基于机器视觉的仪表数字识别智能监控系统的设计与实现

摘要

数字仪表以其精度高、读取方便、易设置等优点在工业和检测领域得到了广泛的应用。但由于某些仪器仪表并没有提供与计算机进行数据通信的接口,要实现检测自动化,需要利用数字图像处理技术来实现仪器仪表读数的高速自动识别。
　　在此基础上,本文设计了一套可以识别仪器仪表数字的智能监控系统。该系统可以将在智能监控系统软件上播放摄像机传回的网络视频流,设置需要识别的仪表区域并用计算机实时完成仪器仪表数字的识别,将识别的结果实时显示到监控软件的界面上。此外,该软件还可以将识别的结果以Excel的形式保存下来,方便工作人员的统计和分析。
　　该系统使用MFC完成界面设计,使用波利提供的SDK完成连接网络摄像机,读取网络摄像机传回的视频流的功能。读取到回传的视频流后,利用DIB位图显示功能和MFC提供的定时器功能完成监控视频的播放。
　　根据现有监控设备获得仪表数字质量低,有严重的光晕的情况,认真设计了图像增强算法。实验证明,该算法能有效去除图像噪声,为下一步的字符识别打下基础。在字符识别方面,使用了粗网格特征提取的方法对字符进行特征提取,并使用神经网络完成字符识别。实验证明,该方法能准确的识别出0到9这10个字符,速度快,准确率高。
　　该智能监控系统使用OpenCv完成了倾斜校正,图像增强,字符提取,特征提取算法的实现,并利用OpenCv提供的BP神经网络完成字符的学习和离线识别功能。在MFC中,利用多线程编程方法将字符识别算法加入到智能监控系统,并使用临界区完成多线程之间的同步问题。使该智能监控系统拥有字符识别的能力。同时设计了类CListCtrlEx完成识别字符在智能监控系统软件上显示的功能。此外,该智能监控软件使用OLE/COM设计并完成Excel报表生成的功能。
　　实验表明:使用MFC和OpenCv设计软件对监控场景中的仪表数字进行识别是完全可行的,该软件能有效降低人力成本;本文设计的软件功能和操作性完全符合设定的软件设计目标,软件的运行合格,在操作过程中没有出现报错或命令无法加载的情况。而且该软件字符识别精度高,漏报、错报情况少,同时,该软件占用系统资源较少,使用少量的PC机就可以覆盖大量的仪器仪表。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章 绪 论

1.1 课题的研究目的与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本论文的主要工作与章节安排

第二章 字符识别关键理论研究

2.1 图像预处理与二值化

2.2 字符分割与图像归一化2.2.1 字符分割

2.3 字符特征的提取

2.4 BP神经网络相关理论

2.5 算法性能测试

2.6 本章小结

第三章 需求分析与总体设计

3.1 系统设计的用户需求分析

3.2 系统总体设计

3.3 本章小结

第四章 智能监控系统软件实现

4.1 系统软件开发环境选择

4.2网络视频图像获取设计与实现

4.3 视频播放与用户界面设计与实现

4.4 线程同步设计与实现

4.5 数据显示与报表生成设计与实现

4.6 本章小结

第五章 智能监控系统应用与测试

5.1 用户界面测试

5.2 系统功能测试与分析

5.3 系统性能分析

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文的研究结论

6.2 下一步工作的展望

致谢

参考文献