指针式仪表自动识别装置的设计

针对指针式仪表人眼读数效率低,不能转化成数字信号输入计算机,提出一种基于Hough变换的指针式仪表自动判读方法.该方法运用图像减影技术,通过调节图像分辨率实现指针的检出,再利用Hough变换做峰值检测、线检测和链接,通过转换偏转角度的基线位置,确定出仪表指针的读数.实验表明,该方法能快速有效地完成指针式仪表的自动判读,且最大不确定度明显优于人眼的识别,具有较高的精度.     

基于Hough变换的视觉识别方法在仪表自动检测中的应用研究

利用图像形态骨架细化方法和Hough变换对指针式仪表表头读数的识别进行研究。将仪表表头图像预处理后,进行形态骨架细化,然后用Hough变换检测表头图像的所有刻度线和指针。在此基础上提出一个识别表头读数值的算法。实验表明该方法的有效性,在指针式仪表的自动检测中有一定的实用意义。     

基于Hough变换的指针仪表读数识别方法

针对广州市宇泰仪表电器有限公司85C1系列仪表的读数识别问题,提出一种基于Hough变换的图像处理方法.该方法采用彩色相机拍摄仪表图像.首先,通过指针的红色特征提取图像中的指针样本点,并应用最小二乘法获取指针的直线方程;其次,由表盘上的圆弧特征之圆心位于指针直线上的假设,利用Hough变换的原理提取出表盘上的圆弧特征;最后,通过图像变换将刻度部分的圆弧线变换成直线,实现了刻度线两端点位置的提取,并完成仪表读数识别.实验表明,该方法能够准确识别仪表读数,具有较高的鲁棒性.     

汽车仪表指针识别方法研究

利用减影法和Hough变换对指针式汽车仪表指针的识别进行研究。PCI-6024E数据采集卡发出标准信号驱动汽车仪表,由CCD摄像机获取汽车仪表图像传输至计算机,应用中值滤波、二值化和细化对仪表图像进行预处理。然后根据减影法、Hough变换提取目标信息,确定仪表读数。实验结果表明,该方法简便、精度高。     

基于计算机视觉的座舱仪表识别检测方法

在简要介绍座舱仪表及其常用识别检测方法的基础上,提出一种基于计算机视觉的座舱仪表识别检测的方法。阐述过程中的几个关键环节及所用到的图像处理算法。采用同态滤波和自适应中值滤波相结合的方法来改善图像效果,然后用改进的类间方差法(Otsu)获取仪表的二值图像。利用改进后交叉皮质视觉模型对仪表的边缘进行提取,并结合骨架来提取指针,最终通过最大梯度下降法得到指针的准确读数。实验结果表明:该方法可快速获取仪表指针读数,且能并行处理多个仪表。与传统的Hough变换、最小二乘法等相比,该算法在保证精度准度的基础上,大幅提高了处理运算的速率。     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

介绍一种基于机器学习和图像处理算法,针对自然场景中的指针仪表图片进行仪表检测和读数识别.首先,检测并提取出图像中恰好包含仪表的部分,再针对不同的图像中仪表存在大小的多尺度特点,使用图像金字塔方法对原图进行多次的缩小和放大操作.再使用固定大小的滑动窗口对缩放后的图像进行遍历,提取每个窗口图像HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征,使用线性SVM(Support Vector Machine)分类器对窗口是否含有仪表进行判断.然后对检测得到的仪表图像,通过图像处理的方法进行图像预处理,减少阴影的干扰,获取梯度、边缘等信息,再结合改进的霍夫变换,结合仪表图像的灰度信息检测指针的位置,以计算指针的角度.最后,根据指针的角度以及量程信息,计算当前指针的读数.实验证明,该方法具有较好的稳定性与准确性.     

温湿度检定仪中的数字式仪表识别

为了提高温湿度计检定仪的智能化水平,提出了一种基于不变矩信息融合的温湿度计数字自动识别算法。首先,通过Otsu法对图像进行分割,截取仪表盘;接着,通过Hough变换对图像进行校正;然后,通过Two-Pass算法定位数字区域,并采用非端点位置像素置零法细化数字图像;最后,采用Hu矩与Zernike矩融合的方法,提取图像分类特征,并利用现场实际采集的仪表图像对该算法进行了验证。结果表明,,基于不变矩信息融合的数字识别算法降低了算法的复杂度,提高了检测效率。     

基于颜色特征的数字式仪表读数定位方法

利用颜色特征提出一种数字式仪表读数定位方法,先对仪表彩色图像进行颜色特征转换,将仪表中的液晶屏区域分割出来,然后对液晶屏图像进行二值化,最后利用读数字符串的投影特征对字符串进行精确定位。利用现场实际采集的仪表图像进行实验,实验结果表明该算法对光照不均以及复杂背景具有较好的适应能力,有效地解决了静态图像和复杂背景下数字式仪表图像中的读数定位问题,且定位准确度较高。     

基于边缘特征和霍夫变换的斑马线识别方法

现有斑马线识别方法普遍存在实时性差或准确率低等问题,对此提出基于边缘特征和霍夫变换的斑马线识别方法。首先利用逆透视变换(inverse perspective mapping,IPM)原理将单摄像机采集到的道路图像转换为俯视图像,然后采用Sobel_x边缘检测模板提取斑马线的边缘信息;基于此,采用霍夫(Hough)变换对斑马线在水平夹角、直线长度、间隔宽度、数量统计等约束条件下进行曲线拟合,最后实现斑马线的识别。试验研究中,选择600张在不同场景下采集到的道路图像对斑马线进行识别,算法在白天光线较好情况下准确率为97.56%,在夜晚情况下为88.67%,算法平均耗时约33 ms。结果表明该算法可以在多种环境下快速准确地识别出斑马线,满足实际工程应用的需求。     

基于线性逼近的车道线弯道识别方法

为提高车道线识别算法在大曲率弯道下的识别性能,提出一种基于线性逼近的弯道识别方法.基于车道线先验知识,利用改进的局部逆透视变换和Hough变换对车道线进行初步提取.根据初步提取结果,对未知区域进行循环线性逼近并提取车道线边界点.通过最小二乘法利用B-样条曲线完成车道线拟合.实验证明,该算法对大曲率弯道的车道线识别具有较高的精确性.      

