基于颜色提取方法的仪表彩色指针识别

主要论述了利用颜色提取及图像分割技术对汽车仪表指针位置进行识别处理的原理、步骤以及具体的实现过程.通过使用彩色提取和形态学图像处理技术,成功地提取了仪表盘中红色的指针,确定圆心并利用角度法计算出指针仪表读数.颜色提取方法为 HIS颜色空间的坐标区域表示法,与常见的先把仪表图像转化成灰度图再进行处理的方法比较,此方法对于彩色指针仪表的识别更简单有效.     

基于数字图像处理技术的针式仪表读数识别

基于数字图像处理技术的针式仪表读数识别是针式仪表自动检定的关键技术.针对角度法读数识别精度不高的缺点,采用将仪表表头原始图像预处理后,进行二值化将有用信息分割出来;用改进的Hildtch细化算法对二值化后的图像进行细化处理;利用最小二乘法拟合表头刻度线和指针.在此基础上提出了利用刻度线示值作为基准值和距离法相结合的识别算法.     

基于图像处理技术指针表的自动识别

介绍了一种运用计算机图像处理技术对指针式仪表进行自动识别读数,以实现指针表自动检定,重点介绍了检定过程中指针示值自动识别读取数据来代替人工识别的判读方法。研究并设计了采用CCD摄像头摄取表盘图像,经计算机进行图像识别及数据处理实现仪表指针自动读数,从而避免了传统人工判读方法受工作人员与仪表盘的距离和角度等主观因素导致判读的数据误差较大、效率低、可靠性不高的影响,该方法不仅解决了实际应用中有关模拟指针式仪表的检定自动化问题,而且有利于大量信息的及时采集和统一管理。     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

一种自动读取指针式仪表读数的方法

为解决变电站中自动化监控仪表读数的问题,提出基于机器学习和图像处理算法的指针式仪表自动读数方法,由仪表检测和指针识别两个阶段组成。使用全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)对输入图像进行语义分割,以检测仪表的位置并提取仪表部分的图像。利用直方图均衡化、中值滤波和双边滤波减小光照和阴影对指针识别的干扰,并利用仿射变换矫正拍摄时的倾斜,再结合改进的霍夫变换识别仪表中指针的位置,从而计算指针角度获取读数。结果表明,对于自然场景中变电站中的指针式仪表,本研究能很好地检测出仪表并识别出指针的读数,对于光照和阴影等干扰具有良好的鲁棒性,可以显著减少变电站巡检人员的工作量,提高工作效率。     

基于嵌入式ARM的指针式仪表读数的识别研究

指针式仪表自动读数识别,是实现各种指针式仪表自动检定最重要的基础．针对嵌入式ARM系统,采用了一种适合实际设备运行的指针角度识别算法——差影法,并利用最小二乘法拟合指针直线方程．系统充分利用图像动态采集设备和基于多线程系统平台,把图像处理的算法和特征提取的算法进行优化结合,使得采集和判读以多线程方式并发执行．该系统实时性较好、误差小,通过实验结果证明这种算法对于嵌入式ARM系统下的指针式仪表读数的识别具有高效性．     

基于图像处理的模拟指针表的自动识别

介绍了一种用图像处理技术实现模拟指针表的自动识别来代替人工识别的方法.首先对采集的图像进行二值化和预处理;接着对图像实施Hough变换找出图中最长的直线即指针;以及指针表指针的两个端点在图像中的坐标,根据坐标求出指针指示示数对应值的范围;然后在指针端点附近提取一个小矩形;并在该矩形范围内采用了投影法确定出指针式仪表的具体读数.该方法很好地解决了实际应用中有关模拟指针表的检定自动化问题.     

基于图像识别的多指针仪表自动读数方法

针对多指针仪表的指针读数识别问题,提出了一种基于色差变换的定位方法和基于表盘结构特征的指针读数自动识别与判读方法.采用LRCD变换、数学形态学处理方法和p 分位法完成有效区域筛选及水表的指针定位,根据表盘中心到指针回转中心的连线与子表盘0刻度线的夹角等特征,计算出子表盘0刻度线与指针指向线段的夹角,进一步识别并判读出指针读数.实验结果表明,该定位及识别算法计算简单,具有较高的准确率,克服了表盘随机角度倾斜对读数识别算法的影响.     

基于改进Canny检测与Hough变换的仪表图像识别算法

针对发电厂中指针式仪表数量多、周围环境复杂、灰尘污染等因素导致获得的图像含有大量噪声从而影响仪表读数识别精度的问题,提出了一种改进Canny边缘检测算法,通过采用5×5邻域计算像素梯度幅值的方法,提高了边缘检测精度,并采用自适应双阈值选择法,有效避免了传统Canny算法易出现伪边缘、边缘信息多等现象,结合Hough变换技术提取仪表指针信息,提高仪表识别精度。经实验对比验证,该算法检测效果优于传统Canny算法,仪表读数识别精度达到95%。     

基于CAN总线的汽车仪表盘电控单元设计

将汽车电控单元与机械仪表盘结合,针对成本可控制和机械指针仪表读数不准等问题,在研究汽车电子仪表技术的基础上,设计并实现了一种应用于电子机械式汽车仪表盘显示的电控单元.经过测试工装测试及显示数据对比等实验,该电控单元能够精确驱动汽车仪表盘进行显示,具有实用价值.