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。     

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.     

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。     

基于机器视觉的油田仪表示数自动识别方法

传统的以指针定位为基础进行仪表示数识别主要通过人眼确定指针位置,导致识别结果误差较大。因此,该研究将机器视觉应用在自动识别中,设计一种新的油田仪表示数识别方法。针对CCD摄像机拍摄的油田仪表图像,进行光照均衡、图像校正和图像分割处理,再通过Faster-RCNN网络结构检测并提取仪表示数图像的目标识别区域。运用机器视觉算法获取仪表刻度数值信息,并精准定位仪表指针位置。根据指针与最小刻度线夹角,自动识别出当前仪表示数。实验结果表明：所提方法的示数识别结果最大绝对误差仅为0.01 MPa,可满足油田仪表示数识别精度要求。     

基于深度学习的工业数字仪表识别算法研究

仪表读数的检测与识别被广泛应用在工业中,然而工程领域中复杂的背景环境为获取仪表信息带来了困难.为了解决光照不均、背景复杂、图像模糊、仪表倾斜以及遮挡等多种干扰问题,本文设计了一种基于深度学习的数字仪表读数算法.首先使用图像增广方法丰富数字仪表检测数据集,并利用数据合成的方法构建了数字仪表文本识别数据集;然后通过可微分二...     

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.     

工业线性指针仪表识别改进方法

为解决工业现场指针式仪表识别工作量繁重,人为误差较大的问题,提出了一种运用透视变换与Hough变换相结合的工业线性指针式仪表识别的方法。通过对采集的图像进行去噪、透视变换后,利用Hough 变换检测仪表指针的图像特征,并以该图像特征模拟出实际指针的偏转角度,利用该角度值计算最终读数,完成对工 业线性指针式仪表的识别工作。该方法在面临工业现场无法良好采集正视图像时,通过一定技术手段准确地识别出工业线性指针式仪表图像的读数。为新形势下,人工智能在工业现场的实际应用提供了一种新思路。     

基于机器视觉的精密光学元件表面疵病识别初步研究

提出了一种基于机器视觉的表面疵病的检测方法,对获取的多幅图像进行了无缝拼接,并获得完整的表面 图像。在对图像去噪的同时,利用基于偏微分方程（PDE）的各项异性扩散算法能很好地保护图像的边缘特征。并 且在Perona&Malik算法的基础上引入了梯度阈值,对算法进行了改进;用zernike矩提取图像的边缘建立疵病模 型,选择模糊聚类神经网络构造分类器,将图像的每个象素的n维特征向量输入该分类器进行分类。实验表明,该 方法能有效地识别麻点、气泡和划痕。     

仪表图像二值化技术研究

仪表读数识别是智能抄表系统的重要组成部分，而仪表图像二值化是实现仪表读数识别的前提与基础。由于仪表图像在采集时，受工作环境和采集条件影响，采集质量较差。通过对采集图像处理与分析，找到了适合的二值化方法，提高了二值化效果。     

改进的虹膜图像分割算法

虹膜分割是虹膜识别的前提.为提高现有虹膜图像分割的性能,提出一种改进的虹膜图像分割算法.采用边缘检测结合Hough变换的方法定位虹膜内外边缘,对于上下眼睑采用最小二乘法结合边缘检测的方法来检测,阈值法检测睫毛.实验结果表明,该算法能有效地分割出虹膜区域,去除眼睑及睫毛,较大地提高虹膜分割的速度和准确度.     

农田图像导航线检测技术研究

为了检测到农田图像中的导航线,在RGB颜色空间中使用2g-r-b灰度化算子对农田图像进行灰度化,采用改进的自适应中值滤波算法进行农田图像滤波,采用Otsu阈值分割法方法对农田图像进行分割。改进了灰度垂直扫描算法,使该方法更适合用来检测农作物的列数和农作物列的边缘信息。在获取农作物的列数和农作物列的边缘信息的基础上,使用列的边缘信息来获取导航线的定位点。在对过已知点的直线检测算法深入研究的基础上,分析了该算法的不足之处,并对其进行改进,有效克服了原算法中存在的缺陷,使其能准确提取到图像中的导航线。     

