检索结果-内蒙古大学图书馆

电测与仪表 2020年第1期57卷 141-146页

作者：李全鹏苏士美许永波郑州大学电气工程学院

针对变电站巡检机器人指针式仪表自动识别中易受指针阴影影响的问题,提出了一种基于三次样条插值的指针式仪表图像分割方法。提取包含指针的圆形区域作为信息图,对信息图进行中值滤波、灰度拉伸;使用16个固定的阈值对信息图进行分割,并... 详细信息

针对变电站巡检机器人指针式仪表自动识别中易受指针阴影影响的问题,提出了一种基于三次样条插值的指针式仪表图像分割方法。提取包含指针的圆形区域作为信息图,对信息图进行中值滤波、灰度拉伸;使用16个固定的阈值对信息图进行分割,并统计指针的长度和面积;使用三次样条插值法对面积序列插值并计算其一阶差分,以指针长度大于信息图半径的最小阈值作为起点,求得一阶差分的第一个波谷点,以该点对应的灰度值作为分割阈值对信息图进行图像分割。图像分割实验表明,文中算法对含有指针阴影的仪表图片分割成功率由10%提高到94%,识别成功率由82%提高到98%,提取的指针中仅包含少量的无效信息,减少了后续算法的运算浪费;鲁棒性实验表明,该算法对各种环境干扰具有较好的鲁棒性。

关键词：巡检机器人指针阴影指针式仪表三次样条插值灰度梯度

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改进YOLOv3的工业指针式仪表检测方法

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计算机工程与设计 2021年第7期42卷 2001-2008页

作者：刘家乐吴怀宇陈志环武汉科技大学机器人与智能系统研究院湖北武汉430081 武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081

针对工业应用中的指针式仪表自动检测识别任务,为解决指针式仪表检测过程中所涉及到的小目标检测性能不足与检测速度慢的问题,提出一种改进版本的YOLOv3检测算法。使用网络爬虫及数据增强扩充数据集,通过Kmeans++初始化的Mini Batch Kme... 详细信息

针对工业应用中的指针式仪表自动检测识别任务,为解决指针式仪表检测过程中所涉及到的小目标检测性能不足与检测速度慢的问题,提出一种改进版本的YOLOv3检测算法。使用网络爬虫及数据增强扩充数据集,通过Kmeans++初始化的Mini Batch Kmeans方法对数据集聚类得到先验框;使用轻量级网络MobileNet框架与设计的适应样本的损失函数,得到改进模型。理论分析和实验结果表明,在指针式仪表检测任务中,所提算法的平均精度达92.8%,对小目标检测效果明显增强,实时性大大提高,帧率提高了67%,具有更高鲁棒性的同时提高了网络的综合性能,为后续仪表的准确读数提供了有利保障。

关键词：爬虫指针式仪表聚类 MobileNet框架小目标检测

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基于YOLOv5的指针式仪表自动读数方法研究

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仪表技术与传感器 2023年第6期 44-51页

作者：夏臻康李维刚田志强武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081

为了实现复杂环境下指针式仪表的自动读数,提出了一种基于目标检测的指针式仪表自动读数方法。首先,针对复杂环境下仪表检测困难的问题,利用改进的YOLOv5算法对仪表表盘进行检测,并提取出表盘区域;其次,结合AKAZE(accelerate-KAZE)算法... 详细信息

为了实现复杂环境下指针式仪表的自动读数,提出了一种基于目标检测的指针式仪表自动读数方法。首先,针对复杂环境下仪表检测困难的问题,利用改进的YOLOv5算法对仪表表盘进行检测,并提取出表盘区域;其次,结合AKAZE(accelerate-KAZE)算法、随机抽样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)和椭圆拟合算法对提取出的表盘做2次透视变换,实现对表盘的倾斜校正;最后,将无倾斜的圆形表盘通过极坐标变换展开成矩形,再利用YOLOv5算法对指针位置进行识别,采用距离法得到最终读数。实验结果表明,所提方法的读数最大相对误差低于2.5%。此自动读数方法具有稳定性和准确性,可满足各类工业场景下的实际应用要求。

关键词：指针式仪表自动识别目标检测图像配准倾斜校正

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基于机器视觉的指针式仪表自动读数方法研究

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仪表技术与传感器 2024年第6期 37-40页

作者：左振寰李亚薇陈丽谢晓波辽宁省重大技术装备战略基地建设工程中心辽宁石油化工大学

为了实现指针式仪表的精确自动读数,提出了一种基于机器视觉的指针式仪表自动读数方法。针对仪表展开图像中可能存在的部分刻度不可见和刻度间隔非等距的问题,构建了刻度线缺失下的插补方法和非等距情况下的指针读数计算模型。插补方法... 详细信息

