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.     

基于二维码匹配的指针式仪表读数识别方法

提出了一种基于二维码匹配的指针式仪表读数识别方法.该方法先实时采集高质量的仪表状态图像,同时获取二维码定位点信息以及与二维码相连接的数据库中存储的仪表类型信息,再根据二维码定位点信息对仪表图像进行快速倾斜校正,并利用二维码与仪表之间先验的几何位置关系快速提取图像中表盘所在的区域,最后根据获取的仪表类型信息,选择对应的仪表读数识别算法,以实现快速准确地识别仪表读数.实验结果表明：该方法能有效提高指针式仪表读数识别的准确率,尤其是对于复杂背景的仪表图像,该方法可用于电力系统中刻度均匀的指针仪表识别.     

LabVIEW和IMAQ在指针式仪表自动读数中的应用

应用IMAQVision图像处理软件包在LabVIEW虚拟仪器开发平台上,开发了一种指针式仪表自动读数系统。该系统以计算机视觉技术为基础,在软件上主要包括图像采集模块、图像预处理模块、图像分析模块。实验结果表明,该系统具有读数精度较高、操作简单可靠、效率高等优点,对指针式仪表的自动检测有一定的实用意义。     

指针式仪表通用读数识别方法及系统

变电站指针式仪表外观样式繁多,现有的方法只能对一个或两个指针的仪表或某种功能的仪表进行常规读数,无法同时支持两个以上表盘、两个以上指针、多种功能仪表的读数。基于以上问题,提出一种基于深度学习的通用指针式仪表读数识别方法。首先使用YOLOv5目标检测方法构建指针式仪表表盘检测模型,定位表盘位置。然后进一步在表盘中使用Mask R-CNN实例分割方法构建指针分割模型,识别指针mask区域。构建标定工具对表盘信息进行标定,将参数传递给读数识别模块。同时构建预置位纠偏算法,当预置位存在偏移时进行矫正,保证标定的信息与表盘位置保持对应。开发了指针式仪表通用读数识别模块,可对多指针、多表盘的情况进行遍历,实现任意类型指针仪表的读数识别。     

基于扫描线处理的指针式仪表快速读数算法

针对光照不均匀、指针检测速度过慢等因素造成指针式仪表读数算法无法快速、准确读取示数的问题,提出一种基于扫描线处理的快速准确读数新算法。新算法首先利用单尺度Retinex提取光照鲁棒性特征图像,然后应用提出的扫描线处理算法快速抽取进行Hough变换的特征像素点,最后用双阈值Hough变换检测直线。实验表明,所提算法创新性地将指针图像细化与双阈值Hough变换等相结合,不仅解决了光照变化的影响以及检测速度慢等问题,而且具有读数精度高、读取速度可调节等特点。     

指针式仪表识别算法及在电力巡检中的应用

针对不同形状的指针式仪表人工读数成本高、精度低、容易受仪表形状和环境干扰的问题,运用轨道巡检机器人搭载云台摄像头采集指针式仪表的图像,经过灰度化、中值滤波、二值化、提取感兴趣区域、开运算、指针细化、Hough变换和示值读数等步骤,实现指针式仪表的自动读数.该算法具有较好的鲁棒性,读数精度高达99％,且计算量小,在电力巡检中具有一定的推广价值.实验结果验证了算法的良好性能.     

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.     

基于轻量化深度学习的指针式仪表读数方法

为了降低神经网络模型对工业现场边缘计算设备计算资源的过度依赖,提出了一种轻量级MobileNetV3-YOLOv5s模型的指针式仪表读数方法。以YOLOv5s网络模型为基础,使用MobileNetV3作为主干特征提取网络,完成模型的轻量化改进。随后,利用该网络模型进行仪表区域检测、分类和分割,在使用Sift算法定位仪表区域和仪表指针后,利用得到的仪表倾斜角度信息与仪表指针旋转角度信息实现仪表的倾斜矫正和数据读取。在树莓派上进行测试,实验结果表明,提出的轻量化仪表检测算法虽然准确率较YOLOv5s和SSD模型略有降低,但是其推理耗时和模型占用内存具有显著优势。且测试表明提出算法读数相对误差控制在1%以内。因此,该方法一定程度上可以为在低成本边缘计算设备上运行复杂大型神经网络模型进行工业现场指针式仪表数据读取提供技术支持。     

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...     

