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基于特点识其余指针式仪外自愿识别剖析

2020-03-19 13:22

  原创性声明和合于学位论文应用授权的声明原创性声明 自己把稳声明□□:所呈交的学位论文,是自己正在导师的领导下,独 立举办推敲所博得的功劳。除文中仍然讲明援用的实质外,本论文不 包蕴任何其他小我或整体仍然颁发或撰写过的科研功劳。对本文的研 究做出紧要功绩的小我和整体,均已正在文中以了了式样标明。本声明 的功令仔肩由自己担任。 论文作家签字□□:逗塑 合于学位论文应用授权的声明自己全体通晓山东大学相合保存、应用学位论文的规则,许可学 校保存或向邦度相合部分或机构送交论文的复印件和电子版,容许论 文被查阅和借阅;自己授权山东大学能够将本学位论文的整体或局限 实质编入相合数据库举办检索,能够采用影印、缩印或其他复制技巧 生存论文和汇编本学位论文。 (保密论文正在解密后应按照此规则) 论文作家签字□□:显L导师签字□□□:雠日 山东大学硕士学位论文1.1弁言 第一章绪论 跟着我邦电力工业的迅猛发扬,电力体例主动化秤谌正逐渐成为限制电力企业生 存与发扬的环节。为了提升电力体例的智能化水平、保险开发的平安经济运转、减轻 运转职员的劳动强度,揣测机周围内的一门新兴学科——揣测机视觉工夫仍然被逐渐 引入到了电力体例主动化中来。正在揣测机视觉工夫已博得丰盛功劳的底子上,连结电 力工业中的极少全体操纵场地和操纵实例,格外是对电力体例中最有能够胜利操纵计 算机视觉工夫的干系题目举办阐明,能够看出□□□:揣测机视觉工夫的发扬给电力体例中 与视觉音信干系的极少题目供应了一条新的处分思绪。 从电力体例中的极少本质工程题目来看,正在图像音信能够响应题目素质的条件条 件下,揣测机视觉工夫要紧合用于以下极少场地□□□:1、检测开发难以引出电信号,或 是为了省略衔尾电缆的数目;2、需求举办二十四小时全天候及时监督的紧要开发和 处所;3、大范畴、众自正在度、可转移的监督;4、正在本质卑劣境遇下,如高温、高压、 噪声等工况需求举办风险功课;5、人的视觉体例难以识其它图像(如吞吐图像、红 外图像等)的阐明。 1.2揣测机视觉正在电力主动化中的操纵 人类视觉历程能够看作是一个繁杂的从觉得到知觉的历程。马尔(D.Mart)教员 创立的视觉揣测外面‘11延迟了人类的视觉效力,付与了揣测机仿佛生物体所特有的视 觉音信经管才力。揣测机视觉工夫伫棚(ComputerVision)是使用摄像机和揣测机来代 替人的视觉效力,从而实行对客观寰宇三维场景的感知、识别和认识的新工夫。假设 能正在担保电力体例平安的条件下,将基于图像识其它揣测机视觉工夫操纵到图像音信 山东大学硕士学位论文 的阐明与认识中去,就能够实行电力体例中干系图像音信的智能化经管。现阶段已有 了如此的极少操纵实例[6-¥1。 一、电力开发红外图像的正在线检测 各样电力开发往往会由于毛病的爆发而导致开发温度有极度蜕化。因为物体的红 外图像与物体的外面温度亲昵干系,是以能够操纵红外热像仪拍摄电力开发的红外图 像举办图谱阐明,从而对开发隐秘毛病和变乱隐患及其全体地点和紧要水平做出判 定。如□□:输热管漏汽、动力轴承过热、汽锅水冷壁淤塞、电器绝缘机能差等开发毛病 是以温度式子动作外正在展现,都可采用红外热像工夫举办毛病诊断。此类红外图像的 识别是将电力开发及时的红外图像与其平常运转时的红外图像举办斗劲,一朝爆发超 出阈值的蜕化,就可认定它已爆发毛病,并可遵照其红外图像来定位毛病地点。还可 以进一步,遵照电力开发的红外图像获得其温度分散,对其举办温度职掌。 二、火电厂汽锅炉膛火焰检测工夫 基于揣测机视觉工夫的火焰图像检测体例,采用传像光纤和彩色CCD摄像机作 为一次传感元件,经图像采撷卡将火焰图像采撷到揣测机中举办经管。因为光纤图像 传感器的视场角很大,同时采用了有用的火焰检测算法,使火焰检测的牢靠性有了显 著提升。使用数字图像经管工夫对火焰图像举办经管,能够取得丰盛的火焰音信。应 用边际检测和图像朋分工夫,通过合理的采用特点区域,便可进一步阐明炉膛火焰的 燃烧处境。还能够有用地从靠山火焰中提取单个燃烧器火焰,并估算出燃烧器火焰的 巨细和强弱、火焰核心的地点等参数。从而或许相对定量地把握每个燃烧器的燃烧状 况,庇护汽锅的最佳燃烧状况,实行开发的平安、环保、高效运转。 三、火电厂煤场储煤量的主动辨识 煤场储煤量的计量对电厂的经济目标有直接的影响,而古板人工测量的法子耗时 辛苦、计量不无误。