基于单参数同态滤波与全局对比度增强的指针仪表读数识别方法

为解决光照变化、指针阴影对指针式仪表读数识别的影响,提出具有单参数的指数型同态滤波与全局对比度处理的仪表读数识别方法.设计了单参数指数型同态滤波器来增强图像对光照变化的适应性;利用全局对比度图像增强算法来突出表盘信息区域;通过二值化、连通域处理、形态学处理提取指针区域;通过细化处理和累计概率霍夫变换定位指针中心线;获取...     

基于改进GA-Otsu与RANSAC回归的指针式仪表识读算法

为解决指针式仪表的人工读数效率低、识读精度不高等问题,提出一种基于改进GA-Otsu与RANSAC回归(随机抽样一致性)的指针式仪表识读方法。利用ABF(自适应双边滤波器)对指针式仪表图像进行纹理和噪声滤除,结合Hough梯度法与Mask掩膜法对仪表图像进行表盘提取。基于改进GA-Otsu的图像分割算法得到分离的指针区域,经过形态学处理提取指针细化图。采用RANSAC算法拟合得到指针中心所在直线,计算其角度值,并结合量程信息与角度法完成仪表读数识读。实验结果表明,该算法能有效地分离指针目标与背景,相较改进前识读速度提升了约42.34%、识读平均相对误差小于1.15%,并对不同光照和阴影干扰均有较强的鲁棒性。     

基于SVM的精密指针式仪表自动读数方法

针对精密指针式仪表读数算法对自动读数的自适应性差问题,提出一种基于SVM的精密指针式仪表自动读数方法。该方法首先对二值化处理后的仪表图像通过面积形态学提取刻度并做极坐标变化,再利用面积形态学特征提取刻度与指针位置,最后利用SVM识别刻度对应的数值进行读数判读。实验表明,自动读数结果与实际数值相比误差均小于0.1%,算法稳定可靠。     

基于YOLOv5的指针式仪表自动读数方法研究

为了实现复杂环境下指针式仪表的自动读数,提出了一种基于目标检测的指针式仪表自动读数方法。首先,针对复杂环境下仪表检测困难的问题,利用改进的YOLOv5算法对仪表表盘进行检测,并提取出表盘区域;其次,结合AKAZE(accelerate-KAZE)算法、随机抽样一致性算法(random sample consensus, RANSAC)和椭圆拟合算法对提取出的表盘做2次透视变换,实现对表盘的倾斜校正;最后,将无倾斜的圆形表盘通过极坐标变换展开成矩形,再利用YOLOv5算法对指针位置进行识别,采用距离法得到最终读数。实验结果表明,所提方法的读数最大相对误差低于2.5%。此自动读数方法具有稳定性和准确性,可满足各类工业场景下的实际应用要求。     

基于灰度梯度联合二值图的抗干扰指针仪表自动识读方法

无人值守机器人在智能配电房进行设备状态检测过程中,需对配电房内的各类指针式仪表进行自动化识别判读。对于方型指针式仪表检测过程中出现的大角度倾斜、阴影与反光干扰,提出一种基于灰度梯度比值阵与联合二值图的抗干扰指针识别算法。在表盘定位过程中,提出基于灰度直方图峰值检测与灰度梯度比值阵相结合的方法,有效消除了边框阴影的干扰,实现四条边框方向的定位;在指针识别过程中,提出基于联合二值图的方法,有效增强了表盘中的指针信息,并通过Hough直线检测与线段聚类,最终进行倾斜校正从而获取指针角度。利用C++语言与OpenCV视觉库在计算机中进行算法实现与验证,结果表明,该算法在强干扰条件下仍表现出较高的鲁棒性和精度,具有较高的应用价值。     

基于YOLOv4的指针式仪表自动检测和读数方法研究

针对仪表自动检测读数时,由于仪表特征不明显、复杂背景环境等因素造成的仪表检测困难、提取速度慢的问题,提出了一种基于YOLOv4的指针式仪表自动检测和读数方法.首先,利用YOLOv4检测提取了仪表盘区域,采用霍夫变换裁剪了表盘区域;其次,在表盘区域查找了刻度线轮廓,利用最小二乘法拟合了刻度线轮廓直线,得到了指针回转中心;...     

基于透视校正的指针式仪表读数识别

针对在倾斜拍摄条件下如何正确获取指针式仪表读数的问题,提出了一种基于透视校正的识别方法。采用色值叠加法进行图像增强;采用Otsu算法对图像进行二值化,并通过最大连通域获取仪表表盘区域;采用Hough变换法和最小二乘法进行表盘区域的边界直线的提取;通过透视变换法对表盘区域图像进行校正;利用兴趣区模板提取指针特征,并通过最小二乘法确定指针的偏转角度,用以计算仪表的读数。实验结果表明,所提方法具有较高的准确度和较好的实时性,对在倾斜条件下拍摄的仪表图像进行读数识别具有一定的实用价值。     

基于刻度轮廓拟合的指针式仪表自动识别方法北大核心CSCD

为实现仪表的自动识别,提出基于轮廓的表盘区域检测与基于最小二乘法和刻度点定位的仪表示数识别方法。该算法通过二值化、滤波等预处理方法减少干扰,结合轮廓间的内嵌关系,提取出包含指针和刻度的表盘区域,得到仪表盘刻度轮廓集,并采用随机最小二乘法拟合表盘椭圆。通过分析指针的特性,提出基于EDLines直线检测算法的指针检测方法,完成对表盘内指针的提取与定位。最后根据指针直线方程、刻度编号和量程范围自动完成读数。实验表明,该算法具备较强的抗干扰能力,读数与人工读数误差较小,满足实际精度需求。     

基于计算机视觉的指针式仪表智能判读方法

指针式仪表的自动读数是近年来的热门研究内容，但一直存在由成像畸变导致的误差较大的问题。本文提出了一种基于计算机视觉的指针式仪表示值精确判读方法，在对指针式仪表图像中的指针与表盘长刻度进行提取并对其倾斜角度进行检测的基础上，依据针孔成像模型，分析了摄像机内部畸变参数对两直线间夹角成像失真的影响，建立了指针与零刻度间夹角、长刻度与零刻度间夹角的失真校正算法，采用牛顿插值法对指针与零刻度间夹角和仪表示值间的关系进行函数逼近，提高了基于计算机视觉的指针式仪表智能判读的准确度。对0．5级伏安表的判读实验证明了方法的有效性与正确性。     

基于图像处理的汽车指针式仪表自动检测设计

目前我国汽车行业普遍采用人工检测仪表的方式,传统的肉眼判读方法受人的主观因素和外界环境的影响较大,本论文通过研究一种基于图像处理技术的汽车指针式仪表自动检测方案。利用图像处理技术,通过实现图像二值化,形态学处理与细化等图像预处理。采用计算区域特征与最小二乘法的方法识别并拟合出指针所在的直线,实现汽车仪表的指针检测。这种方法能减少运算量,并能准确地识别出指针直线和待求指针所指示的数值大小。