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指针式仪表图像的六步预处理方法

指针式仪表图像的六步预处理方法

引用

全国电工仪器仪表标准化技术委员会第四届五次全体委员会议暨2012第二十五届电磁测量技术、标准、产品国际研讨及展会

作者： LI Xue-cong 李学聪 WANG Ren-huang 汪仁煌 TANG Su-xiang 唐苏湘 MING Jun-feng 明俊蜂 Automation Faculty Guangdong University of Technology Guangzhou 510006China 广东工业大学自动化学院广州510006

受自身因素和拍摄条件的限制，指针式仪表图像中存在反光和噪声。为了解决指针式仪表图像中的反光和噪声问题，本文提出了一种六步预处理方法。对于反光问题的解决，先通过阈值筛选确定反光区域的位置，再用背景像素加以填充，最后用特... 详细信息

受自身因素和拍摄条件的限制，指针式仪表图像中存在反光和噪声。为了解决指针式仪表图像中的反光和噪声问题，本文提出了一种六步预处理方法。对于反光问题的解决，先通过阈值筛选确定反光区域的位置，再用背景像素加以填充，最后用特征插值恢复表盘刻度;对于噪声问题，通过高斯滤波和中值滤波去除高斯噪声和椒盐噪声，再利用拉普拉斯锐化环节改善滤波造成的模糊。实验结果表明，六步预处理方法有效地削弱了指针式仪表图像中的反光现象和噪声。六步预处理方法为指针式仪表图像的预处理工作提供了一种新的思路，具有一定的参考价值。

关键词：指针式仪表图像处理反光区域降噪技术

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基于嵌入式Linux非线性指针式仪表识别系统的研究

基于嵌入式Linux非线性指针式仪表识别系统的研究

引用

作者：董保同广东工业大学

学位级别：硕士

指针式仪表由于结构简单、使用方便,广泛应用于电力、石油、化工、自动化等行业。但在生产和使用过程中,指针式仪表的显示值读取,定期检定,都靠人工观测操作,费时费力。结合机器视觉技术和数字图像处理技术,对仪表显示图像进行处理,识... 详细信息

指针式仪表由于结构简单、使用方便,广泛应用于电力、石油、化工、自动化等行业。但在生产和使用过程中,指针式仪表的显示值读取,定期检定,都靠人工观测操作,费时费力。结合机器视觉技术和数字图像处理技术,对仪表显示图像进行处理,识别仪表盘面信息,实现仪表图像识别检定自动化,可提高效率、减少人员消耗,降低生产成本。本文中模拟人读取仪表显示值的过程,先读取整刻度值,再读分度估计值的方法,实现仪表显示值图像自动识别。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。对传统的指针偏角识别的方法进行了改进,采用指针偏转角与表盘刻度识别的方法相结合,将指针邻近的刻度线作为基准线,进而将图像识别指针偏角的范围缩小到左右两刻度之间,比传统的0刻度起点识别指针偏转角的方法识别精度高。文中以欧姆刻度和电压刻度为例,对两种识别方法进行了介绍,采用MATALAB仿真取得了较好的效果。本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,增加便利性等。图像识别指针读数采用嵌入式系统,可提供无输出接口的非电类、电类仪表、具有各种不规范接口和通讯规约的仪表互联,实现视觉质量自动化检测系统和各种仪表的系统集成,具有较好的实用价值。

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

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基于深度学习与注意力机制的变电站指针式仪表识别方法

基于深度学习与注意力机制的变电站指针式仪表识别方法

引用

作者：黄思远长沙理工大学

学位级别：硕士

目前,智能机器人广泛地应用于变电站巡检工作,对指针式仪表示数的识别是机器人的一项重要任务。传统图像识别技术在指针式仪表示数识别中存在检测精度低、读数误差大的问题。近年来,深度学习算法与注意力机制在图像识别领域取得了重要... 详细信息

