基于卷积神经网络的指针式仪表识别

目前大部分研究指针式仪表识别的方法中提取指针是完全基于传统的图像处理技术,提取过程较为复杂且步骤繁多.为了有效解决指针式仪表读数识别中指针中轴线所在直线提取困难及识别精度不高等问题,本文提出了一种基于深度学习的指针式仪表的识别方法.首先用Faster R-CNN算法检测仪表圆盘,再采用基于深度学习的方法Faster R-CNN算法检测指针,根据得到的指针目标框的位置信息裁剪得到指针图像,在指针图像的基础上进行二值化、细化、霍夫变换检测直线、最小二乘法拟合直线等步骤识别仪表最终读数.和直接在仪表表盘目标框图像或原始图像上进行传统图像处理相比很大程度上减少了定位指针中轴线所在直线过程中的干扰.实验结果表明本文所提出的基于深度学习的指针检测的平均准确率高达96.55％.对于复杂背景下指针式仪表的指针区域的检测具有良好的准确性与稳定性.     

一种指针式仪表非接触测量方法

提出了一种基于图像处理技术的指针式仪表非接触测量方法.研究了指针式仪表的圆心、半径、指针角度以及零刻度自动检测与校准的计算,在基于点Hough变换拟合其圆心与半径以及中心投影法确定指针大概位置的基础上,提出了一种基于亚像素定位的拟合指针直线的方法,具有指针式仪表高精度的自动检测与定位,从而实现了指针式仪表非接触测量.实验表明,该方法具有快速、准确等特点且切实可行.     

基于机器视觉的指针式仪表示数识别方法研究

基于机器视觉技术实现指针式仪表数据的自动读取具有重要意义,针对现有方法中存在的识别精度不高等不足,提出一种基于标定的指针式仪表数据视觉读取方法。首先,基于标定模板完成仪表表盘最大、最小刻度线识别与斜率计算;其次,通过仪表表盘图像预处理及连通区域筛选得到指针大致区域;然后,融合Hough和边缘聚类与拟合方法实现仪表指针边缘的精确定位,进而实现指针数据的识别与读取;最后,以某品牌避雷器监测器为例,对上述方法进行实验验证。结果表明,该方法能够准确、稳定的识别出指针式仪表读数。     

基于机器视觉的汽车仪表盘指针检测

基于机器视觉构建汽车仪表自动检测系统已成为实现仪表生产测试的主要途径;基于图像空间到参数空间的收敛映射,提出了改进CM-Hough变换检测算法对汽车仪表盘的指针位置实施检测;首先,介绍了基于机器视觉对汽车仪表的符号及指针进行自动检测的系统组成;接着,针对经典Hough变换发散映射运算量大的缺点,提出了基于收敛映射CM-Hough变换进行指针检测的算法,给出了利用Hough变换的检测结果直接解算指针位置的方法;最后,将算法由软件编程实现,通过测试实验验证了算法的实时性和有效性,测试数据分析显示了指针位置误差小于1％.     

改进Faster R-CNN的汽车仪表指针实时检测

针对产业化的汽车仪表指针人工视觉检测效果差、检测速度慢和实时性低等问题,本文提出了一种改进的Faster R-CNN汽车仪表指针实时检测算法。通过改进原始的RoI网络层结构,实现小目标高低层特征之间的完整传递;采用双线性内插算法替代两次量化操作,使得特征聚集变成连续的过程,能够有效减少计算时间;最后将工业机采集的视频数据,预处理成VOC格式数据集进行训练,调整超参数得到改进汽车仪表指针检测模型。实验结果表明:所提出的方法能够快速、准确地实现汽车仪表指针检测,单张图片的平均检测时间为0.197 s,平均检测精度可达92.7%。在不同类别仪表指针的迁移实验中,展示了良好的泛化性能。     

机器视觉仪表识别方法的研究进展

介绍了机器视觉仪表识别方法的研究进展,具体给出了仪表刻度线、指针的定位、读数识别的原理和方法,并将这些图像处理算法的优劣进行对比,提出要结合仪表特征(多指针多颜色、均匀刻度、非均匀刻度)选择算法进行识别;同时,分析了采集设备中摄像头、光源对后续图像处理过程造成的影响;最后总结仪表识别的研究状况及存在的问题,为实现实验室型高准确度仪表的机器视觉自动化校表给出了一些参考建议.     

基于颜色特征提取方法的汽车仪表指针识别研究

利用HSI颜色空间中的色调提取方法,根据汽车仪表彩色指针的颜色特征提取出仪表的指针,为了消除仪表背景中与指针同颜色的像素,通过改进的差分算法提取出指针,确定指针圆心,并利用角度法计算仪表读数。研究中用MATLAB的GUI中ActiveX控件模拟了汽车转速仪表,将指针转动状态及角度判断实时显示在了模拟仪表中,实现了动态跟随。实验结果显示该研究方法对于彩色指针仪表的动态识别快速、便捷、有效。     

改进ORB和Hough变换的指针式仪表识读方法

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。     

基于LabVIEW的指针式仪表实时读数系统

提出了一种基于虚拟仪器（LabVIEW）技术的指针式仪表读数系统.对采集到的指针式仪表图像进行实时滤波处理.运用不变矩法分割表盘图像,提取感兴趣的指针目标.使用LabVIEW中的指针识别读数模块处理分割后的图像,得到指针读数.实验中采用百分表作为识别目标,结果表明,本方法识别读数迅速,准确度高,可以运用于实时要求较高的条件下.     

基于视觉显著性的指针式仪表读数识别算法

针对指针式仪表读数算法对光照变化影响较大、识别精度不高的问题,提出一种基于视觉显著性区域检测的指针式仪表读数方法.首先利用区域对比度、空间关系、中心先验性等视觉显著性区域检测先验知识,提取仪表图像指针区域;然后用无向图排序算法进行优化,抑制非指针区域的干扰,突出指针区域;再通过依次旋转仪表指针图像统计旋转不同角度时仪表指针图像在纵轴上的投影最大值,计算指针至平行于横轴需要旋转的角度,并判断指针旋转至平行于横轴时指针顶部区域与底部区域在横轴上的投影最大值在仪表图像中位置,获取指针与横轴的夹角;最后采用最小二乘法拟合指针夹角与指针刻度之间的线性函数参数,计算仪表读数.实验结果表明,该方法在不同光照下能较好地提取指针区域,得到的仪表读数与人工读数误差较小,算法稳定可靠.