采用主动光源的数字图像经管体例能够较好地处分这一题目。它 由激光源、揣测机图像经管体例、呆板转动体例和光学调理体例构成。由揣测机拟合 山东大学硕士学位论文出煤堆外面样式,可迅疾、无误地测算出煤场存煤量,实行了露天煤场存煤量的主动 计量。基于光学道理的煤仓煤位衡量工夫环节是重构三维物体的外面。采用辅助光源 是获取三维音信的一种工夫法子,同时采用激光辅助光源处分了图像锐化和滑润经管 的冲突。该法子通过对图像经管可获得煤层的范围图像,然后使用干系算法可得出煤 仓的煤位,为火电厂燃煤办理主动化供应了工夫底子。 四、指示油位、液位的主动识别报警 古板的法子是采用装置正在储油柜或储水箱上的油位计或水位计的标志来指示油 位或水位的崎岖,然后由巡视职员搜检油位或水位是否领先上下限,避免爆发像汽轮 机润滑油豪爽溢出而影响汽轮机平常运转这类变乱。假设采用摄像机采撷油位计或水 位计的图像,由揣测机对图像举办识别后给出油位或水位的崎岖量值,既省俭人力, 又提升了检测的及时性。这里需求识其它图像斗劲有章程,只须油位计或水位计的外 面显示明显,识别结果应当能够到达较高的无误率。 五、指针式仪吐露值的主动识别 正在工业坐褥和科学实习历程中通俗操纵的指针式仪外的判读大凡都是由人工来 实行,劳动强度大、受人工要素的影响猛烈。基于揣测机视觉工夫的指针式仪外的自 动识别体例,能够识别各样的挽救指针式仪外,不只能够操纵正在现场中举办仪吐露值 的主动识别,还能够动作一种校验仪外的平台。将揣测机视觉工夫操纵于指针式仪外 示值的主动识别,不只判读精度高,况且通过变化软件即可变换经管法子,圆活简单, 因此具有广漠的发扬前景。本课题推敲的便是指针式仪外的主动识别体例,以寻求一 种迅疾并有用的算法来实行指针式仪吐露值的主动读取,从而提升工业历程测控的自 动化水平。 1.3指针式仪外主动识其它推敲近况 仪器仪外是工业周围中操纵卓殊广博的衡量东西,是监督、调理和职掌工业坐褥 山东大学硕士学位论文运转状况的紧要凭借,但因为受人眼差别才力和易疲乏等主观要素的影响,常会形成 仪外读数的可托度低、安谧性差、速率慢,况且很难实时出现运转中参数的突变,事 实上这仍然成为限制工业主动化秤谌提升的环节要素之一。恰是因为这些要素的存 正在,对待仪外外盘的主动识别历程正在邦外里很众推敲机构都发展了极少推敲。现阶段 相合数字式仪外识别体例的工夫已根基成熟,数字式仪外的主动判读能够最终归结为 对外盘数字的识别历程嘲。而指针式仪外的识别包罗刻度盘区域的提取、刻度盘元素 的朋分和指针参数确凿定等历程。因为指针式仪外外盘斗劲繁杂,因此推敲指针式仪 外主动识别体例的还较少。 海外正在仪外识别和揣测机视觉工夫相连结周围的推敲发展的较早,正在仪器仪外的 主动判读和校验方面做出了许众值得模仿的前期处事。遵照查到的文献得知海外要紧 有ECorreaAlegda和RobertSablatnig两个团队正在举办这方面的推敲。RobertSablatnig 等人[10-121使用模板成家的法子对水外这种繁杂指针式仪外的示数识别举办了推敲; F.Correa Alegda等人‘13‘141使用图像校正的法子将指针式仪外图像的圆弧型刻度校正 成直线式子,并采用直线检测的法子举办指针的识别和读数。 邦内合于指针式仪外的推敲要紧是缠绕着仪外的主动检定体例发展的。上海仪外 推敲所研制胜利了半主动指针仪外职掌体例,并已增加应用,但未处分主动读外效力。 目前,仪外的主动检定体例则正在很众高校中有所推敲,如哈尔滨工业大学、华北电力 大学、北京工业大学、电子科技大学、重庆大学、武汉理工大学等[15-21】。 这些推敲机构打算体例的思绪和法子有许众的好似之处,仪器仪表自动识别要紧是将图像经管工夫 操纵于指针式仪外的检定中,替代了需求人工参加的古板的检定法子,实行了仪外检 定的主动化。正在对指针式仪外外盘的定位上,应用斗劲众的是减影法和圆周灰度检测 法□□□:减影法需求提前获取一幅基准图像,然后两幅图像举办差分获得干系的外盘参数, 如此一来就无法满意主动判读及时性的恳求,因此只合用于仪外的主动检定体例;而 圆周灰度检测法对图像的明显度、光照分散的匀称水平也有着较高的恳求,对待爆发 山东大学硕士学位论文几何形变的仪外外盘不对用。他们推敲的体例,固然或许替代人眼主动的举办仪外的 校验处事,但对待仪吐露值及时性主动读取的推敲还不是很完备。 