基于OpenCV视觉库的秒表视频读数系统

摘要

电子秒表是一种较先进的电子计时器,目前国产的电子秒表一般都是利用石英振荡器的振荡频率作为时间基准,采用6位液晶数字显示时间。一般秒表的读数需要人工读取,而现代化测量要求尽可能实现自动化,从而减少人为因素对测量结果的影响。但有相当数量的秒表不具备程控接口,需要人工读数。出于成本和结构复杂程度考虑,目前很多监控秒表要么没有通讯接口,要么接口比较单一,或者工作在恶劣环境中,对控制设备提出了苛刻的硬件要求。另一方面,人工长时间监测和记录仪表示值的工作非常繁重,容易因疲劳等因素出错。因此,解决监控仪表的自动化读数问题十分必要。
　　通过对秒表鉴定装置自动识别,该方案在计算机平台上采用OpenCV视觉库中的一些图像处理算法,实现了秒表读数,代替了传统的人工读数操作。
　　视频识别系统是用机器代替人眼来做测量和判断,本文将机器视觉技术应用于LED数码管类秒表读数识别,用 VS2008的消息响应函数和控件功能,在软件平台人工操作,完成对字符区域的定位,降低了定位难度,提高了定位的准确度和软件的运行效率。对定位后的图像采用了图像灰度、图像平滑、图像二值化、形态学变换等预处理技术。对预处理后的图像,利用查找轮廓法实现了对字符的分割,而字符的识别则利用基于七段码的数字识别。
　　利用数字图像处理技术和识别技术可以实现数显仪表的自动识别,不仅可以提高工作效率,同时也能确保采集到的数据的准确率。

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第1章 绪论

1.1引言

1.2国内外字符识别研究状况

1．3课题研究的主要内容

1.4 视觉秒表读数识别的难点

1．5本文各章内容安排

第2章 系统总体结构

2.1 硬件的总体设计

2.2 软件的总体设计

2.3 开发平台的搭建

2.4 本章小结

第3章 秒表数字图像预处理

3.1 视频秒表字符区域定位

3.2 视频秒表系统图像预处理

3.3 本章总结

第4章 秒表表值字符分割

4.1 秒表字符区域的主要特征

4.2 常用字符分割方法介绍

4.3 本章总结

第5章 秒表表值字符识别

5.1 常用字符识别方法简介

5.2 识别方法的实现

5.3 本章总结

第6章 系统设计与实现

6.1 秒表字符识别系统的实现

6.2 系统性能测试

第7章 总结与展望

7.1 论文总结

7.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果

致谢