基于图像的复杂仪表读数识别

介绍自行开发研制的基于图像处理和识别技术的多指针复杂仪表的自动读数系统的组成和工作原理。分析和阐述了仪表指针示数的识别算法。利用该系统对某自来水公司进行大量测定，结果表明，该方法具有很好的稳定性、准确性、快速性等特点。     

巡检机器人中的指针式仪表读数识别系统

为了解决智能巡检机器人仪表读数识别中易受光照变化影响、识别精度不高等问题,结合高压变电场中常见指针区域的图像特点,建立了指针式仪表读数高精度识别系统。鉴于巡检机器人的室外工作环境,提出了迭代最大类间方差算法,实现了多种光照条件下仪表图像的指针区域提取。经过分析指针转动和图像特性,提出了基于Hough变换的指针角度识别,推导出指针角度与仪表读数的函数关系。该算法较传统Hough变换角度提取法,增加了指针中心线通过表计中心等约束条件,提高了指针角度提取的精度,降低了搜索数据量和搜索时间。通过大量实验验证所建立的表计读数识别系统可实现室外各种光照条件下表计读数识别,获得95%以上的正确识别率。多组鲁棒性实验分析表明,该系统对光照条件、指针宽度、表盘干扰、拍摄角度(不产生指针阴影)具有较好的鲁棒性,但由于拍摄角度而产生指针阴影时,会引起较大的指针中心线提取和角度计算偏差,从而降低仪表读数识别精度。     

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Linux系统的非线性指针式仪表识别研究

对常用的指针式仪表提出了一种新的识别方法,利用标度间隔,分度长与刻度值间的对应关系,识别指针读数,可对线性刻度和非线性刻度的仪表指针“读取”数值。系统采用嵌入式系统设计方案,使用嵌入式Linux为操作系统Qt／Embedded为用户界面开发环境。USB摄像头实时采集表盘图像,初步建立了软、硬件指针仪表图像识别系统,有利于降低成本,增加便利性。     

基于机器视觉的指针式仪表读数自动校准方法

指针式仪表是工业生产的重要辅助工具,其读数显示精度直接影响工业生产质量,通过机器视觉技术的应用优化设计指针式仪表读数自动校准方法。首先,利用机器视觉技术采集指针式仪表图像,经过灰度化处理、畸变校正和滤波等3个步骤,完成初始图像的预处理;其次,定位提取仪表图像中的表盘区域、指针以及刻度线;最后,利用角度法自动识别当前的仪表读数,确定仪表校准方向,计算仪表校准量,实现指针式仪表读数的自动校准。实验结果表明：应用优化设计的校准方法,压力表、温度表和电流表的平均校准误差分别降低了3.88 MPa、0.78℃和0.044 A,即优化方法在校准效果方面更加具有优势。     

变电站室内数显仪表的读数识别

该文在MATLAB编程环境下,针对变电站内数显仪表的特点,提出一种基于模板匹配的数显仪表读数识别方法。该方法首先建立数字0~9的模板库;然后在对原始仪表图像进行一定图像预处理的基础上,采用最大类间方差法(OTSU)分割出目标数字区域,并按照模板对数字矩阵进行统一化处理。由于数显仪表的读数都是七段式数码管,数字类型统一,通过充分运用模版匹配可将数显仪表的读数识别出来。该方法易于实现,识别率高,对数显仪表识别具有一定的指导意义。     

基于YOLOv5和U-net的指针式仪表读数识别方法北大核心CSCD

针对不同背景、距离条件下指针式仪表读数识别准确性低的问题,提出了一种结合YOLOv5和U-net的仪表读数识别方法。首先引入了YOLOv5算法检测并提取仪表区域;其次采用Hough梯度圆检测提取纯仪表盘和U-net分割算法准确分割出指针轮廓,并通过指针细化,加权最小二乘法拟合指针所在直线,根据定位坐标系获取指针方向和偏转角度,最后利用指针的偏转角度计算仪表读数。结果表明:提出的方法检测每张图像的平均耗时为64.511 ms,读数识别的成功率达97%,平均引用误差为0.577%,能快速并准确地识别出指针式仪表示数。     

