检索结果-内蒙古大学图书馆

基于计算机视觉技术的指针式仪表自动检定方法

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仪器仪表学报 2001年第z2期22卷 233-234,243页

作者：杨耀权赵艳琴何晓燕田沛华北电力大学保定071003

介绍基于计算机视觉技术的指针式显示仪表检定方法、系统构成及工作原理 ,并对图像分析方法用于仪表示值的自动判读算法进行了研究。

关键词：计算机视觉自动校准指针式仪表测量仪器

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基于深度学习的指针式仪表自动读数方法

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电子测量技术 2023年第5期46卷 149-156页

作者：杨诗琪吴佳仪陈墨楠付陈修赵宁王婧河北大学质量技术监督学院保定071002 河北大学网络空间安全与计算机学院保定071002 北京康斯特仪表科技股份有限公司北京100094 河北白沙烟草有限责任公司保定卷烟厂保定071000

指针式仪表广泛应用于石油化工、工业制造和烟草行业动力部门等领域。鉴于人工巡检频率较低、部份仪表安装环境恶劣等因素,致使工厂生产过程存在安全隐患,巡检人员人身安全难以保障。本文基于现有的工业生产过程的监控摄像系统提出了一... 详细信息

指针式仪表广泛应用于石油化工、工业制造和烟草行业动力部门等领域。鉴于人工巡检频率较低、部份仪表安装环境恶劣等因素,致使工厂生产过程存在安全隐患,巡检人员人身安全难以保障。本文基于现有的工业生产过程的监控摄像系统提出了一种基于YOLO V3目标检测与DeepLab V3+图像分割技术的指针式仪表读数自动识别方法。通过引入YOLO V3目标检测模型检测并切割出仪表表盘子图像。结合图像特点与实际需求,改进了DeepLab V3+模型,加入腐蚀操作,有效提取了子图像中的刻度线与指针信息。通过OCR技术提取子图像仪表量程,根据刻度线与指针的相对位置关系,计算得到仪表读数。实验结果表明该方法平均相对误差为2.17%,算法稳定可靠且处理速度快。

关键词：目标检测语义分割 YOLO V3 DeepLab V3+ 指针式仪表

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基于旋转目标检测的指针式仪表示数识别方法

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仪表技术与传感器 2023年第3期 18-23,32页

作者：孙顺远陈浩江南大学物联网工程学院江苏无锡214122 轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

针对目前指针式仪表示数识别方法实用性差、累计误差大的问题,提出了一种基于旋转目标检测网络的指针式仪表示数识别方法。首先,改进网络模型YOLOv5s,生成旋转目标检测网络,同时,引入密集编码标签,解决旋转目标检测中存在的边界问题,并... 详细信息

针对目前指针式仪表示数识别方法实用性差、累计误差大的问题,提出了一种基于旋转目标检测网络的指针式仪表示数识别方法。首先,改进网络模型YOLOv5s,生成旋转目标检测网络,同时,引入密集编码标签,解决旋转目标检测中存在的边界问题,并向模型中引入注意力模块,提升模型获取目标特征的能力;其次,利用网络输出的位置与角度信息对表盘进行倾斜校正和刻度点筛选,省去了对表盘指针进行直线检测的时间;最后,利用角度法完成仪表示数读取。实验证明,该方法读数误差较小,具有一定的抗干扰能力,进一步提高了示数读取的速度和精度。

关键词：指针式仪表旋转目标检测密集编码标签注意力机制倾斜校正示数读取

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改进U-Net算法的指针式仪表智能读数方法研究

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组合机床与自动化加工技术 2024年第12期 12-17页

作者：高腾王占举王楠卜繁洋大连工业大学机械工程与自动化学院大连116034

随着深度学习算法的发展,指针式仪表识别方法也从原来的模板匹配算法发展到了如今通过深度学习算法进行识别,但是目前常用的深度学习读表方法多数基于YOLO,这些方法的鲁棒性相对较差,难以满足一个制造车间下不同种类仪表的识别。基于对... 详细信息

