基于機器視覺的儀表數(shù)字識別研究.pdf

1、進入21世紀后，計算機電子技術飛速發(fā)展，對圖像模式識別技術的應用在人們生活的各個方面都得到了廣泛的應用。圖像從古至今就是人們最主要的信息來源，通過圖像，人們的思想得到了交流，社會得到了發(fā)展。模式識別是圖像處理的一個重要技術，是人們透過圖像來提取必要的信息的有效途徑，極大的提高了現(xiàn)代社會的生產(chǎn)效率。目前，基于圖像的模式識別技術在實際的生產(chǎn)生活中得到了廣泛的應用，例如：車牌識別，航空遙感，遠程醫(yī)療技術，建筑工程檢測，公共安防等。在日常生活中

2、，我們無時不感受到模式識別技術給我們帶來的好處，但是模式識別技術剛剛開始起步，可以研究的內(nèi)容很多。其發(fā)展的前景十分巨大，因此是企業(yè)和學界研究的一個重點。
　　 目前，在很多時候?qū)x表進行數(shù)字讀取主要還是靠人工來實現(xiàn)，但在一些特定的場合，這樣做是危險的和難以實現(xiàn)的。在這個時候就需要利用數(shù)字圖像技術來進行儀表數(shù)字的識別。本文針對這種情況，將重點研究儀表數(shù)字識別的過程及其算法，本文的主要工作內(nèi)容如下：
　　 1.在圖像的預處理

3、階段，由于現(xiàn)實環(huán)境中獲取圖像的質(zhì)量沒有保證，需要對儀表圖像進行增強。通過比較各種圖像增強的技術，發(fā)現(xiàn)直方圖均衡化對與低對比度的圖像處理有很好的效果：另外，Otsu算法能夠根據(jù)圖像質(zhì)量自動獲取最佳閾值增強圖像的可視性，為下一步進行儀表定位打下了良好的基礎。
　　 2.由于圖像采集器采集到的圖像有可能會出現(xiàn)一定程度的傾斜，本文采用了canny算子對圖像邊緣進行檢測，然后利用Hough變換，實現(xiàn)了對儀表數(shù)字區(qū)域的傾斜矯正，效果良好。<

4、br>　　 3.本文首先通過采用水平和垂直投影定位的方法來實現(xiàn)對儀表表數(shù)字區(qū)域的粗定位，然后采用邊緣檢測和數(shù)學形態(tài)學相結合的方法有效地實現(xiàn)了儀表表數(shù)字區(qū)域的準確定位和局部修正。
　　 4.通過不變矩來提取數(shù)字圖像的特征提取，結合掃描穿刺技術得到數(shù)字圖像的特征信息。
　　 5.本文采用改進的支持向量機對儀表數(shù)字進行識別，實驗證明該方法的效果很好。對比實驗表明，改進的支持向量機的識別率優(yōu)于傳統(tǒng)的支持向量機方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