1.4本文的推敲实质 为通晓决指针式仪外识别历程中的人工读数存正在的各式题目,本课题推敲用揣测 机视觉工夫替换人的视觉实行死板的豪爽数据的读取职分,为此通过对所要处分的问 题的阐明,确定本课题的要紧推敲实质如下□□: 1、从揣测机视觉替换人类视觉的思绪开赴,凭借人工智能的法子,提出指针式 仪外揣测机视觉识其它根基道理和法子; 2、阐明指针式仪外主动识别体例的图像采撷模块及其干系安装的处事道理; 3、推敲数字图像经管外面正在外盘图像预经管中的操纵,核心推敲基于特点识别 的轮廓跟踪道理,并使用该法子举办外盘区域、指针及数字区域的定位; 4、推敲指针直线参数确定的大凡法子,通过阐明斗劲提出二次拟合的最d'--乘 法确定指针参数方程的法子,并遵照点到直线的隔断提取指针两侧数字; 5、引入BP神经搜集外面,使用由众组锻炼样本锻炼好的神经搜集识别指针两侧 的数字,最终正在指针和数字组成的小区域内遵照相对地点相干揣测出仪吐露值□□□: 6、以指针式压力外为例,正在VisualStudio.NET2003开荒平台上,应用VisualC撑 开荒指针式仪外主动识别软件体例,并对该体例的机能和无误度举办测试,阐明指针 式仪外主动识别引入偏差的道理。 本课题正在推敲中涉及揣测机视觉、数字图像经管、形式识别、人工智能、人工神 经搜集等诸众方面实质。始末起劲胜利地开荒出了一种指针式仪外主动识别软件系 统,实习注解该体例能够提升指针式仪外识其它主动化水平。同时,该推敲的外面算 法还能增加到电力工业的其他周围。是以,本课题的推敲对待我邦电力体例主动化程 度的发扬有着紧要的道理。 山东大学硕士学位论文1.5本文的革新点 1、通过试验阐明提出了基于灰度拉伸的改良的大律法用于图像的阈值朋分,保 证了图像主动朋分的质料,对待靠山繁杂的仪外图像具有很好的朋分成效; 2、提出基于特点识其它轮廓跟踪算法举办外盘定位、除噪声、指针定位、数字 提取等操作,这种法子不受区域样式影响,因此具有很强的合用性; 3、正在指针及两侧数字组成的小区域内遵照相对地点相干揣测出仪吐露值,相对 于以往一切量程的插值算法,有用地减小了对畸变图像识其它偏差□□□: 4、正在VisualStudio.NET开荒平台上,用VisualC#编写基于特点识其它指针式仪 外的主动识别体例,这就使得Windows操纵圭外的编写愈加容易、精准、平安。 山东大学硕士学位论文2.1弁言 第二章指针式仪外主动识别总体打算 基于揣测机视觉的指针式仪外主动识别软件体例正在打算上采用CCD数字摄像头 举办图像采撷,该采撷数据通过USB接口授输到揣测机,然后使用揣测机视觉图像 经管软件对采撷到的图像举办阐明经管,最终获得指针式仪外的示值。体例的构成框 图如下所示□□□: 图2.1体例的总体组成由图2.1能够看出该体例是由图像采撷模块和仪外图像经管模块两个模块组成。 图像采撷模块担任外盘的图像采撷处事,仪外图像经管模块担任图像的阐明经管并得 出指针的读数。正在后面的实质中咱们将永别先容这两个人例。 2.2指针式仪外图像的采撷 指针式仪外外盘图像采整体例要紧是由CCD摄像头、数据传输和揣测机三个部 分构成。体例的要紧效力是拍摄指针式仪外的外盘图像,其要紧操作式样是正在 Windows平台下实行的,并由CCD摄像头实行图像的采撷以及模仿信号和数字信号 的转换历程。 2.2.1图像的获取 CCD器件是指针式仪外外盘图像采整体例的主旨器件,它具有活络度高、光谱响 山东大学硕士学位论文应宽、动态范畴大、本钱低等便宜,己成为今世电子学和今世测试工夫中最灵活的传 感器,被通俗操纵于各样操纵体例中。CCD是一种光电探测器件,它分别于公众半光 电器件以光电流或电压为信号,而是以电银包的式子存储和传送音信。CCD器件有面 阵和线阵两种,目前绝大局限面阵CCD都以摄像头的式子操纵。 CCD摄像头要紧由光学成像局限、呆板传动局限和转换电途局限构成,主旨部件 是实行电转换的电荷耦合器件,即CCD(ChargeCoupleDevices)传感器。光学体例收 集后光将其聚焦CCD传感器上,由CCD传感器的电途转换局限将光信号转换为电信 号。CCD摄像头不单具有体积小、重量轻、功耗小、处事电压低和抗毁灭等便宜,而 且正在差别率、动态范畴、活络度、及时传输和自扫描等方面的优秀性,也是其它摄像 器件无法比较的。目前,CCD摄像头己正在航空航天、卫星考核、遥感遥测、天文衡量、 传真、静电复印、非接触工业衡量、光学图像经管、图文识别、数据存储等周围获得 了通俗的操纵,更加是动态非接触的正在线尺寸检测更惹起人们的高度珍重[221。