基于MSER-Otsu与直线矫正的仪表指针定位算法

针对配电站无人值守作业机器人执行巡检任务时对指针式仪表的识读需求,提出一种结合MSER-Otsu阈值分割与Hough变换直线矫正的仪表指针定位算法。利用最大稳定极值区域算法从表盘图像中粗提取出指针区域,引入迭代Otsu算法进一步对该区域进行阈值分割,将指针、阴影和背景区域像素点分离后仅保留指针的二值化图像,对其采用Hough变换进行指针中心线预定位,再以Huber loss为最优化函数对预定位直线进行矫正,最终完成指针中心线的定位。实验结果表明,该算法能在复杂环境中对仪表指针进行精确定位并计算指针偏转角度,与Hough变换算法和Huber loss拟合算法等相比,其处理速度更快且鲁棒性更高,能满足配电站巡检机器人的实际需求。     

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。     

指针式仪表读数的机器视觉智能识别方法

为快速准确地自动识别指针式仪表读数,采用机器视觉技术,结合减影法和Hough变换法对仪表读数进行智能识别.对指针式仪表图像进行图像二值化、形态学处理和边缘检测预处理;利用Hough变换检测仪表中的指针,计算得到指针方向和定位圆形,实现指针式仪表的智能识别.实验结果表明:读数识别的平均相对误差为0.91%,精度较高,能较好地识别指针式仪表读数.     

基于区域生长的指针式仪表自动识别方法

针对复杂多指针式仪表的读数自动识别难度大精度低的问题,提出了一种基于区域生长的指针式仪表自动识别方法。算法主要由基于区域生长的指针提取算法和基于 Hit-Miss 变换法击中直线或基于最小二乘法拟合直线的指针识别算法所组成。其中,区域生长所需的种子点通过基于差影法的模糊聚类自动选取。实验表明,基于区域生长的指针提取算法有效提取了指针特征,为 Hit-Miss 变换法和最小二乘法获得良好的指针识别精度奠定了重要基础。整个算法高效快速,能满足实时识别的应用需求。本文首次提出将基于区域生长的图像分割算法运用于指针式仪表识别领域中,丰富了指针式仪表识别的应用方法,获得了良好的识别效果。     

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.     

基于模板匹配与Hough圆检测的仪表识别

随着自动化技术的不断发展,国内电力系统的自动化程度不断提高,无人变电站、无人配电房也逐渐普及。针对变电站中指针式圆形仪表的识别,提出了一种基于模板匹配与Hough圆检测的仪表识别方法。首先对图像进行预处理,将摄像头获取到的RGB彩色图像进行灰度化以及图像的局部直方图均衡化,将预先采集的仪表模板与待测图片进行两次模板匹配,获取仪表大致位置并对图像进行定位裁剪,通过Hough圆检测获取圆形表盘位置及其圆心坐标,将图像通过K-means方法二值化,再通过旋转虚拟直线法对指针进行拟合识别,通过角度与刻度的对应关系计算读数。利用Python和OpenCV视觉库实现算法,实验结果表明,该算法对于指针式圆形仪表识别效果显著,定位表盘位置准确,指针识别和角度计算有较高的精度。     

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。     

一种圆形指针式仪表倾斜检测方法

圆形指针式仪表的倾斜,不利于仪表数字参数区域字符图像的定位和识别。提出一种基于检测仪表名称倾斜的方法来获得圆形指针式仪表的倾斜角度。该方法将仪表表盘上的仪表名称看成一个整体,结合Canny算子、形态学与Hough变换算子来检测其倾斜角度,然后根据该倾斜角度绕仪表表盘中心点对表盘进行旋转校正,使仪表参数区域字符回到固定位置,方便仪表数字参数区域字符的定位与提高数字字符识别的正确率。实验结果表明：该算法能快速准确地检测出圆形指针式仪表图像的倾斜角度,有一定的实用价值。     

多指针水表读数识别算法研究与实现

为解决水务公司多指针水表识别问题,文中提出一种多指针水表读数识别算法。首先,通过Hough圆检测提取出水表表盘区域,定位透视变换关键点,校正水表表盘区域。然后,分割子表盘,并进行二值化、形态学黑帽运算、加运算,分割指针。最后,计算指针偏移角度,获取子表盘示数,并对各子表盘示数按规定计算,得到多指针水表读数结果。实验结果表明,该算法对子表盘读数识别准确率达到91.75%,可用于识别多指针水表,为水务公司多指针水表读数工作提供一定的技术支撑。     

百分表的自动识别系统设计

通过摄像头TWAIN接口将百分表图像提取出来后,使用区域分割的方法,将仪表表盘各个部分特征提取出来:采用消影法获得指针,Ostu的类间方差方法分割二值化指针,Hough变换获得指针边缘直线进而得到表盘中心,并利用百分表的特征将数字与刻度分离并分别进行标记与识别.通过实验可以看到,这种基于数字、刻度与指针进行综合识别的方法,具有良好的识别效果.