基于ARM平臺的液位檢測算法研究與實現(xiàn).pdf

1、傳統(tǒng)的液位檢測方法均存在一定缺點,如人工檢測及機械式液位檢測其檢測精度過低;壓電式液位檢測方式其檢測結(jié)果受雜質(zhì)影響很大；現(xiàn)有傳感器液位檢測計價格過高,且適用范圍有限。而基于圖像分析的液位測量具有成本較低、精度高、安全可靠等優(yōu)點。
　　 本文所述課題獲市科技局產(chǎn)業(yè)化資金專項資助。針對傳統(tǒng)的液位檢測手段中不足,本文將圖像處理技術(shù)與嵌入式技術(shù)相結(jié)合、實現(xiàn)了一個液位檢測的實際系統(tǒng)?；趫D像處理的液位檢測基本流程通過系統(tǒng)標(biāo)定得到像素高度值

2、,經(jīng)過圖像預(yù)處理,邊緣檢測得到液位線,最后計算出液位高度。該流程在環(huán)境較理想時能夠較準(zhǔn)確求出液位高度。但周圍環(huán)境復(fù)雜時由于圖像噪聲較重,攝像頭偏移及背景干擾較重等因素導(dǎo)致結(jié)果偏差。
　　 在基于圖像處理的液位檢測基本原理上,根據(jù)實際問題對相應(yīng)算法進(jìn)行了改進(jìn):在圖像濾波階段,對自適應(yīng)中值濾波算法進(jìn)行了研究與分析,針對自適應(yīng)中值濾波算法噪聲判別方法不理想的問題,提出了一種基于改進(jìn)噪聲判別方法、對不同噪聲類型進(jìn)行不同處理的改進(jìn)型自適應(yīng)

3、中值濾波算法；在圖像匹配階段,針對攝像頭發(fā)生偏移情況,提出一種基于梯度方向直方圖與改進(jìn)Hausdorff距離的抗旋轉(zhuǎn)圖像匹配算法；在圖像分割階段,針對環(huán)境復(fù)雜且自然光線過強、利用邊緣檢測不能有效分割出液位線的情況,提出一種綜合邊緣檢測與圖像顏色分割的圖像分割改進(jìn)算法；在液位線幾何檢測階段,針對液位線為拋物線,而RHT-3算法拋物線檢測算法計算量過大,處理效率低的問題,對RHT-3算法進(jìn)行了改進(jìn),該算法利用梯度方向減少了無效點累積。實驗表