而本系 统便是一种非接触衡量工夫的操纵。鉴于以上特色,正在这里选用了CCD摄像机动作 图像的获取东西。 2.2.2图像的取样和量化 CCD传感器的效力是把光信号改动为电信号,从CCD传感器中输出的是贯串的 电信号,它们的幅值和空间特征都是贯串的,都与感知的物理景色相合。为了发生一 幅数字图像,需求把贯串的感知数据转换为数字式子。这包罗两种经管□□□:取样 (Sampling)和量化(Quantization)[231。 一幅图像的X和Y坐标及幅值能够都是贯串的。为了把它转换为数字式子,必 须对坐标和幅度都做取样操作。数字化坐标值称为取样,数字化幅度值称为量化。取 样的法子由用于发生图像的传感器安装决心。当一幅图像由简单感知单位连结呆板运 动发生时,通过采用各个呆板增量的数值来实行取样,正在取样处激活传感器收罗数据。 本体例以指针式压力外为例,仪器仪表自动识别开荒推敲指针式仪外的主动识别软件体例。正在实习采撷的图像差别率巨细为□□□:2400x1800像素。 图2.2指针式压力外 山东大学硕士学位论文目前电厂、电站应用和市道上出售的指针式仪外公众是如此的指示仪外。阐明图 像能够看出,仪外图像靠山繁杂,图像中的滋扰要素较众,假设念通过图像直接识别 出指针和数字的地点是很是困苦的。本课题的推敲方针便是,采用一系列的图像经管 法子来实行这种繁杂靠山下的指针式仪外的主动识别体例。 10 本体例的主动识别圭外流程图,如图2.3所示□□□: 仪外图像输入 灰度化仪外图像预经管L4逐一图像滑润 仪外图像二值化I L—一图像锐化 提取外盘区域 轮廓跟踪去噪声 提取样本l I提取数字区域I l提取指针区域 样本预经管II指针两侧数字I 样子学经管锻炼搜集L一神经搜集数字识别I I指针直线定位 揣测仪吐露值 指针侵蚀 指针膨胀 指针细化 图2.3主动识别圭外流程图 针对所采撷图像的以上特色,体例的软件平台要紧有以下五大模块组成□□: 1、仪外图像的预经管模块□□:包罗图像的灰度化、滑润、锐化、二值化经管; 2、基于仪外特点的外盘区域定位□□□:遵照外盘特点使用轮廓跟踪的法子定位□□: 3、仪外指针定位□□□:经一系列样子学经管后,使用最小二乘法求取指针参数; 山东大学硕士学位论文 4、指针两侧数字识别□□:用已锻炼好的BP神经搜集对指针两侧的数字举办识别; 5、仪吐露值的揣测□□:正在指针及两侧数字组成的小区域内由相对地点相干揣测。 2.4本章小结 本章最初扼要的先容了指针式仪外外盘图像采整体例,包罗CCD摄像头的处事 道理和Windows平台下对外盘图像的读取;接着,对指针式仪外主动识别软件体例的 软件计划作了或者的先容,并给出了体例识别历程总流程图。 今后的章节将对该计划举办精细打算,推敲该主动识别体例的数字图像经管法子 和工夫,并通过编程得以实行。 山东大学硕士学位论文 3.1弁言 第三章指针式仪外外盘区域定位 针对本课题中所采撷到的真彩色指针式压力外图像的特点,最初要对其举办灰度 化、图像滑润、锐化的预经管。再遵照外盘和靠山图像的灰度值分歧,采用一种改良 的阈值朋分的法子将外盘图像从繁杂的靠山中提取出来。然后,使用基于指针式压力 外外盘及其外盘元素特点的轮廓跟踪算法,精准的定位出了指针式压力外的外盘区 域,为下面的指针参数的提取和读数识别打下底子。 3.2仪外图像的预经管 由CCD摄像机采撷并通过USB接口送入揣测机内存生存起来的外盘图像是带有 亮度和颜色音信的真彩色图像,其它正在图像的采撷历程中会受到各样要素的影响,或 众或少带有噪声或滋扰信号,这就使得外盘图像的定位和外盘指针的识别实行起来比 较烦琐。是以,就需求使用数字图像经管工夫,对真彩色的指针式压力外图像举办预 经管,杰出图像上最有效的音信,为下一步的经管效劳。 3.2.1仪外图像的灰度化 由CCD摄像头采撷的真彩色静态图像,务必始末灰度化(Gray Scale)经管后才 能够被进一步地经管和识别。供应灰度图像可认为举办图像经管带来简单。灰度图是 指只含亮度音信,不含颜色音信的图像,要念获得灰度图,就要对彩色图像的灰度值 举办量化。 数字图像正在揣测机上以位图(Bitmap)的式子存正在,位图是一个矩形点阵,个中每一 点称为像素(Pixel),像素是数字图像中的根基单元。一幅肌11巨细的图像,是由棚一 山东大学硕士学位论文 个明暗度不等的像素构成的。数字图像中各个像素所具有的明暗水平由灰度值所标 识。