基于圖像處理的天然氣表讀數(shù)識別系統(tǒng).pdf

1、就功能特性而言，天然氣表檢測包括檢測氣表的氣密性、壓損以及流量計算的準確性。傳統(tǒng)的檢測系統(tǒng)需要大量人工干預(yù)，特別是需要人工讀取氣表測試點示數(shù)。由于氣表在轉(zhuǎn)動，人工很難準確讀出氣表瞬時的示數(shù)，加上必須手工錄入數(shù)據(jù)，工作量巨大，降低了檢測的效率和準確性。為了提高檢測精度，提高檢測速率，實現(xiàn)檢測全過程的自動化，本文引入圖像識別的方法，使計算機自動識別氣表讀數(shù)。 數(shù)字識別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于標牌識別、儀表檢測、運動員身份識別、手寫字識別和

2、票據(jù)識別等領(lǐng)域。目前針對整個數(shù)字出現(xiàn)的識別算法主要有：模板匹配法、基于數(shù)字端點的聚類方法等眾多成熟方法。而國內(nèi)外針對儀表字輪轉(zhuǎn)動時半字出現(xiàn)的研究還很少，不僅因為它與整字識別有著同樣復(fù)雜的使用背景，更因識別本身復(fù)雜多變，沒有固定的特征，所以難度較大。天然氣表等儀表識別是數(shù)字識別的一個重要分支，也是當前工業(yè)領(lǐng)域圖像識別的一個熱點，它的實現(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)模型來模擬該過程，并以此為依據(jù)對圖像進行糾正，在圖像重建過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)目標區(qū)域的精確定位。針對檢測過程中，裝卸待測氣表，會引起表頭位置的變化，或者由于現(xiàn)場設(shè)備的振動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相應(yīng)產(chǎn)生變化，設(shè)計了一個循序漸進，由粗而精的定位模塊，它能自動跟蹤和框取目標數(shù)字，并能根據(jù)成像的大小自適應(yīng)調(diào)

4、整窗口大小，以準確定位興趣目標區(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，在現(xiàn)場使用效果良好。 (4)提出一種基于數(shù)字典型特征的識別算法，通過對數(shù)字外輪廓進行簡潔、高效的編碼，并輔助數(shù)字長寬比、內(nèi)腔等其他形狀特征，從而在識別過程中能很好適應(yīng)字體大小變化、傾斜、變形等干擾情況，并能識