基于图像处理的航空仪表自动判读系统设计

设计了基于图像处理的航空仪表自动判读系统,完成了系统模块化设计,针对仪表中不同的指针如航向指针、无线电指针、偏流指针和航道杆,设计了不同的图像处理算法,提出了一种基于Hough变换来检测多条平行直线的算法。同时完成了软件系统的设计实现。实验结果表明,该系统可以有效地提高航空仪表检测精度,同时可以有效降低个人劳动强度。     

线性回归与Hough变换在计算图像倾斜角度中的应用

对矩形图像识别之前，通常需要对其进行倾斜角度的矫正，本文给出了矫正的两种方法：线性回归法和Hough变换法，并详细介绍了这两种方法的原理、算法步骤、实现过程、仿真结果及各自的优缺点，并将其用于工程实践中，取得了很好的效果．     

基于分数阶微分Frangi的夜间车道线检测

基于机器视觉和图像处理的夜间车道线检测一直是该领域的研究难题,即使是近年的深度学习方法,检测精度只能达到50%左右.为此,研究了一种新的算法,根据车道线的特点和车辆的行驶速度,将视频中多幅图像融合到一幅图像中;利用图像的特点,在区域合并中识别出有效的车道线检测区域;将有效区域分割成新的图像后,采用基于Frangi和Hessian矩阵的算法对图像进行平滑和增强;为了提取车道线的特征点,提出了一种新的分数阶微分模板进行车道线特征点检测,该算法根据车道线在图像中可能的位置,从4个方向检测特征点;在检测出候选点后,应用递归Hough直线变换得到候选车道线,为了确定最终的车道线,一条车道线的角度应介于25°～65°之间,而另一条车道线的角度应介于115°～155°之间,否则,通过降低线点数的阈值继续进行Hough直线检测,直到获得两条车道线为止.通过对数百幅夜间车道线图像的测试,并与深度学习方法和传统的图像分割算法进行比较,新算法的检测准确率可达70%.     

基于聚类的建筑物直线特征提取算法

建筑物图像中提取直线是视觉导航、特征识别等很多应用中的关键步骤。针对建筑物图像。提出了一种新的基于聚类的直线提取算法。该算法在Canny边缘的基础上,使用一个聚类算法将边缘分类,减少了因噪声形成的小短线对直线检测的误检或漏检现象;对于每一个分类使用直线识别准则,进一步剔除图像聚类中的伪直线;最后使用改进的Hough变换（standardHoughtransform）将直线提取出来。克服了传统Hough变换执行速度慢的缺陷。实验结果表明,文章提出的算法具有较快的运算速度,较高的直线提取准确性．较低的漏检和误检情况。其性能优于传统的Hough．变换和相位编组法。     

一种多阈值Hough变换车道线检测算法

针对传统Hough变换虚线检测率不足的问题,提出一种多阈值Hough变换车道线检测算法。该算法在对图像进行灰度化处理、逆透视变换、二值化处理的基础上,在预设好的多条直线位置进行突变点检测,并对突变点进行分类、拟合、合并,最后进行Hough变换。3种实际路况的实验表明,该算法能够较准确、稳定地检测出车道线,平均识别率达到9870%,高于传统Hough直线检测算法的平均识别率(86.84%),而且可通过计算车道线线段的长度和点的个数来判断虚线和实线。     

计算机视觉在条形码缺陷检测中的应用

提出一种新的基于计算机视觉技术的识别方法.通过各种计算机视觉算法的合理配置,达成对缺陷条形码的修正和识别.在预处理阶段,采取线性灰度化方法和Ostu阈值分割方法,增强黑色条纹和白色背景之间的对比度;在条纹定位阶段,采取Canny边缘检测和Hough变换,有效定位黑色条纹对应的直线特征.实验结果表明:该方法对缺陷条形码的识别是有效的.     

基于机器视觉的刚性罐道接头缝隙宽度测量算法

针对罐道结构复杂、空间狭小、传统检测系统不便于安装,容易导致接头缝隙测量困难问题,提出一种基于机器视觉的非接触式测量接头缝隙宽度的方法。使用高斯滤波和CLAHE算法,去除噪声并提高图像对比度,经过阈值分割、图像形态学操作提取接头缝隙边缘特征;通过孤立点消除和透视变换去除图像畸变,使用SKE-骨架提取算法减少接头缝隙特征像素宽度,通过霍夫变换和最小二乘法计算接头缝隙宽度。测量了4~12mm接头缝隙宽度,结果表明：该方法测量误差控制在0.8 mm以内,为立井提升系统安全稳定运行提供保障。     

一种基于X射线成像的球栅网格阵列封装芯片焊接检测方法

球栅网格阵列(BGA)封装芯片由于其引脚封装在内部的工艺特点,需要采用X射线成像的方式进行质量检查.提出一种基于印制电路板(PCB)X射线图像的自动芯片焊接质量检测方法,采用投影变换的方法确定芯片区域,根据球形焊点特点,利用霍夫变换对引脚焊点进行自动识别.该方法能实现全自动的焊接质量检查,提高焊点识别的效率和准确度,进而提高工业生产的效率和可靠性.