大凡将白色的灰度值界说为255,玄色灰度值界说为O,而由黑到白之间的明暗 度匀称地划分为256个品级。对待灰度图像,每个像素用一个字节数据来吐露,而正在 彩色图像中,每个像素需用三个字节数据来外述。彩色图像能够明白成红(R)、绿(G)、 蓝(B)三个单色图像,任何一种颜色都能够由这三种颜色混淆组成。正在图像经管中,彩 色图像的经管大凡是通过对其三个单色图像永别经管而获得的。假设要将彩色图像转 换为灰度图像,只须将图像中的每个像素取出来,然后取像素的R、G、B颜色分量, 使用如下公式揣测灰度值[241□□: Gray一0.299R+0.587G+0.114B 按以上揣测公式对采撷到的真彩色指针式仪外图像举办灰度转换,成效如下□□□:3.2.2仪外图像的滑润 图3.1仪外图像灰度化经管成效图 图像能够正在拍摄或者传输历程中夹带了噪声(Noise),去噪声是对图像举办经管 时首要举办的办法。图像滑润(Smoothing)要紧方针便是为了省略因为图像采样系 统的质料要素而发生的噪声。大凡处境下,正在空域内能够采用邻域均匀法来省略噪声, 即加权均匀法对图像举办滑润经管。 13 置逐一对应。大凡把写成矩阵式子的加权值称为模板(Template)。模板运算是数字图 14 山东大学硕士学位论文图3.2仪外图像滑润经管成效图 操纵模板运算,经高斯滑润后的图像成效如图3.2所示。瞻仰成效图可睹,因为 图像采样体例的质料要素而发生的图像噪声被省略了。 3.2.3仪外图像的锐化 图像锐化(Sharpening)用于加强图像的边际及灰度突变局限,使图像的边际更 加光鲜。因为仪外外盘的识别恰是要将仪外和靠山永别开,于是锐化是一项很蓄志义 况且有须要的处事。举办锐化经管的图像必定要有较高的信噪比,不然会形成锐化后 信噪比更低,从而导致噪声扩展的比信号还要众。是以,大凡先要去除或减轻噪声, 即正在举办过上一步的滑润经管后再举办图像的锐化使得图像愈加明显。 常用的微分锐化法子要紧有两种□□□:梯度锐化和拉普拉斯锐化。梯度算子对应一阶 导数是一阶导数算子,拉普拉斯算子对应二阶导数为二阶导数算子,二阶导数算子可 以发生较细的边际。 鉴于仪外外盘图像上刻度线斗劲麇集的特色,经梯度锐化后会使外盘的刻度线位 置混正在一道不易差别,而经拉普拉斯锐化的外盘图像,指针和刻度线都很明显的从外 盘靠山平分离了出来。是以,正在这里采用拉普拉斯锐化来进一步经管外盘图像。 拉普拉斯运算是偏导数运算的线性组合,况且是一种各向同性(挽救褂讪性)的 线,为拉普拉斯算子阅,则□□□: aXOV 对待离散数字图像f(i,.|『),其一阶偏导数为□□□: 其二阶偏导数为□□: 山东大学硕士学位论文a2,(f,_,) (3-10)(3-11) 图3.3仪外图像锐化经管成效图 通过拉普拉斯变换加强了图像中灰度突变处的比较度,最终结果是使图像中小的 山东大学硕士学位论文 细节局限获得加强并很好的保存了图像的背现象调。 3.3仪外图像的阈值朋分 始末上述图像的灰度化、图像的滑润和锐化的预经管历程之后,图像的主动识别 圭外将对外盘图像举办二值化,即阈值朋分的经管,以获得法式化图像。阈值朋分 (Threshold Segmentation)法是一种基于区域的图像朋分工夫,其根基道理是□□:先确 定一个处于图像灰度取值范畴之中的灰度阈值,然后将图像中各个像素的灰度值都与 这个阈值比拟较,并遵照斗劲结果将对应的像素划分为两类。阈值朋分的结果是将灰 度图像形成二值图像(BinaryImage)。设原始图像为“x,y),依照必定的法例正在f(x,y) 中找到特点值T,将图像朋分为两个局限,朋分后的二值图像为[261□□: 阈值朋分法操作的环节是阈值确凿定。确定图像的阈值这个看似容易的题目,受到了邦外里学者的通俗合心,发生了数以百计的阈值选择法子,可是缺憾的是,没有 一个现有法子对各样各样的图像都能获得令人满足的结果,以至也没有一个外面领导 咱们采用特定法子经管特定图像。目前展现确凿定阈值的法子中最具有代外性的有迭 代法、双峰法、大律法、最大熵法等,下面通过试验来寻求一种最好的法子。 3.3.1迭代法 迭代法(Iteration)基于挨近的道理,其算法描画如下□□:最初采用一个近似阈值 动作初始值,然后举办朋分,发生子图像,并遵照子图像的特征来选择新的阈值,再 用新的阈值朋分图像,始末几次轮回,使得舛误朋分的图像像素点降到起码。 