检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：程丹石家庄铁道大学

学位级别：硕士

指针式仪表由于使用方便、可靠性高、价格便宜等优点,是目前工业测量领域大量使用的一种测量仪表。考虑工业现场普遍需要频繁地对指针式仪表进行读数操作,然而传统人工读数方法存在读数精度差、易受人为主观因素影响等问题。近年来,随... 详细信息

指针式仪表由于使用方便、可靠性高、价格便宜等优点,是目前工业测量领域大量使用的一种测量仪表。考虑工业现场普遍需要频繁地对指针式仪表进行读数操作,然而传统人工读数方法存在读数精度差、易受人为主观因素影响等问题。近年来,随着计算机技术的快速发展,机器视觉方法在工业测量领域被普遍应用。将机器视觉技术应用于指针式仪表自动读数,相比于人工读数,具有读数精度高、效率快等优势。然而考虑在工业测量现场,对指针式仪表进行图像采集过程中,仪表图像易受光照不均匀、拍摄视角随机变化等因素影响。导致利用机器视觉技术进行高效精准地指针式仪表自动读数仍是一个具有挑战性的问题。为了解决该问题,本文将重点围绕仪表盘刻度分割、圆盘关键参数提取、仪表最大量程识别等三方面展开研究,具体如下:(1)仪表盘刻度分割。为了实现对仪表盘区域刻度线的精确提取,首先提出一种基于Hough圆检测的仪表盘区域定位方法;在此基础上,利用改进的Niblack算法对仪表盘区域进行图像二值分割;再基于连通域标记方法,并利用仪表刻度线的几何特征精准地提取出待识别的刻度线。(2)圆盘关键参数提取。为了实现对指针式仪表自动读数,需要获取圆盘一些关键参数,即圆心、半径和指针。基于已提取的圆盘刻度线,提出利用RANSAC内点估计法确定圆盘的圆心、半径;同时考虑圆盘区域内仪表指针的长度最长的特点,基于仪表盘刻度分割结果,利用一种图像区域累加投影法快速确定指针位置参数。(3)仪表最大量程识别。为了适应不同量程指针式仪表的读数,需要自动确定仪表的最大量程。考虑最大量程数字往往出现在圆盘尾端刻度线附近,由此可通过尾端刻度线初步提取包含最大量程数字的图像区域;在此基础上,利用字符分割、Radon倾斜校正等方法精确地提出待识别字符,并通过模板匹配方法快速识别最大量程数字。本文通过采集大量的工业现场指针式仪表图片,对所提方法进行测试验证。实验结果表明,所提方法可以较好地解决光照不均匀、拍摄视角随机变化等问题,对不同量程指针式仪表的读数精度高于95%以上。

关键词：机器视觉仪表自动读数图像分割 Hough圆检测 RANSAC圆估计字符识别

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基于计算机视觉的电力巡检仪表自动读数技术研究

基于计算机视觉的电力巡检仪表自动读数技术研究

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作者：杨清云重庆邮电大学

学位级别：硕士

变电站是国家电网中的重要组成部分,维护变电站的正常运行需要对变电站的仪表进行日常巡检,记录相关数据,并对警告信息做出反应。传统人工巡检的方式效率低下,且存在人为误差和安全隐患。在机器人与计算机视觉等相关技术的发展下,使用... 详细信息

变电站是国家电网中的重要组成部分,维护变电站的正常运行需要对变电站的仪表进行日常巡检,记录相关数据,并对警告信息做出反应。传统人工巡检的方式效率低下,且存在人为误差和安全隐患。在机器人与计算机视觉等相关技术的发展下,使用机器人代替人工来进行变电站的巡检任务成为必然趋势。变电站巡检机器人的核心技术之一是其视觉处理部分,即仪表定位和仪表读数识别。仪表定位是在待识别图像中找到仪表位置,以便提取表盘区域图像。指针类仪表读数识别是通过识别指针角度或其他方式获取仪表的读数。对于仪表的定位问题,由于变电站属于人造场景,存在较多相似物,且场景复杂,所以传统的利用特征的方式容易识别出较多相似特征,从而难以准确定位仪表位置。通过对巡检任务的分析,本文认为电力巡检中图像具有一定的特点,即光照强度变化明显、目标为刚性目标、物体之间存在稳定的空间关系。本文从人类认知过程的角度考虑,结合目标检测和图像对齐的思想,设计了基于相关滤波的仪表定位方法。利用机器人预先拍摄的图像作为模板图像,并从中人工获取目标仪表位置信息,以此作为训练样本来训练相关滤波器。本文将相关滤波器转变为线性回归问题。考虑到环境中光照的变化明显,使用了对光照具有较好鲁棒性的HOG特征作为特征描述器。通过计算测试图像与目标区域的相关性响应地图,其中响应值最大的区域即为目标仪表位置。对于指针类仪表读数的识别问题,本文模拟人类视觉机制,提出了基于方向响应器的指针式仪表读数方法。利用Gabor滤波对角度和尺度的敏感性,设计了多角度Gabor滤波算法,对表盘区域进行多个角度的Gabor滤波,统计每个角度的滤波响应值,通过找到滤波结果响应值最大的角度来直接识别出指针角度。根据实验结果,本文所设计的方法相比于现有电力巡检方法,在仪表定位的鲁棒性、实时性、精确度上具有明显优势;在仪表读数问题上,能够避免阴影、复杂表盘等因素的干扰,实现对指针读数的准确识别。

