基于OpenCV的手持式和面板式数字仪表自动采集系统

利用OpenCV计算机视觉库,通过图像/视频感知设备对手持式和面板式数字仪表的显示区域进行图像采集,在对图像几何校正、自适应阈值二值化等预处理后,使用霍夫变换校正倾斜字体,随后对图像先垂直再水平分割,进行图像归一化处理,利用七段码的12个特征值经过训练构成神经网络,最终完成对字符的识别。     

船用指针式仪表自动识别方法研究

指针式仪表的自动识别为船舶设备的实时监控和信息化管理提供了有效的技术手段。本文通过计算机视觉技术对指针式表盘自动判读方法进行了研究。实现了对多种指针式仪表的同时识别,识别过程分为表盘分割、刻度识别、指针识别和仪表类型识别等几个部分,运用中心投影法和图集分类比较法等确定了仪表刻度、指针位置和仪表类别,实现了船用指针式仪表示值的自动识别,并通过试验和误差分析验证了识别方法的有效性。     

指针式仪表示值识别系统研究

指针式仪表识别系统采用机器视觉技术和数字图像处理算法,实现了对指针式仪表示值的自动识别.使用图像差影法、自适应阈值分割算法和最小二乘法进行圆心拟合;提出区域分割方法及中心投影法,对表盘图像进行分块处理,提取表盘刻度,快速识别出表盘指针所处位置.实验表明,采用该系统的识别值与目测值的最大偏差为0.16μm,最小偏差为0.10 μm,检定时间缩短为原来的1/1000,提高了检定效率、检定精度和检定结果的准确性.     

基于特征检测的数字仪表数码快速识别算法

为对数显类仪表的显示数据进行自动识别与监测,提高该类仪表的自动化水平,需要研究仪表数码快速识别算法。该文提出一种基于特征提取的数字仪表数码快速直接识别算法。将图像进行预处理后,对数显屏幕进行定位。通过列切实现单个数码字符切割,对单个数码字符进行七段特征检测和五线相交检测,实现对正体数码和斜体数码的快速直接识别。实验表明,算法基本可以满足各种仪表数码的识别需求,识别速度快、准度高。     

基于ELSD的指针式仪表自动识别算法研究

为实现指针式仪表自动识别,本文提出一种基于直线椭圆检测器(ELSD)的指针仪表自动识别策略。整个策略包括刻度线粗识别、仪表圆弧边界拟合、刻度线重识别和排序、仪表指针识别以及仪表示数计算等5个模块。首先,使用本文设计的自动迭代算法将检测到的线段匹配成对,并结合K-means聚类算法得到粗识别的刻度线;接着,根据粗识别出的刻度线与检测出的仪表圆弧位置关系确定仪表圆弧边界;然后,根据仪表刻度线与圆弧边界相交重新确定刻度线并进行插值补全、排序,构建出整个仪表刻度线坐标系;最后,根据仪表指针自身结构特征得到指针在坐标系中的位置并计算出仪表示数。通过实验结果可知,本文提出的算法可减少对模板图像和人工标定的依赖,在保证准确率的情况下能简化并加快整个仪表自动识别过程。     

GDX1包装机IPC控制系统的研发

目的 为加强银行智能办理业务的设备性能,提高票据数字的识别效率,研究一种改进的算法来获得更高的数字识别效果。方法 根据银行票据的印刷数字特性进行字符的提取和分割,经过图像采集、降噪、二值化之后使用起点直方图法结合步长法进行字符的分割,然后使用改进的LENET卷积神经网络用于提取数字特征,进行分类。结果 通过实验,结果表明文中提出的方法进行复杂环境下的印刷数字识别,准确率达到95%以上,识别速率为1.169 s/张。结论 利用新的字符分割算法与改进的LENET神经网络相结合,可以很好地识别干扰强的印刷票据,准确率高。     