选择初始阈值为图像的均匀灰度值毛=三正笋釜,然后使用瓦将图像的像素点分 割成两个局限,永别揣测两局限各自的均匀灰度值口71(小于瓦的局限为L,大于瓦的 17 山东大学硕士学位论文 山东大学硕士学位论文 3.3.2双峰法 对待对象与靠山的灰度级有昭彰不同的图像,其灰度直方图(Histogram)的分散 呈双峰状,两个波峰永别与图像中的对象和靠山相对应,波谷与图像边际相对应。当 朋分阈值位于谷底时,图像朋分可博得最好的成效。双峰法的道理极其容易□□□:它以为 图像由前景和靠山构成,正在灰度直方图上,前后二景都酿成顶峰,正在双峰之间的低谷 处便是图像的阈值所正在。 举办双峰法的条件先要得出图像的灰度直方图。遵照输入的仪外图像,依照某一 灰度级内的像素展现次数就能够做出该图像的灰度直方图□□□: P(sI)一万I/n 七一0,1,…,£-1 (3—15) 上式中吼为图像f(x,Y)的第k级灰度值,‰是f(x,Y)中具有灰度值%的像素的 个数,n是图像像素总数。正在这里P(s。)代外了图像的第k级灰度值的展现概率,以& 为自变量,以P(s。)为函数获得的弧线便是图像的灰度直方图。 该法子容易易行,可是由于统一个直方图能够对应若干种分别的图像,于是应用双峰法需求有必定的图像先验常识,而且该法子不对用于灰度直方图中双峰不同很大 或波谷斗劲空旷而平展的图像,以及单峰和众峰的图像。通历程序实行,能够获得对 应仪外外盘的灰度直方图如下□□: 图3.5仪外的外盘图像所对应的灰度直方图 指针式仪外外盘图像的采撷是正在非理念条款下举办的,采整体例的光照不匀称, 19 山东大学硕士学位论文 图像的靠山斗劲繁杂,滋扰音信较众。瞻仰图3.5显示的仪外外盘图像所对应的灰度 直方图可得知,这些外盘图像弗成是众峰特点,况且具有空旷的波谷区域,因此不适 适用双峰法来举办图像朋分。 3.3.3大律法 大律法(Otsu)又称最大类间方差法,由Otsu于1978年提出【3伽,其揣测容易、 安谧有用,不停广为应用。其根基道理是□□□:取某个灰度值,以它为鸿沟将图像分为灰 度值巨细两类,永别揣测这两类中的像素点数及灰度均匀值。然后,揣测它们的类间 方差,结尾取一齐灰度的类间方差最大值所对应的灰度值为阈值。 设原始灰度图像的灰度级为L,灰度级为i的像素个数为吩,是以能够获得图像 总的像素数为□□: 用只吐露图像中灰度级为i的像素展现的概率,则有□□:P.nL (3—16)(3-17) 图像上前景(即对象)和靠山的朋分阈值记作t,将图像中的像素按灰度级用阈值 t划分为两类Co和c1,即靠山Co一(o,1,…t),前景c1一(f,“ 1,…L-1)。则两类展现的 个数和概率分散为□□: 靠山像素个数□□: 前景像素个数□□: 靠山像素概率□□: 前景像素概率□□□: 百般的灰度均值永别为□□: 1叶+tlt+l+…饥-1I惕f-f+1 l-f+l(3—18) (3-19) (3-20) (3-21) 山东大学硕士学位论文 靠山灰度均值□□□: 前景灰度均值□□□: ‰;扣Pr(i Co)=众翌COo器比;LV-If尸“Ic.、□□:LV-I堡;丝二丝92 Jcll 对待随便的t值,很容易获得下列等式创办□□:图像总灰度均值□□□: 脚=%‰+qH 百般的方差(二阶累计矩)可由下式求得□□□: 靠山方差□□: 前景方差□□: 彳。;三(f一/嗡)e(iICl)ffii善(i‘-1L-1逐一)盖 界说图像的类内和类间方差永别为□□□:图像的总体方差为□□□: (3-22)(3-23) (3—24) (3—25) (3—26) (3-27) %2=6000o-/zr)2+q(地一Jclr)2一‰q(逐一鳓)2 (3—28) 为了评估阈值的优劣,引入下列合于t的鉴定函数□□□:(3-29) Ao,=毒, ro,一毒为了担保c0和c1两类获得最佳的朋分成效,这就需求采用一个最优的阈值t,使 得AO)、r/(t)、rO)三个鉴定函数值最大。从上述相干式能够真切,仃□□:是基于二阶统 计特征,%2是基于一阶统计特征,吒2和以是阈值t的函数,而Z与t值无合,是以 三个鉴定函数中,7(f)最为容易。于是,能够选用叩(f)动作法例获得最佳阈值t’,也就 是用类间方差%2动作分类机能崎岖的鉴定函数D11□□: w(t)[1-02(0】(3-30) 21 山东大学硕士学位论文 采用遍历的法子,使得图像的类间方差仃;取最大值时的t,即为所求的最佳朋分阈值t’。 方差是灰度分散匀称性的一种器度。类间方差代外了图像的明、暗两类的不同, 类间方差值越大,注释组成图像的两局限不同越大,当局限前景被错分成靠山或局限 靠山被错分成前景都邑导致两局限不同变小,是以使得类间方差最大的朋分意味着错 分概率最小。