随着深度学习算法的发展,指针式仪表识别方法也从原来的模板匹配算法发展到了如今通过深度学习算法进行识别,但是目前常用的深度学习读表方法多数基于YOLO,这些方法的鲁棒性相对较差,难以满足一个制造车间下不同种类仪表的识别。基于对图像分割算法的研究提出了一种改进的U-Net算法,实现对表盘的刻度及指针进行分割,并设计出了一套针对图像分割的读数方法,最后通过OCR技术中的文本区域检测和文本识别算法对表盘关键信息进行提取来实现指针式仪表的识别。使用该算法得到的指针式仪表读数的准确率高达99%。实验结果表面,该算法的稳定性及鲁棒性表现极佳,准确率也优于其他深度学习算法。

关键词：深度学习图像分割 U-Net OCR 指针式仪表

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基于机器视觉的指针式仪表自动读数算法

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传感器与微系统 2022年第10期41卷 130-133页

作者：陈从平王钦姚威常州大学机械工程学院江苏常州213164

提出一种指针式仪表自动读数算法。首先,通过刻度线两两求交点定位指针转动中心和部分刻度线,进而确定仪表区,并对仪表区进行空间变换;然后,结合投影、细化和线段检测等方法识别指针,接着搜索刻度线并对其分类,再根据主刻度线定位刻度值... 详细信息

提出一种指针式仪表自动读数算法。首先,通过刻度线两两求交点定位指针转动中心和部分刻度线,进而确定仪表区,并对仪表区进行空间变换;然后,结合投影、细化和线段检测等方法识别指针,接着搜索刻度线并对其分类,再根据主刻度线定位刻度值,经神经网络识别刻度值;最后,根据指针在相邻刻度线中的相对位置计算仪表示数。实验结果表明:该算法提高了仪表读数自动化程度,仪表兼容性更广泛,满足精度需求的同时实时性高。

关键词：指针式仪表机器视觉指针转动中心自动读数

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基于YOLOv5和U-net的指针式仪表读数识别方法

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仪表技术与传感器 2022年第11期 29-33页

作者：金爱萍袁亮周德勤杨奎刚新疆大学机械工程学院新疆乌鲁木齐830017 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 北京煜邦电力技术股份有限公司北京100029

针对不同背景、距离条件下指针式仪表读数识别准确性低的问题,提出了一种结合YOLOv5和U-net的仪表读数识别方法。首先引入了YOLOv5算法检测并提取仪表区域;其次采用Hough梯度圆检测提取纯仪表盘和U-net分割算法准确分割出指针轮廓,并通... 详细信息

针对不同背景、距离条件下指针式仪表读数识别准确性低的问题,提出了一种结合YOLOv5和U-net的仪表读数识别方法。首先引入了YOLOv5算法检测并提取仪表区域;其次采用Hough梯度圆检测提取纯仪表盘和U-net分割算法准确分割出指针轮廓,并通过指针细化,加权最小二乘法拟合指针所在直线,根据定位坐标系获取指针方向和偏转角度,最后利用指针的偏转角度计算仪表读数。结果表明:提出的方法检测每张图像的平均耗时为64.511 ms,读数识别的成功率达97%,平均引用误差为0.577%,能快速并准确地识别出指针式仪表示数。

关键词：指针式仪表 YOLOv5 U-net Hough梯度圆检测加权最小二乘法读数识别

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基于图像处理技术的指针式仪表自动检定装置

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电测与仪表 2004年第10期41卷 30-32,62页

作者：魏钰杨耀权华北电力大学河北保定071003

针对指针式电表自动检定中的指针信号提取,提出了一种改进的Hough变换算法,利用双阈值大大提高了Hough变换直线提取的运算速度熏降低了内存占用,同时减少了直线误匹配的机会,并且用VC++语言实现了该算法。通过实验证明了双阈值的范围,... 详细信息

针对指针式电表自动检定中的指针信号提取,提出了一种改进的Hough变换算法,利用双阈值大大提高了Hough变换直线提取的运算速度熏降低了内存占用,同时减少了直线误匹配的机会,并且用VC++语言实现了该算法。通过实验证明了双阈值的范围,结果表明了该方法在指针信号提取中的有效性。

