检索结果-内蒙古大学图书馆

现代电子技术 2025年第5期48卷 169-174页

作者：李丽乔逸天黄小龙谢维成蒋文波中国人民解放军91001部队北京100841 西华大学电气与电子信息学院四川成都610039

针对仪表表盘光照不均和几何失真影响仪表关键区域提取、读数识别准确率的问题,提出一种基于改进U2-Net的仪表校正与读数识别方法。首先通过加入坐标注意力机制的U2-Net模型识别并分割出仪表表盘区域,随后采用改进透视变换技术对表盘区... 详细信息

针对仪表表盘光照不均和几何失真影响仪表关键区域提取、读数识别准确率的问题,提出一种基于改进U2-Net的仪表校正与读数识别方法。首先通过加入坐标注意力机制的U2-Net模型识别并分割出仪表表盘区域,随后采用改进透视变换技术对表盘区域进行几何校正,实现不同形状的仪表几何校正;再引入自适应MSRCR算法对表盘光照不均区域进行光照校正;最后,通过U2-Net对校正后的图像进行指针分割和关键刻度点分割,采用PCA拟合指针所在的直线,得到指针偏转角度并通过角度法计算准确读数。实验结果表明,该方法能够在光照不足或光照过强的情况下有效恢复仪表关键信息区域,并能够有效校正不同形状的倾斜仪表,提升了指针和刻度信息提取的准确度,且读数误差率低于0.89%。

关键词：指针式仪表光照校正失真校正 U2-Net 仪表读数 MSRCR

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基于视觉显著性的指针式仪表读数识别算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2015年第12期27卷 2282-2295页

作者：张文杰熊庆宇张家齐王玉平江鹏王成疆信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044 重庆大学自动化学院重庆400044 重庆大学软件学院重庆400044 哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳518055 香港中文大学理工学院(深圳) 深圳518100

针对指针式仪表读数算法对光照变化影响较大、识别精度不高的问题,提出一种基于视觉显著性区域检测的指针式仪表读数方法.首先利用区域对比度、空间关系、中心先验性等视觉显著性区域检测先验知识,提取仪表图像指针区域;然后用无向图排... 详细信息

针对指针式仪表读数算法对光照变化影响较大、识别精度不高的问题,提出一种基于视觉显著性区域检测的指针式仪表读数方法.首先利用区域对比度、空间关系、中心先验性等视觉显著性区域检测先验知识,提取仪表图像指针区域;然后用无向图排序算法进行优化,抑制非指针区域的干扰,突出指针区域;再通过依次旋转仪表指针图像统计旋转不同角度时仪表指针图像在纵轴上的投影最大值,计算指针至平行于横轴需要旋转的角度,并判断指针旋转至平行于横轴时指针顶部区域与底部区域在横轴上的投影最大值在仪表图像中位置,获取指针与横轴的夹角;最后采用最小二乘法拟合指针夹角与指针刻度之间的线性函数参数,计算仪表读数.实验结果表明,该方法在不同光照下能较好地提取指针区域,得到的仪表读数与人工读数误差较小,算法稳定可靠.

关键词：仪表指针仪表读数显著性区域指针夹角

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多干扰环境下段码液晶显示仪表读数的鲁棒识别方法

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武汉科技大学学报 2022年第5期45卷 394-400页

作者：徐宏强徐望明王望伍世虔武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

针对实际应用中识别七段码式液晶显示仪表读数时易受成像视角、光照、复杂背景和噪声等多因素影响的问题,提出一种将深度学习和传统图像处理相融合的识别方法。先采用改进的CRAFT模型检测仪表图像中的段码数字字符,得到数字中心概率图... 详细信息

针对实际应用中识别七段码式液晶显示仪表读数时易受成像视角、光照、复杂背景和噪声等多因素影响的问题,提出一种将深度学习和传统图像处理相融合的识别方法。先采用改进的CRAFT模型检测仪表图像中的段码数字字符,得到数字中心概率图和字符连接关系图;接着对检测结果进行后处理,通过求解透视变换实现对读数区域子图和相应的数字中心概率图的方向和尺度同时校正,并通过分析光照影响来增强图像对比度;最后将后处理结果输入采用注意力引导策略且经协同训练而成的CRNN模型得到读数识别结果。通过构建包含视角倾斜、光照不均、码字尺度变化、表盘外观变化、读数区域数量变化等多种干扰情况下的仪表图像数据集开展实验研究,结果表明,该方法对测试集中仪表读数的识别准确率高达98.9%,优于对比方法。

