基于機器視覺電力機車檢修儀表識別.pdf

1、基于機器視覺的儀表識別是電力機車檢修作業(yè)數(shù)字化、智能化的重要技術(shù)方法。儀表智能識別系統(tǒng)應(yīng)該實現(xiàn)表頭分類、儀表計量數(shù)據(jù)識別、計量數(shù)據(jù)自動入庫。但是目前多數(shù)儀表的識別系統(tǒng)沒有表頭分類的功能，復(fù)雜光照條件下文本提取的方法通用性差，存在幾何形變的文本識別準(zhǔn)確率有待提高。針對以上問題，本文就表頭的特征定義與分類，復(fù)雜環(huán)境下快速提取文本和文本識別三個方面進行研究，具體研究內(nèi)容包括：
　　(1)帶自適應(yīng)窗寬和二值化評價策略的局部閾值分割

2、　　考慮到光照不均勻引起文本丟失和偽文本，在Niblack算法定義的基于局部閾值分割的文本提取框架下引入基于顯示區(qū)域 ROI尺寸的自適應(yīng)窗寬，此外，利用二值化評價策略定義的二值化終止條件優(yōu)化文本定位。改進后的算法有效地提取文本同時減少偽文本。
　　(2)基于Zernike矩的文本識別
　　針對現(xiàn)場提取的文本存在旋轉(zhuǎn)、平移、尺寸和彷射變化，采用具有旋轉(zhuǎn)、平移、尺度和彷射不變的Zernike矩作為文本的特征描述。標(biāo)準(zhǔn)化后的特征向

3、量輸入Nearest-Neighbor分類器實現(xiàn)文本的識別。在文本有效提取的條件下，實驗結(jié)果顯示文本識別準(zhǔn)確率滿足技術(shù)協(xié)議的設(shè)計要求。
　　(3)基于顏色常量和文本Zernike矩組合特征的表頭分類
　　表頭具有豐富的顏色信息，不同儀表顯示的文本結(jié)構(gòu)各異，綜合這兩個特點，在高斯彩色模型的基礎(chǔ)上定義一個獨立光照的顏色不變特征，同時，借鑒文本識別中文本的Zernike矩特征組成的特性向量組合實現(xiàn)表頭分類。儀表數(shù)據(jù)庫的測試結(jié)果顯示