基于圖像處理的天然氣表讀數(shù)識(shí)別系統(tǒng).pdf

1、就功能特性而言，天然氣表檢測(cè)包括檢測(cè)氣表的氣密性、壓損以及流量計(jì)算的準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的檢測(cè)系統(tǒng)需要大量人工干預(yù)，特別是需要人工讀取氣表測(cè)試點(diǎn)示數(shù)。由于氣表在轉(zhuǎn)動(dòng)，人工很難準(zhǔn)確讀出氣表瞬時(shí)的示數(shù)，加上必須手工錄入數(shù)據(jù)，工作量巨大，降低了檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。為了提高檢測(cè)精度，提高檢測(cè)速率，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)全過(guò)程的自動(dòng)化，本文引入圖像識(shí)別的方法，使計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別氣表讀數(shù)。 數(shù)字識(shí)別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于標(biāo)牌識(shí)別、儀表檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)員身份識(shí)別、手寫(xiě)字識(shí)別和

2、票據(jù)識(shí)別等領(lǐng)域。目前針對(duì)整個(gè)數(shù)字出現(xiàn)的識(shí)別算法主要有：模板匹配法、基于數(shù)字端點(diǎn)的聚類方法等眾多成熟方法。而國(guó)內(nèi)外針對(duì)儀表字輪轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)半字出現(xiàn)的研究還很少，不僅因?yàn)樗c整字識(shí)別有著同樣復(fù)雜的使用背景，更因識(shí)別本身復(fù)雜多變，沒(méi)有固定的特征，所以難度較大。天然氣表等儀表識(shí)別是數(shù)字識(shí)別的一個(gè)重要分支，也是當(dāng)前工業(yè)領(lǐng)域圖像識(shí)別的一個(gè)熱點(diǎn)，它的實(shí)現(xiàn)具有一定的挑戰(zhàn)性。 論文的主要內(nèi)容和研究成果如下： (1)視頻圖像扭曲變形的糾正。針對(duì)圖

3、像采集設(shè)備本身造成的扭曲變形，我們建立一種二次的數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬該過(guò)程，并以此為依據(jù)對(duì)圖像進(jìn)行糾正，在圖像重建過(guò)程中采用雙三次插值的算法，最終取得了很好的圖像重建效果。 (2)目標(biāo)區(qū)域的精確定位。針對(duì)檢測(cè)過(guò)程中，裝卸待測(cè)氣表，會(huì)引起表頭位置的變化，或者由于現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的振動(dòng)引起攝像頭鏡頭的微量偏移，從而二值化窗口位置及其大小都會(huì)相應(yīng)產(chǎn)生變化，設(shè)計(jì)了一個(gè)循序漸進(jìn)，由粗而精的定位模塊，它能自動(dòng)跟蹤和框取目標(biāo)數(shù)字，并能根據(jù)成像的大小自適應(yīng)調(diào)

4、整窗口大小，以準(zhǔn)確定位興趣目標(biāo)區(qū)域。 (3)由于系統(tǒng)存在環(huán)境光變化，各種氣表存在不同印刷版面和外玻璃罩等因素所引起的獲取圖像質(zhì)量的變化，提出了一種基于邊緣特征的拉普拉斯高斯算子自適應(yīng)圖像分割算法，該算法具有高效、魯棒的優(yōu)點(diǎn)，在現(xiàn)場(chǎng)使用效果良好。 (4)提出一種基于數(shù)字典型特征的識(shí)別算法，通過(guò)對(duì)數(shù)字外輪廓進(jìn)行簡(jiǎn)潔、高效的編碼，并輔助數(shù)字長(zhǎng)寬比、內(nèi)腔等其他形狀特征，從而在識(shí)別過(guò)程中能很好適應(yīng)字體大小變化、傾斜、變形等干擾情況，并能識(shí)