关键词：仪表读数图像识别液晶显示字符检测透视变换注意力机制序列识别协同训练

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基于计算机视觉和深度学习的仪表读数系统

基于计算机视觉和深度学习的仪表读数系统

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作者：肖凝北京邮电大学

学位级别：硕士

仪器仪表有着非常广泛的应用场景与应用方式,比如在生产生活、交通运输、工业生产、医疗器械、农业发展等多个生活中的领域都有所涉及,影响颇深。是数据采集、数据监控、数据记录等多种场景下必不可少的应用工具,对于生产生活有着非常... 详细信息

仪器仪表有着非常广泛的应用场景与应用方式,比如在生产生活、交通运输、工业生产、医疗器械、农业发展等多个生活中的领域都有所涉及,影响颇深。是数据采集、数据监控、数据记录等多种场景下必不可少的应用工具,对于生产生活有着非常重要的意义。自动读数可以减少人力成本,减少特殊区域读表难度、危险度,提高读数实时性、增加读数精准程度,具有极大的实用价值。因此研究实现基于计算机视觉和深度学习的仪表读数系统变得非常有现实意义。本文旨在设计实现一种准确度高、鲁棒性强的仪表自动读数系统,主要工作内容包括:1、基于目前学术界最新研究成果YOLOv5作为目标检测模型,同时自制电表数据集用于训练。得到一个内存占比小、推理速度快、准确率召回率高,且适用于边缘设备的模型。2、结合了传统计算机视觉算法以及深度卷积神经网络各自的优势,对图像进行一系列预处理操作。处理完图像后再输入到神经网络中,提高检测精准程度。3、构建高质量的电表数据集以及印刷体数字数据集。针对当前缺乏用于检测识别的,有标注的电表数据集以及印刷体数字数据集,本文作者通过调整大小、角度、灰度、仿射变换等方式进行贴图,构建了多种样式的电表及印刷体数字数据集,用于目标检测识别。4、提出了刻度与数字结合的方式,改善以往只能读取数字或只能读取特定仪表刻度的现象,大大提高了仪表读数的准确性和鲁棒性,具有极高的实际应用价值。

关键词：计算机视觉深度学习仪表读数目标检测数字识别

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巡检机器人仪表读数自动识别方法研究

巡检机器人仪表读数自动识别方法研究

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作者：高毅东北大学

学位级别：硕士

电站运维是一项繁琐、枯燥、重复性高的工作,通过电力巡检机器人对变电站实现全面的智能化运维已经成为我国智能电网的发展趋势,其中仪表读数自动识别方法的研究是实现机器人智能巡检的关键所在。通常,由机器人获取的图像会面临位姿不... 详细信息

电站运维是一项繁琐、枯燥、重复性高的工作,通过电力巡检机器人对变电站实现全面的智能化运维已经成为我国智能电网的发展趋势,其中仪表读数自动识别方法的研究是实现机器人智能巡检的关键所在。通常,由机器人获取的图像会面临位姿不同、光照变化、目标遮挡以及背景杂乱等因素的影响。此外,电力系统中仪表装置还存在种类繁杂,数量多,设备老化破损等问题,而且电力系统对表计读数识别的精度和准确率要求较高。这些问题对视觉算法的精度、速度及其泛用性提出了挑战。基于上述挑战,本文的研究工作围绕变电站场景中仪表示数自动识别方法展开,具体包括对仪表目标检测、图像匹配、指针线定位、仪表读数策略的研究。本文的主要贡献如下。（1）提出了一种基于卷积神经网络的关键点定位网络,并使用该网络来定位指针线的关键点,从而获取仪表指针线的位姿。利用关键点定位来进行仪表检测提升了指针线定位的精度和泛用性,可以快速、准确地检测多种不同类别仪表指针线。（2）提出了一种通用的基于模板匹配的指针式仪表读数自动识别方法,该方法适用于变电站常见类别仪表的识别,而且在明显的光照变化、各种模糊等状况下识别鲁棒性良好。经实验验证,该方法在的指针准确率可达98%及以上。

