基于数字图像处理技术的指针式仪表自动判读系统框架

将检定技术与图像处理技术相结合，通过CCD摄像头获取但表图像，由计算机处理，实现指针式仪表的自动检定．     

基于LabVIEW8.5和ActiveX技术的报表生成

比较了LabVIEW生成报表的4种方法,提出利用LabVIEW8.5和Excel2003进行数据通信,给出了将虚拟仪器测试和实验过程中数据生成报表的具体步骤。为了生成报表的目的,利用ActiveX自动化技术的方法,进行仿真实验;获得的结果是报表符合要求。得到的结论是利用ActiveX技术能够产生满足客户需求的报表,同时使用Excel可以对实验数据做进一步处理。     

基于深度学习的模糊指针式仪表矫正读数方法

变电站户外巡检任务中,由于大风,大雾,路面不平等复杂环境影响,巡检机器人容易出现抖动和视角偏差,导致所获取的仪表图片出现模糊,倾斜等问题,难以保证指针式仪表识别读数的准确性。为解决此问题,结合YOLOX目标检测,DeblurGAN-v2图像增强,DeepLabV3+语义分割神经网络算法,研究了模糊指针式仪表矫正读数识别方法。首先改进YOLOX网络实现仪表表盘、指针区域和仪表文字信息提取,并获取仪表参数,其次增强DeblurGAN-v2网络的特征提取能力,去除图像模糊影响,然后使用DeepLabV3+网络分割表盘和指针。仪表图像矫正过程采用透视变换和文本矩形轮廓矫正实现仪表高精度矫正。实验证明,该方法在检测任务中更能适应复杂环境影响,检测准确率高达97.55%,满足工业上自动化检测要求。     

电厂指针式仪表的自动识别

为实现电厂中指针式仪表的自动识别,开发了一个基于Hough变换的指针式仪表读数自动识别系统。系统首先由数码相机获取仪表表盘图像并传送到PC机,再对图像进行真彩色转化为256色灰度图、二值化、细化等预处理,然后利用Hough变换识别出指针的偏转角度,再根据仪表刻度与偏转角度的关系确定仪表的读数。试验结果表明,该系统操作简单、精度高     

在LabVIEW中利用ActiveX技术访问数据库

本文介绍了在不使用Lab VIEW附加数据库连接工具包的情况下,利用ActiveX技术实现LabVIEW访问数据库的方法。     

基于图像处理技术的指针式仪表自动检定装置

针对指针式电表自动检定中的指针信号提取,提出了一种改进的Hough变换算法,利用双阈值大大提高了Hough变换直线提取的运算速度,降低了内存占用,同时减少了直线误匹配的机会,并且用VC 语言实现了该算法。通过实验证明了双阈值的范围,结果表明了该方法在指针信号提取中的有效性。     

基于深度学习的指针式仪表识别算法研究

目前指针式仪表数据仍然基于模板匹配等传统算法,在信噪比低的情况下识别精度低,因此采用深度学习进行指针的分级定位与识别。一级识别采用SSD算法进行仪表区域定位,计算仪表倾斜角度并修正。二级指针定位使用多方位SSD算法识别指针转动角度并转换量程。使用自建的仪表数据集进行网络训练,指针式仪表检测精度达到87%;作为拓展方向,数字式仪表检测精度达88%。实验结果表明,该算法稳定性及准确度均高于传统的指针式仪表识别算法。     

基于ActiveX技术的电厂电气系统仿真软件的开发

应用ActiveX技术开发了电厂电气系统,并详细介绍了系统中电气元件的设计、动态加载,系统图的绘制及系统仿真的实现过程。该仿真软件较为详尽地模拟了发电厂电气部分的主要设备,通过励磁系统的仿真,验证了该软件的可用性证明。     

指针式仪表读数识别的研究现状与发展

在高温高压强磁场等恶劣环境下,指针式仪表有着优于数显式仪表的良好性能表现,对指针式仪表读数识别进行研究具有重要的现实意义。近年来,深度学习与计算机视觉紧密结合,基于深度学习的指针式仪表读数识别技术是前沿研究的重点方向。文中首先概述指针式仪表读数识别的过程,然后从3个方面论述指针式仪表读数识别技术的研究现状与进展：仪表图像的预处理、仪表表盘区域的检测和仪表的读数识别,论述过程中分别阐述基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。最后介绍公开的仪表数据集和应用场景,并从深度学习算法、巡检机器人工作特点和公共数据集的建立3个方面对未来的研究进行展望与建议。     