关键词：电力巡检仪表自动读数机器学习相关滤波 Gabor滤波

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基于OpenVINO的变电站指针式仪表自动读数研究

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电工技术 2023年第5期 20-26页

作者：陆文健刘三军来国红湖北民族大学智能科学与工程学院湖北恩施445000 华中师范大学物理科学与技术学院湖北武汉430070

为提高变电站巡检机器人进行指针式仪表自动读数的准确性和实时性,提出一种基于OpenVINO的变电站指针式仪表读数方法。通过关键算法的改进及OpenVINO工具的加速,样机系统对同质量图片的检测和识别速度达到78 ms,相对于TensorFlow框架提... 详细信息

为提高变电站巡检机器人进行指针式仪表自动读数的准确性和实时性,提出一种基于OpenVINO的变电站指针式仪表读数方法。通过关键算法的改进及OpenVINO工具的加速,样机系统对同质量图片的检测和识别速度达到78 ms,相对于TensorFlow框架提升了约40倍。通过对比改进前后Mask R-CNN的表盘分割效果、表盘矫正前后的表盘分割效果对仪表读数精确度的影响,可知在仪表自动读数阶段,仪表读数的准确度得到有效提升。

关键词： Faster R-CNN Mask R-CNN 指针式仪表 OpenVINO 仪表自动读数

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油气作业现场仪表自动读数技术研究

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物联网技术 2024年第12期14卷 75-77,81页

作者：樊晶张敦键孙仕胜张凯源昆仑数智科技有限责任公司北京102206

油气作业现场的仪表设备繁多,通常需要巡检员定期进行人工读数以判断设备是否存在异常。然而,这种巡检工作繁重且容易受到人为因素的影响。为了解决这一问题,可以利用计算机视觉技术进行仪表图像分析和处理,实现自动识别和测量读数。传... 详细信息

油气作业现场的仪表设备繁多,通常需要巡检员定期进行人工读数以判断设备是否存在异常。然而,这种巡检工作繁重且容易受到人为因素的影响。为了解决这一问题,可以利用计算机视觉技术进行仪表图像分析和处理,实现自动识别和测量读数。传统的检测方法存在准确度低、实时性差和适应性差等方面的问题。利用基于深度学习的目标检测和关键点检测技术,能够进一步提高仪表自动化检测及读数的准确性和效率,有效替代人工巡检,缩减成本。

关键词：目标检测关键点检测计算机视觉深度学习油气作业仪表自动读数

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基于机器视觉的工业仪表自动测度方法与应用

基于机器视觉的工业仪表自动测度方法与应用

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作者：谢吉航电子科技大学

学位级别：硕士

工业仪表是工业发展中重要的设备,它是各种参数数据的来源。然而,随着仪表应用越来越广泛,单纯的人工读数已经不能适应众多仪表读数的需求。此外,由于成本等原因,很多老式的仪表目前还不能替换成更加先进的仪表。因此,本论文提出了一种... 详细信息

工业仪表是工业发展中重要的设备,它是各种参数数据的来源。然而,随着仪表应用越来越广泛,单纯的人工读数已经不能适应众多仪表读数的需求。此外,由于成本等原因,很多老式的仪表目前还不能替换成更加先进的仪表。因此,本论文提出了一种模拟人工读数的仪表自动读数方法,主要分为如下四个部分:1)由于仪表图像中存在着大量无关背景,导致仪表的分辨率偏低。而且由于过度曝光或者光照不足等影响,仪表与背景之间的对比度比较低。所以本论文提出了一种图像增强的算法提高仪表的对比度,并且滤除仪表图像中的噪声干扰。2)由于在实际工业应用场景中,相机与实际仪表的位置关系会引入大量无关的背景。所以无关背景对读数算法的干扰需要被排除掉。本论文采用Hough圆检测算法、最大极值稳定区域检测算法和基于形态学和边缘检测的仪表检测算法分别对仪表进行检测提取,根据指标评价选出最优的检测结果。3)在每一类仪表的数据集中,存在少量异常的仪表图像,例如对比度过低的仪表图像,甚至是不包含仪表的图像。因此,本论文提出了一种基于边缘检测和神经网络的分类算法,将仪表图像数据集中的异常仪表图像筛查出来并剔除。4)由于不同的仪表读数方式各有不同,读数算法也应该因表而异。针对指针式仪表,本论文提出了以最小二乘拟合为主的读数方法;针对物位式仪表,本论文提出了以边缘检测和形态学算法为主的读数方法;针对数显式仪表,本论文提出了以模版匹配为主的读数方法。