应用大律法对图像举办阈值朋分成效如图3.7所示□□□: 山东大学硕士学位论文 或者靠山斗劲繁杂的光阴,正在用大律法举办图像朋分后会展现无法容忍的大块玄色区 域,仪器仪表自动识别以至会丧失整幅图像的音信。为通晓决这个题目,进而提出了基于灰度拉伸的改 进的大律法。这种法子的道理实在便是正在大律法的底子上,通过扩展灰度的级数来增 强前后景的灰度差,从而处分题目。灰度拉伸的法子是对灰度值举办分段线性变换, 使得靠山的灰度差被压缩,同时适度增加图像前景局限的比较度。从而,能够通过灰 度拉伸使得图像中展现概率低,但图像阈值又正在个中,咱们斗劲感兴会的这段灰度范 围愈加便于经管。 如图3.8所示,假设图像的阈值正在而和x□□:之间,即咱们感兴会的灰度范畴。这段 范畴的灰度级乘上统一个拉伸系数k,把这段灰度范畴拉伸至),。和y□□□:之间,使得图像 的前后景的灰度差加大,从而到达了加强比较度的方针。 灰度变换函数外达式如下嘲□□□: 毛szsx2(3—31) 式中(xa,Y。)和(x□□□:,Y□□□:)是图3.8中的两个曲折点的坐标。灰度拉伸能够圆活的职掌输出直方图的分散,它能够有采用的拉伸某段灰度区间 以革新输出图像。图3.8所示的变换函数的运算结果是将原图正在和x□□□:之间的灰度拉 山东大学硕士学位论文 中前、后景的灰度差加大。正在此底子上,再使用大律法对图像举办阈值朋分获得图 山东大学硕士学位论文 图3.10改良的大律法阈值朋分成效图 采用基于灰度拉伸的改良的大律法,制胜了对象灰度与靠山灰度相差较小的问 题,就能够使直方图的双峰愈加突起,谷底愈加凹陷。实习结果注解,基于灰度拉伸 的改良的大律法选择出来的阈值卓殊理念,对体例所采撷的仪外外盘图像的朋分较为 优良。正在光照不匀称、靠山繁杂、图像吞吐的处境下都能很好的对图像的对象对象进 行朋分,朋分质料有必定的保险,能够以为是该体例最安谧的图像朋分算法。 3.4仪外外盘区域的提取 正在朋分出外盘区域之后,要念获得仪外外盘的要紧音信,还需遵照外盘特点提取 仪外外盘和外盘其他元素的轮廓。以往的推敲处事多数采用减影的法子提取指针和回j, 转核心参数,然后再用定位圆的法子确定外盘区域。减影法是用待读数图像与基准图 像做逻辑运算从而获得指针音信,这对待仪外的检定很是可行。然而,因为仪外的自’ 动识别体例所采撷的图像具有不确定性,因此无法提前输入一个基准图像用于减影。 于是正在本课题中,对待仪外外盘区域、指针区域、刻度区域等外盘元素的提取,咱们。. 应用轮廓跟踪的法子遵照区域特点举办提取。 3.4.1轮廓跟踪道理 轮廓跟踪p21算法(ContourTrace)是一种常用的数字图像经管算法,要紧用于图 像衔尾区域的标志和区域样式特点的提取,正在呆板人、图像识别、揣测机视觉等方面 有着紧要的操纵。轮廓跟踪法基于区域范围上相邻像素点的彼此连通性,沿区域范围 走一圈回到肇端点能够获得一段关闭弧线,合用于轮廓完美,但内部像素本质不必定 相一概的区域的朋分。 轮廓跟踪便是从一个肇端点起头,依照四连通或八连通相干逐点跟踪下个范围 点,同时输出转移的宗旨(即链码值),直到获得整条轮廓线。正在阐明算法之前,首 山东大学硕士学位论文 先要界说以下几个观念□□: 链码记载了区域范围的宗旨变化。如图a所示,用核心像素指向它的8邻点的方本来界说,取值0"-'7,按顺时针宗旨递减,称为8连通链码。也有指向它的4邻点的 链码,取值0~3,如图b所示,称为4连通链码。 图3.n链码的界说跟着链码值的递减,其所指宗旨也依照顺时针宗旨挽救。由于每个像素惟有8个 邻点,于是链码值惟有8个。当链码值领先8或者小于O时,就得除去或补上8。链 码的这一特征能够用于轮廓跟踪时职掌检测点的检测依次。 2、相邻点寻址 为了博得相邻点的灰度值,就需求真切相邻点的坐标,这可由核心点的坐标加上 相邻点与核心点的坐标误差获得。当坐标原点界说正在屏幕的左上角,即x轴由左至右, Y轴由上至下时,各相邻点与核心点的坐标误差如外所示□□□: 外3.1各相邻点与核心点坐标误差外 3、链码外山东大学硕士学位论文 正在图像经管中,大凡将链码外存放正在一维数组中。它的第1、2个单位存放范围 起始的X、Y坐标,第3单位存放链码的个数,即范围的点数N,第4个单位起头存 放链码序列,如外所示□□: 外3.2链码外的组织 下标 n+2存放实质 C0C1 C2 Cn.1 使用链码外能够揣测区域的周长。