目前,智能机器人广泛地应用于变电站巡检工作,对指针式仪表示数的识别是机器人的一项重要任务。传统图像识别技术在指针式仪表示数识别中存在检测精度低、读数误差大的问题。近年来,深度学习算法与注意力机制在图像识别领域取得了重要突破。因此,本论文根据指针式仪表的特点,在深度学习基础上融合注意力机制,重点对变电站指针式仪表示数识别方法进行研究。主要内容与进展如下:(1)采用基于注意力机制的CenterNet目标检测算法完成仪表表盘定位。该方法首先将原CenterNet模型中的ResNet18替换为轻量级特征提取网络MobileNetV3,并在此基础上,将SE注意力机制替换成不降维的轻量级ECA注意力机制;然后借鉴FPN特征融合思想,将高维特征图上采样后与相同大小的低维特征图进行融合;最后在检测头模块引入CA空间注意力机制,让模型在学习分类特征时也关注对空间特征的学习。(2)采用基于注意力机制的DeepLabV3+语义分割算法将指针从背景中分离出来。首先在DeepLabV3+的ASPP模块并联DAMM双注意力机制,DAMM既能加强模型对指针区域重要空间特征的学习,也能加强对指针重要通道特征的学习,提升指针区域像素的分类精度,达到平滑指针边缘的效果;然后将交叉熵损失函数替换成Focal Loss损失函数,解决刻度盘像素多与指针像素少的分类样本不均衡问题,通过设置不同的超参数引导模型对细指针难例样本的挖掘学习。(3)在仪表示数识别环节,首先根据刻度盘分割结果来矫正椭圆畸变仪表表盘,获取正立的圆形仪表表盘;然后根据指针轮廓最小外包矩形的旋转角来得到指针的倾斜角;最后根据仪表的类别、量程以及角度法来计算仪表示数值。根据上述方法做了大量的仿真与现场测试,实验结果表明,在仪表检测阶段,本文模型的mAP比原始模型提高了 7.51%,FPS提高了 15f/s,模型大小减小了 56MB。在仪表示数识别阶段,矫正前仪表示数预测值和仪表真实值之间的最大误差为6.7%,平均误差为4.2%,矫正后仪表示数预测值和仪表真实值之间的最大误差为2.2%,平均误差为1.3%,从而验证了所提方法的有效性。

关键词：指针式仪表注意力机制仪表检测仪表分割畸变矫正示数识别

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基于巡检机器人的指针式仪表自动读数系统

基于巡检机器人的指针式仪表自动读数系统

引用

作者：常雅晴东南大学

学位级别：硕士

作为天然气资源储存与分输的重要场所,集气站对天然气采输作业的稳定运行起到了关键作用。为了监控站内设备,集气站中安装了大量指针式仪表,并通过人工抄表的方式巡查。然而人工读数不仅效率低下、消耗大量人力物力,还可能因读数失误造... 详细信息

作为天然气资源储存与分输的重要场所,集气站对天然气采输作业的稳定运行起到了关键作用。为了监控站内设备,集气站中安装了大量指针式仪表,并通过人工抄表的方式巡查。然而人工读数不仅效率低下、消耗大量人力物力,还可能因读数失误造成巨大的安全隐患,因此采用巡检机器人代替人工在复杂环境下巡检显得尤为重要。巡检机器人在集气站实际运行时采集到的仪表图像可能存在背景复杂、光照不均匀、仪表倾斜和模糊等问题,进而影响读数的准确率。针对这些问题,本文结合机器视觉和深度学习方法,提出一种基于巡检机器人的指针式仪表自动读数系统,使集气站内仪表的定位稳定性、定位精度和读数准确率取得较大提升。本文的主要研究内容如下: (1)基于表盘和指针检测任务,构建了丰富的仪表数据集。目前网上没有公开的仪表数据集,本文收集了不同光照、背景、角度下的仪表图像,并同时标注表盘和指针区域,通过图像增强等手段扩充,构建了工业环境下的3000张仪表数据集。 (2)研究了复杂背景下定位仪表表盘和指针区域的算法。针对巡检机器人在室外获取的仪表图像背景复杂和光照不均等问题,分析传统目标检测算法的优劣,与基于深度学习的目标检测算法对比,本文提出了一种基于YOLOv5的表盘和指针区域检测方法。实验结果显示,经过训练得到的YOLOv5m模型不仅能在多目标场景下实现单张6.6ms的推理速度和97.1%的精确率,还能完成过曝、过暗、模糊等特殊情况下的检测,具备良好的鲁棒性,满足集气站仪表指针等小目标检测的实时性和精确性要求。 (3)研究了提高表盘分辨率和校正表盘倾斜角度的算法。针对巡检机器人采集到的图像受仪表悬挂高度和距离等影响而存在模糊倾斜的问题,本文首先提出一种基于BSRGAN的表盘超分辨率重建算法,以提升表盘图像的分辨率和细节,然后提出一种基于特征匹配的图像校正算法,以获取表盘正视图。实验结果显示所提出的表盘超分辨率重建和校正方法在重建质量、特征匹配度和校正效果上都具有较大优势。 (4)研究了从表盘中获取完整指针进而提取指针中心线的方法。针对表盘上光照不均匀以及刻度、文字等因素干扰指针提取的问题,本文首先根据目标检测的结果制作指针掩码;然后提出优化的预处理算法组合,从指针掩码中提取清晰纯粹的指针形状;并结合改进的骨架提取算法和霍夫直线检测算法,获取精准的指针中心线;最后通过角度法获得指针读数。实验结果显示提取的指针中心线和读数识别结果与实际情况基本保持一致,说明所提出的方法能够精准地识别集气站仪表示数。 (5)搭建了巡检机器人仪表自动读数系统。针对实际项目需求,提出整体系统架构:在硬件层面上,制定了巡检机器人的硬件组成方案和通信方案,以完成图像采集和传输任务;在软件层面上,设计了仪表自动读数软件,既包括完整的指针式仪表读数算法流程,又包括人机交互的后台管理界面,从而实现读数识别和人工监控。实验结果显示,系统检测值与人工读数的平均相对误差不超过0.5%,验证了所提出的巡检机器人系统在集气站下实现指针式仪表自动读数的有效性和准确性。