为了实现指针式仪表的精确自动读数,提出了一种基于机器视觉的指针式仪表自动读数方法。针对仪表展开图像中可能存在的部分刻度不可见和刻度间隔非等距的问题,构建了刻度线缺失下的插补方法和非等距情况下的指针读数计算模型。插补方法利用刻度间距的统计信息,实现了位置的自动插补。指针读数计算模型采用二次样条函数提高计算的精度。实验结果表明:该方法能够有效地减小读数误差,更好地满足指针式仪表的自动读数要求。

关键词：指针式仪表读数识别机器视觉 Hough变换极坐标变换缺失刻度插补二次样条函数

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基于相机标定和最大连通区域算法的指针式仪表读数识别

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现代电子技术 2019年第9期42卷 46-50页

作者：徐遵义韩绍超山东建筑大学计算机科学与技术学院山东济南250101

针对现有指针式仪表判读技术很少利用摄像机标定参数,自动判读准确度较低,无法满足工业生产实际需求的现状,提出将摄像机标定技术应用于圆形指针式仪表的自动判读,极大地减少了摄像机自身在图像采集过程中产生的误差;提出基于最大连通... 详细信息

针对现有指针式仪表判读技术很少利用摄像机标定参数,自动判读准确度较低,无法满足工业生产实际需求的现状,提出将摄像机标定技术应用于圆形指针式仪表的自动判读,极大地减少了摄像机自身在图像采集过程中产生的误差;提出基于最大连通区域的仪表轮廓识别方法,提高了圆形仪表轮廓检测速度。利用SIFT算法进行仪表图像的关键点提取,利用模板匹配的方式实现图像中仪表的倾斜校正。实验结果表明,该方法的检测精确度可以达到95%以上,检测效率较传统方法提高了30%左右。

关键词：指针式仪表摄像机标定特征提取模板匹配 Hough变换最大连通区域

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改进ORB和Hough变换的指针式仪表识读方法

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计算机工程与应用 2018年第23期54卷 252-258页

作者：高建龙郭亮吕耀宇吴清文母德强中国科学院长春光学精密机械与物理研究所空间机器人工程中心长春130033 中国科学院大学北京100049 长春工业大学机电工程学院长春130033

为了实现指针式仪表的自动识读,提出一种基于改进ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)和Hough变换算法的指针式仪表识读算法。利用角点强化方法加强ORB算法检测的特征点,通过特征点匹配对计算模板图像与待检测图像之间的透视变换矩阵... 详细信息

为了实现指针式仪表的自动识读,提出一种基于改进ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)和Hough变换算法的指针式仪表识读算法。利用角点强化方法加强ORB算法检测的特征点,通过特征点匹配对计算模板图像与待检测图像之间的透视变换矩阵。利用数学形态学处理、阈值分割等图像预处理提取指针,并提出一种用于确定指针旋转圆心的基于ORB特征匹配对的相似特征三角形方法,结合投影法定位指针方向。利用指针细化算法和添加圆心约束的Hough变换算法检测指针角度。最后根据仪表的先验信息得到读数结果。实验结果表明该算法在识读速度和精度等方面都能够满足指针式仪表识读的要求,具有较高的可靠性和工程应用价值。

关键词：指针式仪表 ORB Hough变换指针提取圆心提取

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基于刻度轮廓拟合的指针式仪表自动识别方法

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仪表技术与传感器 2022年第8期 51-57页

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

为实现仪表的自动识别,提出基于轮廓的表盘区域检测与基于最小二乘法和刻度点定位的仪表示数识别方法。该算法通过二值化、滤波等预处理方法减少干扰,结合轮廓间的内嵌关系,提取出包含指针和刻度的表盘区域,得到仪表盘刻度轮廓集,并采... 详细信息

为实现仪表的自动识别,提出基于轮廓的表盘区域检测与基于最小二乘法和刻度点定位的仪表示数识别方法。该算法通过二值化、滤波等预处理方法减少干扰,结合轮廓间的内嵌关系,提取出包含指针和刻度的表盘区域,得到仪表盘刻度轮廓集,并采用随机最小二乘法拟合表盘椭圆。通过分析指针的特性,提出基于EDLines直线检测算法的指针检测方法,完成对表盘内指针的提取与定位。最后根据指针直线方程、刻度编号和量程范围自动完成读数。实验表明,该算法具备较强的抗干扰能力,读数与人工读数误差较小,满足实际精度需求。