关键词： Hough变换直线提取指针式仪表自动检定

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基于空间变换的指针式仪表读数识别算法研究

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电测与仪表 2018年第6期55卷 116-121页

作者：汤亮何稳李倩张董洁汪威胡新宇湖北工业大学机械工程学院武汉430068

针对目前指针式仪表图像自动读数识别普遍存在受光照变化影响大,表盘内部阻尼液干扰引起识别精度低的问题,本研究提出了一种基于空间变换的指针式仪表读数识别算法。首先选取指针所在区域的圆心和半径,获得边缘提取的仪表内圈圆弧轮廓,... 详细信息

针对目前指针式仪表图像自动读数识别普遍存在受光照变化影响大,表盘内部阻尼液干扰引起识别精度低的问题,本研究提出了一种基于空间变换的指针式仪表读数识别算法。首先选取指针所在区域的圆心和半径,获得边缘提取的仪表内圈圆弧轮廓,以此确定图像空间变换需要的参数从而将圆弧形的表盘转换成矩形;其次通过图像拼接处理构建无指针图像,在此基础上对刻度线进行校正处理得到刻度线坐标;最后通过减影法提取指针区域中心直线坐标,判断指针与刻度线的相对位置来获取指针读数。光照实验表明,本算法对指针和刻度线识别受光照影响小,经校表实验表明,本研究提出的算法识别速度快、精度高。

关键词：指针式仪表空间变换边缘提取距离法

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基于改进GA-Otsu与RANSAC回归的指针式仪表识读算法

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机械设计与研究 2024年第2期40卷 208-213页

作者：任志玲曹正言辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院内蒙古鄂尔多斯017000

为解决指针式仪表的人工读数效率低、识读精度不高等问题,提出一种基于改进GA-Otsu与RANSAC回归(随机抽样一致性)的指针式仪表识读方法。利用ABF(自适应双边滤波器)对指针式仪表图像进行纹理和噪声滤除,结合Hough梯度法与Mask掩膜法对... 详细信息

为解决指针式仪表的人工读数效率低、识读精度不高等问题,提出一种基于改进GA-Otsu与RANSAC回归(随机抽样一致性)的指针式仪表识读方法。利用ABF(自适应双边滤波器)对指针式仪表图像进行纹理和噪声滤除,结合Hough梯度法与Mask掩膜法对仪表图像进行表盘提取。基于改进GA-Otsu的图像分割算法得到分离的指针区域,经过形态学处理提取指针细化图。采用RANSAC算法拟合得到指针中心所在直线,计算其角度值,并结合量程信息与角度法完成仪表读数识读。实验结果表明,该算法能有效地分离指针目标与背景,相较改进前识读速度提升了约42.34%、识读平均相对误差小于1.15%,并对不同光照和阴影干扰均有较强的鲁棒性。

关键词：指针式仪表 GA-Otsu RANSAC回归 Hough梯度法形态学处理角度法

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基于YOLOv4的指针式仪表自动检测和读数方法研究

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机电工程 2021年第7期38卷 912-917页

作者：李俊袁亮冉腾新疆大学机械工程学院新疆乌鲁木齐830046

针对仪表自动检测读数时,由于仪表特征不明显、复杂背景环境等因素造成的仪表检测困难、提取速度慢的问题,提出了一种基于YOLOv4的指针式仪表自动检测和读数方法。首先,利用YOLOv4检测提取了仪表盘区域,采用霍夫变换裁剪了表盘区域;其次... 详细信息

针对仪表自动检测读数时,由于仪表特征不明显、复杂背景环境等因素造成的仪表检测困难、提取速度慢的问题,提出了一种基于YOLOv4的指针式仪表自动检测和读数方法。首先,利用YOLOv4检测提取了仪表盘区域,采用霍夫变换裁剪了表盘区域;其次,在表盘区域查找了刻度线轮廓,利用最小二乘法拟合了刻度线轮廓直线,得到了指针回转中心;最后,细化指针轮廓,并利用随机采样一致性拟合了指针中心直线,根据指针的回转角度换算得到了仪表读数。实验及研究结果表明:采用指针式仪表自动检测和识别方法的仪表检测精度达到了98.6%,读数的平均基本误差为0.72%,平均识别时间为80.65 ms;同时,该结果也证明了算法的有效性和快速性。

关键词：指针式仪表 YOLOv4 霍夫变换最小二乘法随机采样一致性

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