初步建立了软、硬件指针仪表图像识别系统,有利于降低成本,增加便利性。

关键词： 嵌入式系统   指针式仪表   图像采集   识别技术  

摘要： 指针式仪表由于结构简单，使用方便等特点，被广泛应用于电力、化工、石油、自动化等行业。但是在现实应用的过程中，通过人工判读方法来读取指针式仪表的显示值，不仅费时费力而且判读过程中误差很大。另外，在恶劣环境下，由人工操作读取数据比较困难。因此实现指针式仪表读数的自动判读是很有必要的。实现仪表度数的自动识别具有提高效率、降低生产成本等优点。\n 随着网络技术和嵌入式技术的不断发展，基于网络和嵌入式技术的远程监控技术将取代传统的监控方式。本论文围绕以S3C2410为核心的硬件平台，采用嵌入式系统设计方案，使用嵌入式Linux为操作系统，以PC机为目标显示系统，将USB摄像头采集到的图像，经过网络传输到服务器，完成对仪表图像的检测任务。\n 首先研究了嵌入式开发环境的架构，随后研究了嵌入式图像采集平台的框架，结合嵌入式图像处理的特点，提出了一种改进型Hough算法。另外把传统的差影法与最小二乘法结合，使得图像采集和指针判读以多线程方式并发执行，这两种方法均适合本系统的要求。\n 采用机器视觉技术代替传统的人工识别方法，不仅降低了人们的工作强度，而且也提高了判读的准确度。本论文的研究成果在生产过程的监控和仪表的自动标定中具有十分重要的应用价值。