高精度工业仪表指针图像自动检测方法

摘要

0.5级以上各种模拟指示(指针式)标准交、直流电表在电量测量中占据很重要的作用，而且使用十分广泛。本文建立了一个指针式仪表的自动识别系统。用计算控制多功能标准源YS87B驱动指针式仪表的指针走动，然后利用高分辨率摄像头捕捉指针式仪表的图片，最后用计算机对所捕捉的图片进行识别并和标准输出比较，判定仪表好坏。本系统利用最新的计算机信息处理技术和图像理解及自动识别技术，代替人眼读数，从而实现对各种指针式仪表进行自动智能化检定，并自动处理各种繁琐的检定数据，从而将人从简单重复的劳动中解放出来，有很高研究及应用价值。　　图像的预处理就是为后面的图像识别做准备，主要包括图像去噪，边缘提取，二值化三个部分。通过对大量图片的实验，作者发现：在图像去噪部分用中值滤波，在边缘提取部分用Sobel_V模板来运算，在二值化部分用Otsu算法最适合后面指针的识别。2.仪表指针识别的中心投影法　　要识别仪表指针其实就是提取指针所对应的直线。直线提取算法多年来一直是图像处理的一个热点，其中Hough变换是最成熟，应用最广泛的一种算法。结合Hough变换，本文提出了中心投影法，这是考虑到仪表指针的特殊性，因为指针在移动的过程中，其中心是不变换的，因此我们可以先用Hough变换确定仪表指针的中心，然后根据这个中心来识别其他图片的仪表指针。因为对同一种图片中心只需确定一次，所以这部分时间可以不计。实验证明中心投影法的识别准确度与Hough变换差不多，但是速度是Hough变换的五倍，节省了大量时间，从而大大提高了整个系统的效率。3.局部Hough变换　　　实验证明本文提出的各种算法都是有效的，同时本文建立的系统能够准确的工作。关键字：中心投影，Hough变化，直线检测，仪表指针检测，计算机视觉

目录

文摘

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论文说明：资助

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第一章绪论

1.1机器视觉系统概述

1.2本课题国内外研究现状

1.3本课题的研究背景和意义

1.4本论文的章节安排

第二章系统的整体设计和图像的预处理

2.1系统的整体设计

2.1.1系统设计的指导思想：

2.1.2系统的基本原理

2.2图像的采集和读取

2.3图像去噪和灰度拉伸

2.3.1用中值滤波法去除图像中的噪声

2.3.2图像拉伸

2.4图像的边缘检测

2.4.1 Robert算子

2.4.2 Sobel算子

2.4.3 Prewitt算子

2.4.4 Laplacian算子

2.5图像的二值化

2.6本章小节

第三章图像指针的识别方法

3.1模式识别理论基础

3.2直线检测方法综述

3.3 HOUGH变换及其改进算法

3.3.1 Hough变换检测直线的基本原理

3.3.2 Hough变化的改进算法

3.4结合HOUGH变换的中心投影法

3.5本章小结

第四章基于局部HOUGH变换的指针识别

4.1截取指针部分并二值化

4.2细化

4.3局部HOUGH变换，取一位小数

4.4本章小节

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