智能指示表检定仪的原理和设计

本文提出一种智能指示表检定方法，该检定仪能够有效地提高测量精度，减小测量结果的不确定度，减小检测工作强度，提高劳动效率等优点。该检定仪由计算机控制伺服电动机运动，驱动指示表运动，通过CCD摄像头获取表盘图像，通过数据处理识别出表盘指针所处位置及读数，根据百分表、千分表及杠杆表检定规程，规范算出检测结果并判定被检仪表的精确度等级，从而对该智能指示表检定仪尊行综合评价     

灌装液体药品质量的机器视觉检测与识别

针对机器视觉检测灌装液体药品中存在的对噪声敏感、难以区分杂质和气泡的问题,提出多帧序列图像检测与识别杂质的方法.在获取灌装液体药品连续序列图像的基础上,采取以最不相邻图像差分来获取瓶内液体图像中变动区域;选取多帧序列图像中运动对象建立目标链,从而提取可能是杂质的运动对象在多帧序列图像中的特征.运用具有较强推广能力的支持向量机对提取特征进行分类识别.实验结果表明:采用该方法可识别灌装液体药品的杂质,选取合适的支持向量机惩罚参数和核参数,其识别准确率可达95%,可以区分杂质和气泡等,可提高检测灌装液体药品质量的准确性.     

基于改进YOLOv4网络的水表读数识别方法

在远程水表读数自动识别系统中,为减少网络模型参数量,改善受雾化、抖动等干扰的水表复杂场景图像读数识别精度及半字识别问题,提出了一种基于改进YOLOv4网络的水表读数识别方法?该方法利用深度可分离卷积与引入压缩与激发(squeeze-and-excitation, SE)注意力机制的MobileNetv2瓶颈结构,分别替代YOLOv4网络原有的标准卷积和主干网络,并利用加权平均非极大值抑制算法改进预测输出头,形成了一种网络模型参数量明显降低但检测精度不下降的改进YOLOv4网络,同时有效改善了对水表读数“半字”识别的漏检和错检问题;最后基于字符边框定位的水表读数提取方法,实现“半字”准确提取问题?实验结果表明,本文方法与多种网络学习方法相比,模型参数量压缩14.4%以上,读数识别的准确率和召回率对普通场景水表图像分别提升了0.04%和0.05%以上,对受雾化、抖动等干扰的复杂场景水表图像分别提升了0.11%和0.37%以上.     

利用多种投票策略的水表读数字符分割与识别

基于安卓平台提出了一种对水表图像读数进行自动识别的新方法。水表读数字符分割和识别算法主要包括三部分:(1)利用霍夫变换和一种投票策略检测出水表的外部轮廓,然后基于模板影像和水表中四个红色指针位置,利用仿射变换技术对水表字符区域进行定位;(2)对图像进行预处理和连通区检测,提出一种基于投票策略的方法进行字符分割;(3)在考虑数字字符可能出现粘连噪声和缺失的情况下,使用改进的Tesseract OCR识别引擎对字符进行识别。最终通过NDK编译平台将实现的C++程序移植到Android环境中。经过对100组数据进行系统功能测试,结果表明,水表智能识别系统取得了一定效果,能对水表读数进行比较准确和快速的读取。     

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。     

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。     

视觉和毫米波雷达信息融合行人识别算法

提出了一种在主动防碰撞系统中采用视觉和毫米波雷达数据融合来识别行人的算法.在基于单目视觉获取的图像中提取HOG特征,采用支持向量机的分类方法检测行人,获取行人信息,通过快速容差中频匹配算法快速地检测目标,并获取目标信息,将基于视觉的行人信息传递给毫米波雷达;根据视觉检测的行人信息与毫米波雷达检测的目标信息进行比对,将匹配通过的目标识别为行人;将基于视觉的行人特征信息与毫米波雷达检测的行人特征信息进行融合,得到行人目标的新特征信息.通过采集道路环境的视频和雷达数据对行人正确识别率进行验证.验证结果表明,采用所提出的算法进行行人识别,在获取更加精确的行人特征信息的前提下,正确识别率较高.     

焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.