关键词：集气站巡检机器人指针式仪表自动读数系统 YOLOv5目标检测

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基于巡检机器人的指针式仪表智能识别系统

基于巡检机器人的指针式仪表智能识别系统

引用

作者：申云凯东南大学

学位级别：硕士

在工业生产的过程中,仪表是监测设备状态的有效装置。指针式仪表由于其抗干扰能力强、维护方便等特性,在工业领域具有广泛的应用。传统人工读取示数的方法费时费力,随着巡检机器人的快速发展,基于计算机视觉技术的巡检机器人已逐渐应用... 详细信息

在工业生产的过程中,仪表是监测设备状态的有效装置。指针式仪表由于其抗干扰能力强、维护方便等特性,在工业领域具有广泛的应用。传统人工读取示数的方法费时费力,随着巡检机器人的快速发展,基于计算机视觉技术的巡检机器人已逐渐应用于设备仪表检测的工作中。本文针对智能化程度较低,待检测设备较多且分布面广的工业环境,设计了基于巡检机器人的指针式仪表智能识别系统。该系统具备巡检目标检测、指针式仪表示数识别及运动模糊图像复原的功能,能够实现设备仪表的智能检测与读数识别。巡检目标检测:利用Yolov5深度学习算法检测视野内的仪表目标。为避免由于仪表目标过小导致识别失败,首先检测仪表箱对仪表进行粗定位,再通过相机调焦检测仪表。成功检测后,对仪表位置进行反馈,调整摄像头云台使目标位于视野中心,提高识别准确率。指针式仪表示数识别:依据检测效率与精度要求,采用传统图像处理方法进行仪表示数识别。在完成相机标定后,根据现场仪表的具体特征,选择相应的图像预处理方法进行表盘提取与指针检测,通过判断指针所处示数区间位置得到读数结果。运动模糊图像复原:为实现在移动过程中完成仪表示数的识别,提高巡检效率。利用运动模糊退化模型,对图像进行噪声分析与模糊核估计,依据所得结果采用复原算法对图像运动模糊进行处理。本文视觉检测系统的开发基于Ubuntu18.04操作系统,使用ROS平台及Pytorch深度学习框架搭建。该系统通过巡检机器人现场采集的视频制作图像测试集,并进行性能测试。结果表明系统能够达到仪表示数识别准确率高于95%、目标检测时间小于250ms/幅、仪表示数识别时间小于150 ms/幅的效果,可以高效准确的完成仪表检测以及示数识别的任务。

关键词：机器视觉设备检测目标检测指针式仪表图像复原

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基于图像处理的指针式仪表自动判读

基于图像处理的指针式仪表自动判读

引用

作者：徐士伟山东科技大学

学位级别：硕士

本课题是根据电力系统大型室外变电站的实际需求而设的预研项目。在电力系统中，指针式仪表是主要的测量和检测工具，而对仪表数据的采集仍主要依赖于人工作业，工作效率低、成本高，且易受到诸多人为因素的影响，严重制约着电力系统的... 详细信息