关键词：仪表自动读数仪表图像增强仪表检测异常仪表图像分类基于仪表类型的读数算法

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基于Faster R-CNN的变电站指针式仪表识别技术研究

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电气应用 2024年第9期43卷 37-43页

作者：张永斌李东崔杨王海帆国网河南省电力公司南阳供电公司河南南阳473000 郑州轻工业大学河南郑州450000

针对变电站仪表读数准确性差和效率低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的目标检测算法和EmguCV图像处理库结合的方法。首先引入了Faster R-CNN两阶段目标检测算法,对仪表盘进行检测识别和提取。其次,采用随机采样圆检测进行圆形表盘定... 详细信息

针对变电站仪表读数准确性差和效率低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的目标检测算法和EmguCV图像处理库结合的方法。首先引入了Faster R-CNN两阶段目标检测算法,对仪表盘进行检测识别和提取。其次,采用随机采样圆检测进行圆形表盘定位,使用Laplace算子处理图像提取主刻度线并结合环向模板匹配法进行仪表指针定位。最后,通过指针偏移角度来计算最终示数。通过仿真实验表明:提出的方法对仪表的识别率达到了99.38%,自动读数系统平均误差小于0.2%,对每张图片的处理时间约为35 ms。

关键词：仪表自动读数两阶段目标检测算法图像处理库随机采样圆检测环向模板匹配法

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基于巡检机器人的智能抄表系统设计

基于巡检机器人的智能抄表系统设计

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作者：刘卜文青岛大学

学位级别：硕士

消防泵房、变电站是工厂安全管理重点关注的区域,存在大量仪表,传统人工巡检对仪表进行读数时效率较低,且易受人的主观影响造成读数错误。为了提高消防泵房、变电站等区域抄表的效率和质量,本文设计了一种以巡检机器人为基础的智能抄表... 详细信息

消防泵房、变电站是工厂安全管理重点关注的区域,存在大量仪表,传统人工巡检对仪表进行读数时效率较低,且易受人的主观影响造成读数错误。为了提高消防泵房、变电站等区域抄表的效率和质量,本文设计了一种以巡检机器人为基础的智能抄表系统。该系统以巡检机器人为移动主体,以上位机为数据接收存储端和人机交互界面。巡检机器人根据建好的地图规划路径,依次到达巡检点,利用可见光相机拍摄仪表照片,将照片上传至上位机,通过相应检测算法对仪表进行分类后,调用相应读数算法自动获取仪表的示数,检测结果在上位机存储和显示。论文主要研究工作及成果如下: (1)巡检机器人在消防泵房环境下进行建图并规划行驶路径。通过基于激光雷达的Cartographer算法对环境进行建图,之后采用改进后的A*算法进行全局路径规划,采用DWA局部路径规划算法实现避障功能。 (2)为了实现仪表自动读数,搭建基于YOLOv5s的目标检测模型,用于仪表分类及特征点检测。机器人拍摄的照片存在指针式、数字式和液柱式三种仪表类型,采用YOLOv5s对仪表进行分类,为后续仪表读数奠定基础;针对指针仪表的特征点检测,在原版YOLOv5s的基础上进行改进,提升其检测准确率。 (3)研究指针式、数字式和液柱式三种类型仪表的自动读数方法。指针式仪表提出基于特征点坐标的读数方法,分别采用传统方法和深度学习的方法提取特征点坐标,并计算读数,经对比,采用深度学习方法提取的特征点坐标计算结果更准确,读数精确率达到97.87%。数字式仪表采用基于Paddle Paddle的CRNN字符识别算法对其数字进行识别,在自建数据集上该网络识别准确率为98.6%。液柱式仪表采用基于色彩提取的比例法对其识别,液柱中心为红色,提取出液柱中心区域,通过其与顶点起始点的长度关系计算读数,读数精确率达到99.1%。 (4)设计了机器人智能抄表上位机软件。该软件包括登录界面、监视界面、数据查询界面以及系统设置界面,实现仪表识别、仪表读数存储、实时显示抄表结果以及数据查询等功能。本文设计的巡检机器人智能抄表系统在青岛某工厂的消防泵房中进行试运行。经测试,该系统可实现自动抄表所需功能,读数准确,数据集中存储,方便管理,为推进无人抄表提供有价值参考。

关键词：巡检机器人路径规划 YOLOv5s 仪表自动读数上位机软件

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