关键词：仪表读数目标识别卷积神经网络关键点定位指针线检测

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基于计算机视觉的仪表读数识别的研究与应用

基于计算机视觉的仪表读数识别的研究与应用

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作者：赵立峰东北大学

学位级别：硕士

仪器仪表被广泛地应用于各个行业中测量系统中，由于某些仪器仪表并没有提供数据传送的接口，传统方法对仪表读数的确认都是靠人眼观察实现的，因此存在着技术落后、操作受人为因素影响较大、而且精度不高。当前国内国外都开发了一些多... 详细信息

仪器仪表被广泛地应用于各个行业中测量系统中，由于某些仪器仪表并没有提供数据传送的接口，传统方法对仪表读数的确认都是靠人眼观察实现的，因此存在着技术落后、操作受人为因素影响较大、而且精度不高。当前国内国外都开发了一些多功能自动化读数识别系统，但大部分方法对系统要求比较高，原有的系统不能满足读数自动识别的要求，因此许多计量单位考虑成本、用途等因素并没有引进，仍然采用人工操作。因此，开发一套简单、可靠的仪表读数识别系统很有必要。\n 本课题是基于光学、数字图像与计算机视觉来实现仪表读数的自动识别。本文首先将人工特征标志引入视觉计算，通过在亚像素级提取人工特征点，采用人工交互的方法对像素点对进行匹配。论文建立了线性与非线性摄像机模型，分析比较了几种不同的摄像机定标方法，实现了一种基于非线性最小二乘算法的结构再投影平面模板摄像机标定算法。然后利用标定结果对拍摄图片进行了畸变的矫正。论文对矫正后的图像进行“分析”并详细论述了“分析”的方法(包括对图像的直方图变换、梯度锐化、二值化、边缘检测等技术手段)提取图片所需的信息，并进行判断识别，得到所需的结果。最后，对本文的工作进行总结，提出存在的问题和进一步改进的方向。\n 本系统针对没有数据传送接口的指针式仪表，通过仪表图像进行识别，给出了基于计算机视觉识别的流程图，以实现仪表图像的自动识别，实验结果表明，该技术不但可以实现仪表的无触摸式自动识别，而且识别结果也比较准确。这不仅降低了劳动者的工作强度，同时也提高了仪表读数判读的准确度，具有实际的应用价值。

关键词：计算机视觉仪表读数图像识别摄像机标定畸变矫正数据传送读数识别

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基于深度学习的复杂环境下工业仪表读数研究与应用

基于深度学习的复杂环境下工业仪表读数研究与应用

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作者：章芮宁桂林电子科技大学

学位级别：硕士

数字化转型时代,工业仪表作为制造生产过程中的重要部分和主要数据来源,对其数字化十分重要。深度学习方案具有速率快,精度高,鲁棒性强,泛化能力好的优势。但是也具有模型复杂度高,参数体量大,难以部署到资源受限平台的缺点。本文面向... 详细信息

数字化转型时代,工业仪表作为制造生产过程中的重要部分和主要数据来源,对其数字化十分重要。深度学习方案具有速率快,精度高,鲁棒性强,泛化能力好的优势。但是也具有模型复杂度高,参数体量大,难以部署到资源受限平台的缺点。本文面向复杂环境下的实际工业仪表,基于深度学习算法,设计了一套完整的工业仪表读数系统。同时,为了克服模型缺点,对其进行轻量化改进。本文的主要研究内容包含以下四个方面。 1、仪表检测分类定位切割。针对工厂监控拍摄图像中,包含的仪表种类繁多,所占区域比例小,受到环境背景、光照和噪声干扰的难题。本文采用单阶段目标检测算法YOLO-v7对仪表进行检测分类定位切割,放大目标,剔除干扰,便于后续网络处理。本文采用轻量化模型架构方法,通道剪枝方法,检测头优化方法以及自适应锚框生成算法对模型进行轻量化改进。本文最后得到的轻量化仪表检测网络模型,计算复杂度为0.3GFLOPs仅占原模型0.29%。参数体量为0.12M为原模型的0.33%。检测速度提高了83FPS达到158FPS,且精度仅降低了0.003,为99.63%。 2、数显式仪表读数识别。本文将数显式仪表读数识别任务转换为了字符检测任务。采用YOLO-v7对仪表检测网络切割输出的数显式仪表进行字符检测定位。利用模型输出的类别和位置信息进行读数转换。同样从网络结构、网络模块、检测头、锚框数量和尺寸以及通道等方面,对模型进行轻量化改进。得到的字符检测网络模型,计算复杂度为0.3GFLOPs仅占原模型0.29%。参数体量为0.12M为原模型的0.33%。检测速度提高了148FPS达到227FPS,且精度仅降低了0.0035,为99.53%。 3、矩形外框指针式仪表读数识别。本文利用PSPNet语义分割模型,对仪表检测网络切割输出的指针式仪表进行仪表面板及指针区域分割。本文采用Moblie Net骨干网络对模型进行轻量化改进。在维持分割准确度的情况下,模型复杂度降低了94.9%为4.71GFLOPs,参数体量为2.38M为原模型的5.1%,检测速度提高了23FPS为67FPS。对分割出的指针区域利用最小二乘法进行直线拟合。对分割出的面板区域采用本文提出的矩形法进行投影矩阵求解。利用投影变换,对指针纠偏。最后通过角度进行读数转换。相比于传统图像处理方法,读数精度提高了73.55%。 4、系统搭建。本文将仪表检测和读数识别方法进行串联,实现完整的读数功能。将读数以JSON格式打包上传至MQTT服务器,并将服务器数据存入数据库。同时利用pyqt搭建可视化UI界面。通过对整个读数过程进行测试,运行速度达到了9.5FPS。