本课题是根据电力系统大型室外变电站的实际需求而设的预研项目。在电力系统中，指针式仪表是主要的测量和检测工具，而对仪表数据的采集仍主要依赖于人工作业，工作效率低、成本高，且易受到诸多人为因素的影响，严重制约着电力系统的自动化水平。\n 本文利用数字图像处理技术，结合对表盘纹理特征的分析，提出了一种简单、快速的指针式仪表自动判读方法。通过利用数字图像处理中加权平均值灰度化、中值滤波、最大类间方差二值化、Canny边缘检测和数学形态学等技术，完成对仪表图像的整个预处理过程，得到清晰准确的仪表表盘二值化图像，为后续的快速、准确的分析和判读提供了必要的条件；利用模板细化算法和Hough变换技术，检测指针的特征参数；引入连通域外接最小凸多边形的算法，完成对仪表表盘中刻度线和数字、文字的分离提取；基于表盘的纹理特征，以长刻度线的中点共圆为理论基础，对单幅图像进行指针旋转圆心的定位，同时基于直线斜率的概念，获取长刻度线的角度参数；最后采用角度线性差值法，实现对仪表图像自动判读。\n 本文所提出的方法改进了刻度线和数字、文字分离提取的传统算法，实现了对单幅仪表图像指针旋转圆心的定位，并最终完成了对指针式仪表的自动判读。仿真结果表明，本文提出的指针式仪表自动判读方法具有较强的稳定性和准确性，为本课题的进一步深入和发展奠定了基础。

关键词：图像处理指针式仪表自动判读特征参数

来源：评论

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基于机器视觉的指针式仪表示值识别研究

基于机器视觉的指针式仪表示值识别研究

引用

作者：袁磊武汉理工大学

学位级别：硕士

在现代社会的生产生活中,指针式仪表是广泛应用于各种领域的测量仪表,其价格便宜,数量巨大,种类繁多。指针式仪表所具有的其他仪表无以比拟的某些特性和某些特殊行业的特定需求注定了它不会彻底消亡。近年来,机器视觉技术和数字图像处... 详细信息

在现代社会的生产生活中,指针式仪表是广泛应用于各种领域的测量仪表,其价格便宜,数量巨大,种类繁多。指针式仪表所具有的其他仪表无以比拟的某些特性和某些特殊行业的特定需求注定了它不会彻底消亡。近年来,机器视觉技术和数字图像处理技术发展迅速,基于机器视觉的各种检测系统在工业领域中逐步走向实用化阶段。研究利用机器视觉实现指针式仪表的示值识别具有非常重大的应用价值和社会意义。本课题以一款指针式电压表为识别对象,首先利用机器视觉技术获取指针式仪表表盘图像,然后采用数字图像处理技术对表盘图像进行预处理,进而提取和识别指针,最后实现指针式仪表示值的自动判读。这些成果不但有助于解决人工读数过程中劳动量大,容易出错等难题,而且可用于老旧落后的生产线和系统的升级改造,符合现代社会信息化的发展潮流。在本课题中,我做的主要工作和成果有： 1.设计了本机器视觉示值识别系统的总体方案,包括硬件平台和软件平台； 2.分析了指针式仪表示值识别系统中的图像采集系统的工作原理,研究图像采集系统的相关设备和装置对仪表示值识别的影响,包括光源、光照方式、摄像头的分析与选择等,比如选择LED光源、前照漫反射的照明方式等； 3.运用数字图像处理技术对指针式仪表表盘图像进行预处理,包括选择适当而且必须的图像预处理过程及算法,比如采用直方图均衡化技术增强图像、中值滤波法去除噪声、自适应阈值法二值化表盘图像等； 4.研究指针直线参数确定的一般方法,利用差影法提取指针特征,再用最小二乘法拟合指针直线,通过指针直线方程求出指针的角度,进而得出指针的示值；并做了扩展研究,提出了一种判定指针指示方向的新方法。通过比较指针针尖在刻度圆弧上所滑过的路程与整个刻度圆弧周长的关系,得出待测指针偏转指零指针的角度与两指针直线夹角的关系,从而判定指针的指示方向。在Visual C++开发平台上,编程实现本课题的算法和流程,并进行实际的指针式仪表示值识别实验。通过对实验结果的分析,表明本课题的算法正确,方法可行,具有一定的应用价值。

关键词：机器视觉指针式仪表差影法最小二乘法

来源：评论

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基于深度学习的指针式仪表图像的实例分割研究设计

基于深度学习的指针式仪表图像的实例分割研究设计

引用

作者：陈阳西安电子科技大学

学位级别：硕士

工业作为立国之本、强国之基。随着科学技术的稳步前进促使工业自动化逐步实现,在提高了生产力的同时,也使人力资源得到了高效利用。工业仪表作为机械运作的性能检测设备,已在各个领域普遍应用。监测工业仪表数据是保障机械安全、正规... 详细信息