多参数数显仪表的自动识别方法研究

为提高数显仪表的识别精度和速度,提出一种针对多参数数显仪表的自动识别方法,并以电焊机的电流和电压作为算法验证。对于数显表显示的字符3和7,由于这两个字符的宽度原因,传统的穿线法会导致较高的错误识别率,因此提出一种用倾斜直线代替传统的竖直直线的改进方法。由于数显仪表的字符颜色种类繁多,利用V通道(HSV色彩空间)特征解决各种颜色数显的识别,并且减少计算量、提高定位精度。通过分析字符的特征,利用字符右侧边界的高度信息快速确定小数点位。实验结果表明该算法能够以较高精度实时识别电焊机上的多参数字符和小数点。静态识别率为99%,平均识别时间7.2 ms/张,相机动态识别率为98.4%,平均识别时间为8.5 ms/张。     

数显仪表上下波动的原因

我厂的井式退火炉,采用ST数字温度调节仪控 温,其准确性、灵敏度都优于动圈式仪表。 但正是由于灵敏度较高,稍有干扰,就使仪 表数字频繁波动。现就几年来使用中经验 所得,介绍如下: 一是仪表本身原因引起,检查方法是 拆掉输入信号线,用直流电位差计输入一 固定信号至数显仪表,如有上下波动,应检 查仪表内部,各插接部件有无接触不良等, 可用手按压后再观察。 二是补偿导线受交流电源干扰引起。 我厂在刚开始使用数显仪表时,由于对补 偿导线没有严格的屏蔽,在使用中常有乱 翻字的“跑温”现象,后经用金属蛇皮管对 补尝导线屏蔽,并尽量使电源…     

数字仪表显示值的快速识别方法

在很多工业应用中需要对仪表显示值进行自动识别。根据数字仪表字符的特点，提出一种新的特征提取方法。在单个数字图像中定义7个子区域分别对应7个数码管，以没有点亮的数码管作为特征，并针对此特征设计了相应的识别算法。实验表明，数字仪表显示值的快速识别方法的识别率达99％，对16位数字的识别时间不超过0.5毫秒，并具有较强的抗干扰能力，完全满足仪表显示值实时自动识别对准确率和速度的要求，具有较高的应用价值。     

一种车牌自动识别算法研究

汽车车牌自动识别是智能交通管理的重要部分,对管理和监控车辆有重要作用.提出了一种车牌自动识别算法.首先提取摄像头拍摄到的车辆照片,对图片进行灰度化、图像降噪、二值化等预处理,然后对车牌号码进行定位、分割和归一化,再根据字符的特征用多级分类器对车牌号逐级分类,最后用模板匹配法对车牌号码进行识别,这种方法计算量低,准确度高...     

卫星遥感图像中类圆形油库的自动识别方法

油库是典型军事目标之一,对其识别是卫星图像判读的一项重要内容,传统的方法是通过判读员进行人工判读,工作量非常大是其缺点之一。为了克服这一缺点,本文提出了一种类圆形油库的自动识别方法。首先利用Kapur熵法对图像进行阈值分割,得到二值图像：然后对二值图像中的白像素进行最近邻聚类形成团块,并计算其面积以及体态比和矩形度等形状参数;最后利用油库近似圆形和成群分布的特点对油库群进行识别和定位。实验结果表明该方法对于高分辨率卫星遥感图像中的类圆形油库的识别是很有效的。     

一种基于傅立叶描述符的颗粒图像分析方法

颗粒图像分析广泛应用于大气颗粒、细胞细菌采样分析等产品的研究开发.使用图像颗粒分析的一般步骤是首先通过专用的图像采集设备获取需要分析的原始图像,然后使用计算机图像处理和模式识别的分析技术进行分析处理,从而确定颗粒几何特征.本文从应用的角度出发,提出了一种基于傅立叶描述符的颗粒自动识别方法.首先,将采集的原始图像进行除去噪声、光照校正等预处理以改善图像的质量然后,使用边缘检测Canny算子进行边界提取,再通过轮廓跟踪方法获得物体的轮廓边界;最后,将从图像中分割出来的颗粒图像轮廓,运用傅立叶描述符对颗粒图像进行识别.实验结果表明使用傅立叶描述符方法对颗粒图像进行分析识别具有良好的效果,证明了本文方法的有效性和鲁棒性.     