关键词：指针式仪表轮廓提取椭圆拟合刻度点定位直线检测示数判读

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基于深度学习的指针式仪表示数智能识别方法研究

基于深度学习的指针式仪表示数智能识别方法研究

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作者：张志伟天津理工大学

学位级别：硕士

随着“电网2.0”、“三型两网,世界一流”、《坚强智能电网技术标准体系规划》等战略目标的提出,实现电网的安全可靠和经济高效已然成为建设的主旋律。变电站作为智能电网建设中的关键环节,其核心是通过指针式仪表进行巡视监测和控制保... 详细信息

随着“电网2.0”、“三型两网,世界一流”、《坚强智能电网技术标准体系规划》等战略目标的提出,实现电网的安全可靠和经济高效已然成为建设的主旋律。变电站作为智能电网建设中的关键环节,其核心是通过指针式仪表进行巡视监测和控制保护,而人工采集仪表读数不仅流程繁琐、效率低下,且容易产生误读漏读等问题。本文基于深度学习的理论思想,提出了一种指针式仪表示数智能识别方法,以实现仪表示数的自动化读取。本文主要研究内容为: 针对由光照不均匀、仪表安装背景不一、仪表老化模糊等复杂场景导致的表盘检测与类别判断问题,提出了基于改进Efficient Det的目标检测模型。该方法首先在主干网络中引入Sim AM注意力模块,给具有空域抑制效应的神经元赋予更高的权重去处理视觉任务,并对Bi FPN的跨层数据流进行优化,提出了Multi-span Bi FPN特征融合策略。实验结果表明,改进Efficient Det网络的m AP达到了99.38%,相较于原模型提高了7.12%,检测性能和模型大小均优于Faster R-CNN等其他模型,能够实现复杂工况下仪表的准确定位。针对实际工况下仪表倾斜、变形、反光等不利于示数判别的情况,提出了基于改进D2-Net的图像配准模型。该方法在D2-Net的主干网络中引入Ghost模块替换常规卷积,并在最大池化层后引入CA注意力机制,实现在降低模型计算量的同时,提高特征点和描述子检测的鲁棒性。实验结果表明,改进D2-Net网络在不同图像分辨率下的计算耗时均优于原模型,在像素阈值5px下的MMA明显高于其他算法,且在含有图像噪声的复杂场景下仍能获得足够的正确匹配项。针对传统视觉算法在面对低质量图像分割性能不佳、鲁棒性较差等问题,提出了基于改进DeepLabv3+的表盘信息提取模型。该方法使用了更加轻量化的Mobile Netv3替换原模型的Xception作为特征提取网络,并将网络中的ASPP特征融合模块改为密集连接形式,将其由原来的独立分支法改为级联法,以增大模型的感受野。实验结果表明,改进DeepLabv3+网络的参数量仅为17.79MB,分割速度相较于原模型提升了约1倍,m IOU、m PA分别达到了91.27%和95.36%,优于原模型和U-Net等其他模型,能够有效提取低质量图像的表盘信息。针对指针仪表的示数判读方案,提出了一种基于PCA和角度法的示数测量方法,并通过比较指针首尾端点到回转中心的向量模大小来判断指针方向。最后,构建由图像收集、处理和数据存储模块组成的示数判读系统,实验结果显示,本文方法的示数判读结果均维持在较低的误差值,满足了精准度和鲁棒性的要求。

关键词：深度学习指针式仪表 EfficientDet D2-Net DeepLabv3+

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面向指针式仪表图像识别的读数计算方法研究

面向指针式仪表图像识别的读数计算方法研究

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作者：张文博兰州理工大学

学位级别：硕士

由于指针式仪表具备稳定的机械装置、便捷的部署方式、低廉的应用成本和有效的抗干扰性能,在航空航天、无人驾驶、工业制造、变电站和核电站等重要领域中广泛应用。随着计算机技术和深度学习算法的迅速发展,如何借助计算机视觉技术提高... 详细信息