关键词：仪表检测仪表读数 YOLO 轻量化模型架构模型剪枝语义分割

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仪表读数、费率和负载控制用数据交换.直接的局部数据交换

仪表读数、费率和负载控制用数据交换.直接的局部数据交换

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标准类型：行业标准

标准号: IEC 61107-1996

Specifies hardware and protocol specifications for local systems. Deals with direct local systems, in which the hand held unit is connected to one tariff device only at a time. Connection can be permanent or disconnectable through an electrical or optical coupling. The protocol took as its basis the basic reference model for communication between open systems (OSI).

关键词：电度表负载控制电气工程电流仪表读数电能税控制会计信息交流

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指针式仪表读数自动识别算法及系统研究

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机械管理开发 2023年第1期38卷 93-95页

作者：高华宙山西潞安煤基清洁能源有限责任公司山西长治046200

基于指针式压力表自动识别系统的构成,结合机器视觉理念,提出一种图像归一化算法。此算法对传统的平面二维插补算法进行改进,将压力表中的文字标识去除,并将整体圆形表盘转化为矩形图像,获取压力表刻度线表盘模板,通过对表盘刻度线进行... 详细信息

基于指针式压力表自动识别系统的构成,结合机器视觉理念,提出一种图像归一化算法。此算法对传统的平面二维插补算法进行改进,将压力表中的文字标识去除,并将整体圆形表盘转化为矩形图像,获取压力表刻度线表盘模板,通过对表盘刻度线进行细化和定位,形成指针式仪表读数自动识别算法。将算法集成到MFC应用程序,完成应用程序模块化设计,形成指针式压力表自动识别系统。实际应用结果表明,该识别系统可有效保障数据读数精准性,同时降低工作成本,具有一定的推广使用价值。

关键词：指针式压力表仪表读数自动识别算法

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基于机器视觉的指针式仪表读数自动校准方法

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流体测量与控制 2023年第1期4卷 67-71页

作者：李香凝长春财经学院信息工程学院吉林长春130000

指针式仪表是工业生产的重要辅助工具,其读数显示精度直接影响工业生产质量,通过机器视觉技术的应用优化设计指针式仪表读数自动校准方法。首先,利用机器视觉技术采集指针式仪表图像,经过灰度化处理、畸变校正和滤波等3个步骤,完成初始... 详细信息

指针式仪表是工业生产的重要辅助工具,其读数显示精度直接影响工业生产质量,通过机器视觉技术的应用优化设计指针式仪表读数自动校准方法。首先,利用机器视觉技术采集指针式仪表图像,经过灰度化处理、畸变校正和滤波等3个步骤,完成初始图像的预处理;其次,定位提取仪表图像中的表盘区域、指针以及刻度线;最后,利用角度法自动识别当前的仪表读数,确定仪表校准方向,计算仪表校准量,实现指针式仪表读数的自动校准。实验结果表明:应用优化设计的校准方法,压力表、温度表和电流表的平均校准误差分别降低了3.88 MPa、0.78℃和0.044 A,即优化方法在校准效果方面更加具有优势。

关键词：机器视觉指针式仪表仪表读数自动校准

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