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。     

基于差分图象处理和夹角比例解算的指针式工矿仪表实时判读新方法

基于图象技术的指针式工矿仪表自动判读方法是目前工矿自动化研究的热点,但摄像机摆放位置和成像畸变等因素对其判读精度的影响是一个亟待解决的问题。文章提出了一种基于差分图象处理和夹角比例解算的工矿仪表自动判读新方法,介绍了刻度校准子算法和实时解算子算法的设计与实现。测试数据表明,该方法可大大提高工矿环境下仪表自动判读的精准度和判读系统的鲁棒性。     

基于图像处理的细指针表盘识别方法研究

为了解决在细指针表盘识别中难适应光照变化、细指针难分割和表盘读数准确识别率低的问题,结合细指针表盘区域的图像特点,采用图像处理对细指针表盘读数进行了研究。首先,对表盘进行标定,获得表盘量程等先验数据,制作模板,并提出了基于SURF算法改进的多任务模板特征匹配算法;其次,根据指针活动区域,提出了基于分割扇形区域的指针定位法(Pointer positioning method based on Segmented Sector, PSS),进行图像预处理和二值化,使用最小二乘法拟合求得角度;最后,由指针角度得到读数。实验结果表明,该方法对细指针表盘识别率高,能够准确、稳定地识别细指针表盘示数。     

基于C#遥感图像处理方法的研究与实现

C#是一种最新的、面向对象的编程语言,因其具有精确简单的特点而逐渐被广泛使用。文章就采用C#语言进行编程,以灰度化和线性变换为例,实现了遥感图像处理的预期效果,不仅达到了增强图像目视效果,改善图像质量的目的,而且还使编程更加方便简单,易于操作,大大缩短了编程时间。     

变电站内指针式仪表自动测试装置研究

目前变电站内包括SF6密度继电器、温控器等在内的指针式仪表仍然未能实现自动化数据读取.本文针对这类指针式仪表提出了一种数据自动监测方案.首先分析了指针式仪表的主要类别,分析了SF6密度继电器、主变温控器、压力表的功能特点、技术参数等.然后针对这类指针式仪表的主要技术参数,提出了数据自动检定装置的设计思路和原理,最后针对...     

基于多特征信息的水表指针自动识别方法

水表的自动判读技术在工业生产中有着广泛的应用,这种技术主要是通过水表指针的自动识别来实现的.针对水表指针识别中存在的问题,提出了基于多特征信息的指针自动识别方法.首先利用色调信息定位红色指针,结合表盘结构特征实现指针信息显著区域的分割提取;然后采用基于色调信息的P-分位数法提取出指针子表盘区域,较好地解决了低对比度、阴影等干扰因素引起的检测精度下降的问题;最后提出了一种改进的模板匹配法,分区实现了指针指向的快速识别.通过对大量不同条件水表图像的检测,实验结果表明该方法识别精度高、耗时低.     

基于图像处理和模式识别的网络图像监控系统

随着科学技术和生活水平不断的提高,人们的财产和人身安全问题已经不仅仅来自于传统的经验,而是逐渐的转变到虚拟的网络当中;为此,提高人们的隐私安全和财产安全需要加强网络监控,其中图像监控是较为主要的方面;加强图像监控的可靠性和实时性,是实现社会稳步发展和人民网络隐私安全的首要目标;应用计算机网络技术和现代化通讯技术相结合,综合图像处理技术和模式识别技术的应用,设计应用于网络图像监控系统是当前社会发展的安全技术保障之一;文章通过对图像监控进行简析,阐述图像处理技术和模式识别技术的相关方面,探讨研究网络图像监控中图像识别和处理方面的技术;通过对图像处理中的色彩均化和模糊识别实验,得出其对于网络中传播的图片辨识度和提取信息能力具有很高的发展。