基于OpenVINO的变电站指针式仪表自动读数研究

为提高变电站巡检机器人进行指针式仪表自动读数的准确性和实时性,提出一种基于OpenVINO的变电站指针式仪表读数方法。通过关键算法的改进及OpenVINO工具的加速,样机系统对同质量图片的检测和识别速度达到78 ms,相对于TensorFlow框架提升了约40倍。通过对比改进前后Mask R-CNN的表盘分割效果、表盘矫正前后的表盘分割效果对仪表读数精确度的影响,可知在仪表自动读数阶段,仪表读数的准确度得到有效提升。     

基于LabVIEW软件的机械状态监测系统设计与仿真

根据现代设备的特点,提出了一种基于LabVIEW软件的机械状态监测系统,主要包括数据采集、数据处理及控制,给出了系统软件设计流程图。状态监测系统很好地实现了转子试验台的监测要求,具有采集数据、仿真处理数据和控制转速的功能,满足了状态监测系统的要求。     

基于LabVIEW的传感器非线性校正仪设计

本文分析了非线性校正的基本原理和实现方法，并且利用LabVIEW平台对这些方法进行了设计。通过光纤位移传感器数据进行拟合以及铂热电阻温度特性验证，非线性校正都取得了比较满意的效果。     

基于改进Hough变换和BP网络的指针仪表识别

指针仪表示数的视觉识别,对于提高电气、机械、汽车等工业领域的生产效率具有重要意义。采用Hough变换方法完成指针直线特征的识别,进而在表盘圆形特征的识别过程中对Hough变换方法进行了改进,通过减少累加像素数目结合灰度中心法来提高原性特征定位的效率和精度。在字符识别阶段,构建了一个三层次的BP神经网络。实验结果表明,该方法对于Hough变换的改进措施达到了预期效果,BP神经网络也实现了字符特征的准确识别。     

基于LabVIEW的分布式逆变器电能质量监测系统

为了实现对多台逆变器电能质量的实时监测,设计了基于LabVIEW的分布式逆变器电能质量监测系统。该系统应用了虚拟仪器技术和以太网通讯技术,以现场子系统驱动数据采集卡,实时地采集逆变器电能信号,并通过UDP通讯协议将采集到的数据发送到指定站点的远程监测子系统中。站点系统利用接受到的数据进行电能信号频率、功率、三相不平衡度和各次谐波分量等电能质量指标的分析,并建立数据库对采集到的电能信号数据和指标计算结果进行存储,分类和共享,为进一步的电能质量分析奠定了基础。     

基于虚拟仪器的变电站电能质量监测系统的应用

对已有的变电站电能质量监测系统进行介绍,在此基础上,提出基于虚拟仪器的电能质量监测系统。在借助虚拟仪器技术的灵活性和可扩展性构建监测平台的同时,利用图形化的编程语言Lab VIEW实现数据的处理、分析;系统通过电力系统的光纤通信方式实现信息发布,保证了数据采集、分析、传输的实时性。     

空调监控系统中常用控制技术及基于LabVIEW的实现方式

介绍了空调监控系统中常用的三种总线技术和标准:Modbus、Lon-Works和BACnet。结合具体实例,详细地分析了各种技术的特点、常见的体系结构及系统集成方法,包括目前最常用的DDE Server、OPC、Web Services等技术。介绍了这三种总线技术基于LabVIEW软件的实现方式,有利于促进标准的完善。     

基于虚拟仪器技术的谐波检测系统的研究

提出了一种基于虚拟仪器的谐波测量技术,给出了一种以DSP为核心数据采集子系统的硬件设计和实现方案.结合具体实例阐述了应用虚拟仪器技术进行谐波测量的特点和实现方法.     

ActiveX在LabVIEW下的事件回调和数据传递

本文介绍了ActiveX控件的特点,阐述了LabVIEW7.1下ActiveX控件的使用原理及其事件回调的注册方法,解决了事件回调编程中的数据传递难题,保证了数据的实时传输和数据处理,避免了数据的丢失和数据覆盖。本文以MSCOMM32控件为例,介绍了MSCOMM32在LabVIEW下的事件回调和数据传递技巧,具有技术的通用性,对扩展LabVIEW自身功能具有应用价值和参考价值。     

基于LabVIEW的模拟输出型电子式互感器校验系统

电子式互感器的输出与传统互感器不同,且误差的定义也发生了改变,传统的互感器校验方法已经不适用于校验新型的电子式互感器。本文介绍了一种在LabVIEW平台上实现的、用于模拟输出型电子式互感器测试的校验系统。该校验系统能准确测定出电子式互感器的比值误差、相角误差等性能指标,通过实验测试,该系统性能稳定,测试结果正确。