字符形态特征的机械仪表判读算法

基于字符形态特征提出一种快速的机械仪表判读算法.该方法中采用平滑滤波对灰度化后的图像去除噪音,再使用OTSU算法进行二值化,同时根据图像投影确定表盘区域,最后将Canny算子和Hough变换结合对图像进行矫正并分割字符.字符判读模块中对图像进一步去除噪音,对字符形态特征进行加权计算和对比,准确识别出仪表示值.通过实验证明,该算法辨识率高,有较好的实用性.     

一种仪表图像整体阈值分割方法

通过对仪表图像特征的研究，介绍了利用计算机图像处理与模式识别技术，进行机器识别过程中采取二值化分割的一种基于Otsu算法的方法，并指出了其存在的不足以及应进一步研究的问题。     

基于数字图像识别和光纤传感器的直流大电流在线校准装置

在电解冶金和电化学工业领域,大量霍尔直流超大电流传感器无预留校准接口.针对这一实际问题,设计了一种基于数字图像识别和光纤电流传感器的直流大电流在线校准装置.该在线校准装置以光纤电流传感器为标准,利用图像传感器实时采集霍尔电流传感器二次显示仪表的示数图像,对采集到的图像进行灰度化、中值滤波、二值化、闭运算、字符分割等预处...     

数字电压表性能浅析

随着电子技术的发展,数字式电测仪表将逐步代替长期使用的指针式仪表,数字电压表又是构成其他型式数字电测仪表的主体。数字电压表是采用数字化的测量技术,将被测物理量由模拟量转换为数字量,再经过数显单元直接加以显示的仪表。数字式电压表有着广泛的应用,已经逐渐成为了当前便携式数字测量仪表中最主要的测量仪表之一。     

机动车牌自动识别软件技术分析

探究图像处理技术在机动车车牌自动识别技术中的应用步骤。按照车牌定位由彩色图转化到灰度图、车牌区域分割、车牌位置校正、车牌图像二值化处理等步骤,对车牌字符的识别进行分析,同时参照大量的实验结果,对自动识别技术进行修正。     

自动识别航空CCD图像上建筑物的方法

针对高分辨率航空CCD图像上建筑物的特点,提出了一种自动识别规则建筑物的新方法。通过系统级几何校正和平滑处理实现图像的预处理,组合拉普拉斯图像锐化和阈值分割方法准确检测CCD图像上的边缘信息。应用二值图像像元的邻接连通量提取线段信息,提出了根据图像双向投影图确定建筑物角点位置的方法,并对角点位置序列进行搜索和匹配识别,从而提取建筑物轮廓信息。通过实际的航空CCD图像处理说明方法是可行的,识别的有效率达到85%左右。     

改进的穿线法的卡尺图像识别

为了提高卡尺显示的数字识别效率及识别精度,提出了一种基于改进的穿线法的数显卡尺图像识别算法。传统的穿线法在数字图像识别时对图中数字垂直方向有倾斜的数字图像的识别会频繁出现错误,实用性差,有缺陷,无法在智能制造现场大范围推广。针对这个问题,先采用Radon变换对数字图像的垂直方向倾斜角进行估计,再利用该估计角度的倾斜直线代替传统穿线法竖直直线,进而通过数字图像分割和处理,实现高效率识别。实验结果表明,该算法识别率约为98%,很好地满足了工业测量中大范围高密集度的数字图像识别的使用要求。     

自然场景图像的字符识别方法

目的基于大津算法(Otsu算法)对图像进行分割,利用光学字符识别方法对自然场景图像中的英文字符进行识别。方法首先用分块Otsu算法对图像进行初步的二值化,然后通过对二值化结果的分析,把原始的输入图片分割成单个字符的子图,再对各子图重新用Otsu算法进行二值化,最后对最终得到的二值化结果进行识别,再结合之前得到的每幅图的字符数量信息和词典信息,对识别结果进行修正,得到最终的识别结果。结果在ICDAR2013数据集上测试文中算法,单词正确识别率为46.03%,总编辑距离为474.5。结论文中提出的以Otsu为基础的分块识别算法,能够更好地分割复杂背景图像的背景和文本,同时结合词典信息对识别结果进行了修正,改善了识别效果。