基于嵌入式Linux非线性指针式仪表识别系统的研究

对常用的指针式仪表提出了一种新的识别方法,利用标度间隔,分度长与刻度值间的对应关系,识别指针读数．可对线性刻度和非线性刻度的仪表指针“读取”数值。系统采用嵌入式系统设计方案,使用嵌入式Linux为操作系统Qt／Embedded为用户界面开发环境,USB摄像头实时采集表盘图像,初步建立了软、硬件指针仪表图像识别系统．有利于降低成本,增加便利性。     

常用指针式仪表识别技术研究综述

指针式仪表识别技术是模式识别领域的前沿研究方向,也是一项具有广阔应用前景的图像处理与识别检测技术。文章对目前应用的指针式仪表识别技术,主要实现方法、步骤及算法进行了总结,分析了它们的优缺点,最后根据国内外指针式仪表识别研究和应用的现状,指出其发展方向。     

户外巡检机器人指针式仪表识别方法研究

在户外巡检环境下,巡检机器人捕捉到的图像容易受到环境因素的影响,导致仪表识别读数精度低、鲁棒性差。针对这一问题,提出了一种基于改进PSPNet的指针式仪表识别读数方法。首先使用YOLOv5识别出仪表区域,然后通过改进PSPNet提取出指针和刻度线区域,随后经过透视变换和提取指针直线,最后根据角度法计算出仪表读数。实验结果表明：在各种户外复杂环境下,指针式仪表读数平均相对误差为1.28%,平均引用误差为0.68%,每张图片平均处理时间为1.28 s,准确性和稳定性较高,为户外巡检机器人指针式仪表识别提供了有效手段。     

基于SIFT算法和改进最小二乘法的汽车仪表指针的识别

采用模板匹配和改进的最小二乘法对汽车仪表指针的识别进行研究。首先通过中值滤波、二值化对仪表图像进行预处理,然后通过SIFT算法获得目标位置指针区域,最后细化和最小二乘得到仪表指针直线方程。实验结果表明,该方法的精度能满足工业要求,提高了检测的实时性。     

基于局部基面参数化的点云数据边界自动提取

提出了一种反求工程中基于局部基面参数化方法的点云数据边界特征的自动提取方法。首先选择合适的局部基面 ,然后用点云垂直投影于局部基面投影点的参数化代替空间点的参数化 ,二次参数曲面逼近点云 ,再利用曲面的微分特性估计点云数据的曲率值 ,求出曲率极值点 ,从中提取边界点。通过这些边界点可以进一步拟合边界曲线 ,达到对点云数据进行自动分片的目的。该方法具有较强的可操作性和实用性 ,对于反求工程的自动化和智能化研究具有实际意义     

刚性转子自动平衡控制策略

针对无平衡块位置传感器的质量补偿型自动平衡头 ,提出了刚性转子基于影响系数法的快速平衡控制策略 ,它能不停机地辨识出系统主要特征参数 ,准确计算出平衡块的平衡位置 ,成功地解决了自动平衡耗费时间长、精度不足的问题 ,操作简便。为了尽可能减小各种随机误差对平衡精度的影响 ,还提出了递推改进算法。对该控制策略进行了计算机仿真 ,取得了较为理想的效果。     

冗余仿人臂避关节物理约束的一种逆运动学问题求解方法

冗余仿人臂有无穷多组逆运动学解满足末端位姿要求,但由于其连杆机构与形状的设计仿人臂每个自由度都有关节位置物理约束。为使所求取的逆运动学解最大化地远离仿人臂关节限位,提出冗余仿人臂(8-DOF)一种几何-数值迭代相结合求解逆运动学问题方法,该方法在计算出仿人臂逆运动学解几何表达式基础上,以仿人臂的“远离限位度”指标构建适应度函数并以此为寻优目标,通过粒子群优化方法(Particle swarm optimization,PSO)搜索冗余关节角最优组合,并获得满足仿人臂末端位姿要求的最优逆运动学解。该方法不仅解决了冗余仿人臂逆运动学多解问题,而且所求关节角不存在理论误差、求解速度快及所求关节角远离关节位置限位裕量大的优点,仿真试验验证了该方法有效性。