节能监测中直显式仪表图像识别系统的研究及开发

摘要

在节能监测数据采集过程中，存在大量指针式仪表和无接口数显式仪表等直显式仪表，由于其数据无法直接被计算机采集，传统读数方式多采用人工读数。然而人工读数具有强度大、成本高、时效性不强、监测周期长等缺点，影响节能监测工作的进行。本文将机器视觉技术应用至能耗数据采集系统，对指针式仪表及数显式仪表进行图像识别，为节能监测数据采集自动化提供了技术手段。
　　本文工作主要包括以下几个方面:
　　(1)根据机器视觉技术系统要求，完成能耗数据视频采集系统搭建。
　　(2)完成指针式仪表图像识别算法及程序。首先对图像进行增强，噪声滤除，之后重点分析比较双峰法、迭代法、大津法等阀值分割算法的优缺点，并针对指针式仪表提出了一种改进的基于局部区域大津算法。该算法对指针及刻度区域二值化具有明显效果。通过分析指针式仪表的结构特征，利用最大联通域法去除背景，并在此基础上实现指针与刻度的分别提取。然后通过距离法计算指针与刻度的距离求出指针式仪表读数。本算法能够有效减小由仪表刻度不均匀引起的读数误差。
　　(3)完成数显式仪表图像识别算法及程序。根据数显式仪表表面特征采用亮度提取与灰度变换的方式对图像进行增强，并将Canny边缘检测算法应用于图像倾斜校正。提出多次扫描二值化图像进行数字提取的方法，该方法具有良好的数字提取效果。在数字识别时，对基于特征的模式识别及基于统计的模式识别两种识别进行分析比较，并在此基础上提出基于两种方法串行的识别方法。该方法将数字穿线法及像素统计法相结合，减少噪声对数字的干扰作用，提高数字识别精确度。
　　(4)完成图像识别软件系统搭建，并对该识别系统进行试验。试验证明，采用视频监控图像处理识别仪表的方法在实际中可行，具有良好的识别效果，能够适应工业企业监控现场环境。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 论文的研究背景及意义

1．2 研究现状综述

1．2．1 机器视觉技术研究现状及其应用

1．2．2 指针式仪表图像识别研究现状

1．2．3 数显式仪表图像识别研究现状

1．3 本文的主要工作

2 节能监测系统中机器视觉系统总体方案设计

2．1 节能监测能耗仪表特征分析

2．2 节能监测中的机器视觉技术总体方案设计

2．3 本章小结

3 节能监测中指针式仪表识别原理及主要算法

3．1 节能监测中指针式仪表特征

3．2 节能监测中指针式仪表识别软件流程

3．3 节能监测中指针式仪表图像预处理

3．3．1 图像灰度化

3．3．2 灰度化直方图及自动对比度调整

3．4 节能监测中图像增强方式

3．4．1 直方图均衡化图像增强

3．4．2 图像滤波与平滑

3．5 节能监测中图像边缘检测与图像分割

3．5．1 阀值分割算法

3．5．2 一种改进的基于局部区域大津算法

3．6 节能监测中指针式仪表指针定位

3．6．1 最大连通域法去除仪表背景

3．6．2 霍夫变换求取仪表指针

3．7 节能监测中指针式仪表刻度提取

3．8 节能监测中指针式仪表读数计算

3．8．1 角度法指针式仪表读数计算

3．8．2 距离法指针式仪表读数计算

3．9 本章小结

4 节能监测中数显式仪表识别原理及主要算法

4．1 节能监测中数显式能耗仪表特征

4．2 节能监测中数显式仪表识别软件流程

4．3 数显仪表图像预处理

4．3．1 两种颜色模型RGB和HSV介绍

4．3．2 数码管(LED)显示仪表图像预处理

4．3．3 液晶(LCD)显示数字仪表预处理

4．4 图像倾斜校正

4．4．1 Canny边缘检测

4．4．2 霍夫变换求取图像倾斜角度

4．5 数显式仪表数字识别

4．5．1 数显式仪表数字区域粗定位

4．5．2 数字分割

4．5．3 数字识别算法

4．6 本章小结

5 节能监测软件开发及实例分析

5．1 软件系统组成

5．2 系统运行界面

5．3 节能监测软件开发及实例分析

5．4 本章小结

6 总结和展望

6．1 本文总结

6．2 展望

参考文献

致谢

个人简历