工业作为立国之本、强国之基。随着科学技术的稳步前进促使工业自动化逐步实现,在提高了生产力的同时,也使人力资源得到了高效利用。工业仪表作为机械运作的性能检测设备,已在各个领域普遍应用。监测工业仪表数据是保障机械安全、正规运作的必要环节。然而,大量企业及大小型工厂中均采用人为检测记录数据。这对企业来说,不仅带来高额的人力成本、造成生产效率较低,并且有时会在特殊环境下可能为人员带来意外安全隐患。因此在当下看来,采用计算机技术,实现多类型仪表的自动读数,可以及时发现设备异常和数据监测,实现设备信息化管理,完美解决现有的人力检测的壁垒,具有广泛的应用前景和重要的商业价值。由于工业仪表的多种类型、应用环境复杂的原因,使得现有的仪表自动读数算法存在准确度较低、应用范围较小的问题,难以广泛应用于工业中。本文提出具有更高掩膜预测精度的基于Mask R-CNN改进的实例分割模型,提出针对仪表图像实例分割任务设计Res Net-62+Atrous Covd+Two-way FPN主干网络结构,并基于此提出了指针式仪表自动读数算法。本文的主要研究内容如下:(1)提出了一种准确度更高的基于Mask R-CNN改进的实例分割方法。针对Mask R-CNN模型在物体分割边界不模糊、过于光滑的问题进行深入研究,提出了两阶段掩膜预测的改进方法,添加边界预测分支产生物体边界掩码预测结果得到物体的轮廓结构,再与第一阶段掩膜结果,作为掩膜优化网络模块的输入进行融合学习。实例分割的推理结果本身是对物体的轮廓进行分割,本论文提出的方法可以使轮廓预测结果与掩膜预测结果进行相互学习,通过实验证明本文提出的方法与Mask R-CNN相比具有更好的预测性能。(2)针对仪表图像实例分割任务中小目标物体分割准确度低的问题,提出了基于空洞卷积与双向多尺度融合特征提取网络:Res Net-62+Atrous Covd+Two-way FPN。可在任意一个由主干网络与头部网络构成的实例分割模型中通用。首先,在卷积池化操作中并行叠加不同空洞率的卷积网络,达到减少了池化操作带来的信息损失。其次,双向多尺度的特征融合处理,增强各阶段特征表达能力。提升了不同实例分割模型对仪表图像实例分割任务的准确度。(3)提出基于改进的Mask R-CNN的指针式仪表读数方法,对现有的指针式仪表自动读数算法适用范围小、准确度低的问题进行改进。实验表明,提出的指针式仪表自动读数方法可对多种类型的不同刻度数范围弧度的指针式仪表进行准确读数,读数的平均相对误差值在2.15%。

关键词：深度学习卷积神经网络实例分割自动读数指针式仪表

来源：评论

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工业指针式仪表读数识别算法研究

工业指针式仪表读数识别算法研究

引用

作者：李腾辉太原科技大学

学位级别：硕士

工业指针式仪表以其可靠性高、维修成本低等优势被广泛应用于工业生产制造中,并且大多数采用人工进行读数,这样不仅会造成生产效率低,还会由于人的疲劳程度等因素对读数带来误差。虽然国内外学者已经对指针式仪表读数识别有了很大的研究... 详细信息