由于指针式仪表具备稳定的机械装置、便捷的部署方式、低廉的应用成本和有效的抗干扰性能,在航空航天、无人驾驶、工业制造、变电站和核电站等重要领域中广泛应用。随着计算机技术和深度学习算法的迅速发展,如何借助计算机视觉技术提高自动识别指针式仪表的读数准确率已成为该行业研究与应用的热点。针对固定式安防摄像头采集的仪表图像中存在仪表盘倾斜、旋转、指针拟合自动化性能较低以及仪表读数步骤繁杂、耗时的问题,本文基于深度学习的方法展开了相关研究,旨在实现指针式仪表图像校正和自动计算仪表读数的目标。具体研究工作如下: (1)研究仪表图像倾斜和旋转校正的方法。本文基于目标检测算法,定位并识别仪表中的刻度数字,使用最小二乘法拟合刻度所在位置的椭圆方程,利用椭圆和圆的几何关系,解决了仪表图像校正的问题。应用阈值分割算法分割指针根部,通过区域搜索算法拟合指针直线方程。使用指针附近多个刻度计算仪表读数,基于多个刻度到指针的距离提出加权角度法(WAM)提高仪表读数准确率。实验表明,在校正后的仪表图像中计算的仪表读数误差比在校正前的仪表图像中计算的读数误差降低了50%左右,表明面向仪表图像计算仪表读数时校正仪表图像的必要性。 (2)研究基于语义分割模型拟合指针直线方程的方法。为了同时在仪表图像中获得刻度和指针的量化信息,本文基于Swin-Unet语义分割模型分割刻度和指针的像素区域,设计了一个Swin Transformer图像分类模型识别刻度的数值,基于骨架提取算法和最小二乘法,提出圆环法(RM)拟合指针直线方程。根据刻度到指针的距离自适应计算加权角度法的权重,提出自适应加权角度法(AWAM)计算仪表读数。实验表明,RM算法拟合指针直线方程鲁棒性较强,解决了语义分割结果存在的锯齿状现象,可以适用于不同的语义分割模型。RM算法和AWAM算法在校正后的仪表图像中计算的仪表读数误差最低,表明想要提高仪表读数的准确率不仅取决于指针直线方程拟合的准确率,而且需要考虑指针附近多个刻度并校正倾斜和旋转的仪表图像。 (3)研究面向仪表图像直接预测仪表读数的模型。针对现有方法在时效性要求严格的场景下存在读数计算步骤繁杂和时间消耗较长的问题。本文另辟蹊径,直接使用校正后的仪表图像通过SDSM-DenseNet模型提取仪表图像不同层次的语义特征,读数修正模块(RCM)使用不同层次的语义特征预测并修正仪表读数。实验表明,相比于不同的注意力机制模型和不同的特征提取模型,SDSM-DenseNet模型计算的仪表读数准确率更高。SDSM-DenseNet模型比其他仪表读数计算方法的相对误差降低了42%左右,引用误差降低了39%左右。在计算校正的单张仪表图像读数时,SDSM-DenseNet模型仅仅需要0.021秒。

关键词：指针式仪表图像处理拟合指针图像回归读数计算

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基于嵌入式Linux的指针式仪表的监控识别系统

基于嵌入式Linux的指针式仪表的监控识别系统

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作者：李斌桂林电子科技大学

学位级别：硕士

随着网络和图像处理技术的发展,智能视频监控系统因其直观、方便、信息丰富等优势而得到广泛应用。本文针对许多监控中心的指针式计量设备、常规仪表等仍然由监控中心的工作人员通过监视器监视其运行状态,不能实现自动识别和报警的现状... 详细信息

随着网络和图像处理技术的发展,智能视频监控系统因其直观、方便、信息丰富等优势而得到广泛应用。本文针对许多监控中心的指针式计量设备、常规仪表等仍然由监控中心的工作人员通过监视器监视其运行状态,不能实现自动识别和报警的现状,提出基于嵌入式Linux的指针式仪表监控识别系统的设计方案,实现设备工作状态和位置的自动识别功能。\n 本设计构建了基于Qt/Embedded嵌入式图型界面库和OpenCV计算机视觉库的嵌入式图像处理平台,利用OpenCV的HighGUI模块完成图像的采集与显示,应用基于MPEG-4的编解码库Xvid完成图像的编解码,采用C++编程语言和模块化设计方法,编写了基于 TCP协议的网络视频监控的服务器端和客户端软件,完成网络视频监控的功能。\n 本文应用中值滤波法和最大类间方差法对仪表图像进行预处理,综合运用最大灰度法求表盘图像、二值图异或比较法和 ZHANG并行细化算法提取仪表指针骨架图像,利用Hough变换检测指针直线特性和通过指针的偏转角度来计算仪表的读数,实现了指针式仪表读数的自动识别。同时,将指针式仪表的自动识别读数算法嵌入到网络视频监控系统中,完成指针式仪表的远程监控与读数识别。\n 经实际测试表明,系统实现了对指针式仪表的远程监控与自动识别读数,系统工作稳定,误差较小,为今后继续研究打下了扎实的理论基础和技术储备。

关键词：指针式仪表监控识别系统嵌入式Linux系统 TCP协议图像处理

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