儀表圖像檢測技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、指針式儀表自動識別技術(shù)是實現(xiàn)儀表檢定自動化的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。國內(nèi)對儀表檢定自動化的研究已有數(shù)年歷史，但受限于儀表的多樣性、使用環(huán)境的復(fù)雜性，已投入實際應(yīng)用的例子不多?，F(xiàn)有識別技術(shù)還是有很多限制，另外技術(shù)上還有很多關(guān)鍵問題有待解決。
　　 在閱讀了部分中外相關(guān)論文以后，鑒于儀表識別系統(tǒng)中現(xiàn)存的局限性，對系統(tǒng)一些關(guān)鍵部分提出了改進(jìn)的或新的解決方法。本文主要做了以下幾項工作:
　　 1.針對儀表盤圖像的分割方法做了改進(jìn)。針對儀表盤

2、圖像與一般圖像前景、背景分布比例不同，以及亮度分布特性的特點(diǎn)，提出了基于Sobel算子邊緣檢測的二值化閾值計算方法。該方法較好地回避了同態(tài)濾波時圖像動態(tài)壓縮的缺點(diǎn)，可以讓同態(tài)濾波的處理效果最大化;另外基于邊緣點(diǎn)信息的進(jìn)行二值化閾值計算的原理也決定了此算法對儀表圖像二值化處理具有較好的穩(wěn)定性，計算結(jié)果閾值不會無故大幅偏離最佳閾值點(diǎn)。
　　 2.儀表特征點(diǎn)提取方法。若要對多種樣式不同的儀表盤進(jìn)行統(tǒng)一處理，需要提取其共同特征再作后續(xù)處

3、理。針對刻度線的樣式各異這一普遍情況，提出基于CPDA的角點(diǎn)檢測方法來獲取圖像中面積較大的連通域的特征點(diǎn)，對于小連通域則直接取其最低點(diǎn);結(jié)合這兩種方法嘗試從不同刻度線樣式的儀表中獲取類似的特征點(diǎn)，為后續(xù)統(tǒng)一處理創(chuàng)造可能性。
　　 3.旋轉(zhuǎn)中心搜索方法。提出了一種空間復(fù)雜度較小的儀表旋轉(zhuǎn)中心搜索方法，該方法通過先通過DBSCAN聚類后對各類的點(diǎn)進(jìn)行枚舉求旋轉(zhuǎn)中心，然后通過比較加權(quán)最大值獲得有效類后獲得旋轉(zhuǎn)中心坐標(biāo)。另外，在文中對一