工业指针式仪表以其可靠性高、维修成本低等优势被广泛应用于工业生产制造中,并且大多数采用人工进行读数,这样不仅会造成生产效率低,还会由于人的疲劳程度等因素对读数带来误差。虽然国内外学者已经对指针式仪表读数识别有了很大的研究,但是由于指针式仪表易受光照等外界因素的影响,目前还存在许多问题与挑战。本文研究了一种工业指针式仪表读数识别算法,具体研究内容如下:(1)针对指针式仪表安装环境复杂导致采集到的图片中仪表存在倾斜的问题,研究了一种改进的指针式仪表图像倾斜矫正的方法。首先将尺度不变特征变换方法确定的特征点位置作为候选特征点,然后依据每个候选特征点圆形邻域上像素值的变化对候选特征点进行筛选,最后保留符合条件的作为特征点并利用其对仪表图片进行倾斜矫正。结果表明,改进后的倾斜矫正方法检测的特征点有效率提高了4.14%,并且利用本章方法均可将仪表表盘矫正为正视状态。(2)针对指针式仪表中表盘信息丰富导致刻度线和指针区域难以提取的问题,研究了一种基于Mask R-CNN的改进的指针式仪表读数区域分割方法。首先以Mask R-CNN分割指针的指针区域为基础,在原图上将指针针尖处的边缘点作为中心点构建矩形,然后采用轮廓跟踪算法对矩形内的指针区域进行检测,最后将两部分指针区域进行合并得到最终的指针分割结果。结果表明,改进后的分割方法在分割精度上提升了0.81%,达到了99.32%。(3)针对指针式仪表读数识别精度不高的问题,研究了一种读数识别与计算的方法。首先采用极坐标变换对刻度线区域进行调整,然后利用投影完成刻度线的定位;接着对指针的二值掩码提取其轮廓的中心线,并且根据指针的旋转中心、轮廓质心和指针中心线两端点的距离关系判断指针的指向;最后结合表盘整体刻度线及对应刻度值,根据指针和指针相邻的两条刻度线之间的距离关系计算出指针对应的读数。结果表明,采用此方法计算的读数误差可以达到分度值的1/4。

关键词：指针式仪表读数识别倾斜矫正 Mask R-CNN 尺度不变特征变换

来源：评论

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基于机器视觉的指针式仪表读数识别算法研究

基于机器视觉的指针式仪表读数识别算法研究

引用

作者：赵焱福州大学

学位级别：硕士

指针式仪表具备结构简单和成本低的特点,且指针摆动能形象的表示出数据变化,被广泛应用于工厂仪器、交通工具中。随着自动化水平的提高,通过机器视觉的手段对指针式仪表进行读数识别将会是必然趋势。因此,研究如何提高指针式仪表读数识... 详细信息

指针式仪表具备结构简单和成本低的特点,且指针摆动能形象的表示出数据变化,被广泛应用于工厂仪器、交通工具中。随着自动化水平的提高,通过机器视觉的手段对指针式仪表进行读数识别将会是必然趋势。因此,研究如何提高指针式仪表读数识别算法的准确性、鲁棒性以及适用性,具有十分重要的理论和实际意义。本文针对现有算法对表盘区域定位效果不佳,诸多参数需根据使用时的场景人为选定,指针在图像上的投影偏离实际位置造成读数误差等问题,设计了一个包含表盘区域定位、表盘预处理、指针提取及直线检测、指针针尖重定位和读数计算的完整的指针式仪表读数识别算法。本文主要研究内容如下:（1）研究了表盘和起止刻度定位的方法,提出一种基于表盘和起止刻度定位的仪表读数识别算法。首先,针对在复杂环境下表盘区域定位效率低、鲁棒性差的问题,自主构建指针式仪表数据集,改进了YOLOv3模型使其在对表盘区域和数字区域准确定位的同时准确判断其所属类别。然后,通过计算比较数字位置与主刻度线重心之间的位置关系,对任意姿态的仪表图像中起止刻度位置的实现准确定位,避免读数时对人工标定的固定刻度位置的依赖。最后,根据起止刻度和指针针尖位置的关系,计算仪表读数。（2）研究了表盘图像预处理和指针提取及直线检测的方法,获取读数需要的针尖位置。首先,在表盘区域对图像进行灰度化、去噪、增强处理,突出仪表指针和刻度特征信息。接着,根据仪表分类结果自适应的设定指针检测相关参数,采用阈值分割实现对指针区域的提取。最后,通过Canny边缘检测、角度与参数约束优化的Hough变换实现对指针直线的稳定检测,从而确定指针针尖位置。（3）研究了通过指针针尖重定位完成仪表读数校正的方法。为解决投影成像造成指针式仪表读数的误差问题,提出一种基于双目立体视觉的指针式仪表读数校正算法。首先使用标定的双目相机采集指针式仪表图像,通过立体校正使左右图像在水平方向对齐;然后,在左右图像的数字区域提取SIFT特征点并完成匹配;最后,根据三对匹配点的三维信息构建表盘平面,将针尖点在平面上重定位。通过搭建双目视觉系统进行算法测试。实验结果表明,算法对表盘定位及分类的正检率达到97.5%,在此基础上提取指针针尖并完成针尖重定位,由于投影成像引起的读数误差降低了60%以上,实现了指针式仪表读数的准确识别。

关键词：机器视觉指针式仪表读数识别表盘定位读数校正

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