機(jī)器視覺(jué)在儀表監(jiān)控識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著國(guó)內(nèi)外智能監(jiān)控行業(yè)和安防產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)越來(lái)越多地應(yīng)用在人體行為及表情識(shí)別、PCB印刷電路檢測(cè)、數(shù)字和指針儀表識(shí)別、產(chǎn)品外觀檢測(cè)、物流物品分類等諸多方面，機(jī)器視覺(jué)取代人工視覺(jué)進(jìn)入各種領(lǐng)域，大大提高了人們的生產(chǎn)生活效率。在工業(yè)領(lǐng)域中，各類儀表如聲級(jí)計(jì)、噪聲劑量計(jì)、震動(dòng)測(cè)量?jī)x、壓力表等在生產(chǎn)中發(fā)揮著重大的作用，這些儀表的示值讀取通常采用人工方式，效率低、受主觀影響比較大，極易產(chǎn)生誤讀，利用機(jī)器視覺(jué)來(lái)識(shí)別儀表示值非常有應(yīng)用價(jià)值。基于上

2、述形勢(shì)和問(wèn)題，本論文研究了機(jī)器視覺(jué)在儀表監(jiān)控識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用。
　　論文首先介紹了機(jī)器視覺(jué)和儀表監(jiān)控識(shí)別系統(tǒng)的研究意義和發(fā)展現(xiàn)狀，接著對(duì)機(jī)器視覺(jué)各個(gè)組成部分做了詳細(xì)的介紹和選型方法總結(jié)，然后分別介紹了本課題的硬件組成和軟件平臺(tái)，最后通過(guò)軟件設(shè)計(jì)完成了對(duì)數(shù)字和指針式儀表識(shí)別的讀數(shù)識(shí)別，并對(duì)識(shí)別的效果做了總結(jié)。
　　通過(guò)研究工業(yè)應(yīng)用中的幾種數(shù)字式和指針式儀表的監(jiān)控識(shí)別，本課題采用了具有優(yōu)質(zhì)性能的德國(guó)Basler工業(yè)攝像頭獲取圖像

3、，借助于微軟的MFC、OpenCV、pylon SDK開(kāi)發(fā)工具實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)。
　　其中本課題的重點(diǎn)是儀表識(shí)別的算法設(shè)計(jì)。系統(tǒng)首先使用機(jī)器視覺(jué)方法采集儀表的圖像，然后利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理操作（使用加權(quán)平均法進(jìn)行灰度化、使用直方圖均衡化進(jìn)行圖像增強(qiáng)、進(jìn)行局部自適應(yīng)二值化、用開(kāi)閉操作進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理）;進(jìn)而根據(jù)數(shù)字儀表表盤上的位置、長(zhǎng)度、寬高比、輪廓等外觀特征信息提取示值區(qū)域，對(duì)指針儀表使用霍夫變換提取圓形輪廓、定位

4、出指針區(qū)域;最后使用圖像分割技術(shù)將數(shù)字和指針?lè)指畛鰜?lái)，采用自定義模板匹配方法識(shí)別出字符、霍夫線變換檢測(cè)出指針并計(jì)算讀數(shù)。
　　通過(guò)實(shí)際場(chǎng)景下的測(cè)試，本系統(tǒng)的識(shí)別速度和識(shí)別準(zhǔn)確度均能夠達(dá)到應(yīng)用的要求，具有良好的應(yīng)用價(jià)值。
　　本課題所取得的突破和創(chuàng)新部分有如下幾點(diǎn):
　　1.嚴(yán)格按照機(jī)器視覺(jué)的方法，提出了在儀表監(jiān)控識(shí)別系統(tǒng)中選用照明光源、光學(xué)鏡頭、工業(yè)相機(jī)的規(guī)則或選型指南;
　　2.通過(guò)研究和分析Basler工業(yè)相