正在一个3x3邻域中,核心点与其上、下、左、 右4点的隔断为1,而与斜角4点的隔断为乏,由此能够揣测周长(i为链码值)□□: 工。F1+2y f4幺o4、线段外 区域也能够算作由一条条秤谌的线段构成,每一个线段由它的两个端点来吐露, 将区域中的一齐秤谌线段按扫描依次罗列起来获得的端点外称为线段外。获得线段外 的最容易的法子便是界说一个DOT组织的点外dot[],即点外中相邻的两个端点吐露 一根秤谌线段。个中,前面的为左端点(dot[2掌i】),后面的为右端点(dot[2木i+1】)。仪器仪表自动识别 有了线段外就能够很简单的获取区域内部的像素数据,并据此举办各样揣测。正在 图像经管中,线段外还能够用来揣测区域的面积S,揣测区域的重心,实行区域的填 充,以及将区域从一处复制到另一处。揣测出区域的周长L和面积S后即可揣测区域 的样式参数F。如下所示□□□: FIe/4.7rS 圆的样式参数为1,区域的样式参数与1的分歧越大,其样式与圆形的不同就越 大。这个本质通常用于样式阐明。 遵照外盘元素的样式特点,正在这里还界说一个容易度因子口31S,,它是区域面积S 与区域周长L的比值,即□□: 山东大学硕士学位论文 这一特点不受成像焦距调理、图像放大和挽救的影响,具有平移、挽救、尺寸缩放等褂讪性,能够动作图像对象的迅疾分类的特点褂讪量。 5、链码外到线段外的转换 线段外的构成使用了区域的一个根基本质,即随便一条秤谌线与区域范围有偶数 交点。但也有破例的处境,如线段萎缩成一个点的处境。据此,区域的范围点能够分 为下列几类□□□:阁下端点、中心点和奇特点。个中,奇特点是指关闭区域范围上的极值 点,其左、右两相邻点均非区域中的点。为了便于下一步的经管,给百般型点举办了 编码,界说中心点的类型号为0,左端点为1,右端点为2,奇特点为3。 使用转换外由链码外能够很简单地转换获得线段外,转换外有两个变量,即进入 该点的链码与摆脱该点的链码。链码有8品种型,故用二维数组可组成一个8x8的转 换外,如下外所示□□□: 外3.3范围点类型转换外 范围点类型 摆脱的链码 (右下外格数) 山东大学硕士学位论文先扫描链码外,遵照类型转换外确定各范围点的类型,线段外的天生办法如下□□□: (1)按链码外依次提取区域秤谌线段的左、右端点,将左、右端点的坐标存入 一个偶然数组中,为担保每个线段有两个端点,奇特点的坐标应存两次,中心点的坐 标则不消存入□□: (2)将线段外中的端点依照Y坐标的巨细举办排序; (3)统一行中的各端点依照X坐标的巨细举办排序。 此时即得所需的线段外,正在此外中从外头起头每两个点构成一条线由寻找下一范围点、单区域跟踪、区域填充三局限构成。前者的 职分是从范围上已知点开赴寻找下一范围点,跟踪模块的职分是跟踪历程的职掌与数 据的记载,区域填充的职分便是将目今跟踪区域用区别于图像自己的颜色吐露出来, 以避免反复跟踪。 通过轮廓跟踪历程,酿成了区域的链码外和线段外,如此就能够很简单的揣测出 区域的各样参数,如□□:区域的周长、面积、样式参数等。因此能够遵照区域的特点, 连结所得出的区域参数,对区域举办朋分提取。 3.4.2轮廓跟踪提取外盘区域 使用轮廓跟踪提取外盘区域用到的是众区域的轮廓跟踪。正在实行单个区域的跟踪 后,目今点就回到了跟踪起始,此时用区别于图像自己颜色(二值图像只存正在好坏两 色)的颜色填充跟踪实行的这个区域,然后以目今点为起始扫描寻找下一个跟踪起始, 找到后再挪用单个区域的跟踪圭外,如此轮回直到一切区域都跟踪完毕。结尾遵照跟 踪历程中获得的参数确定外盘。 此处采用跟踪获得的周长最大的区域为外盘区域,即最初将该区域填充为除好坏 外的随便颜色,举办推断后选此周长最大的区域内灰度值仍依旧原值褂讪,而其余区 域均填充为白色。结尾提取外盘区域的成效如图3.12所示□□□: 山东大学硕士学位论文 3.4.3去除离散噪声点 图3.12轮廓跟踪提取外盘区域成效图 瞻仰图3.12能够出现,正在使用轮廓跟踪提取外盘区域操作后,正在外盘图像内还存 正在极少离散噪声点。为了简单下面的指针式仪外外盘音信提取,务必去除这些噪声。 本课题去除这些离散噪声点,依旧采用了轮廓跟踪的法子。全体实行道理和提取外盘 的实行道理好像,只是设定的区域填充所满意的条款分别云尔。遵照离散噪声点的特 征,此处采用面积小于100个像素的区域为噪声,需求去除(填充为白色)。 使用轮廓跟踪去除离散噪声点后的外盘图像如下.□□: 图3.13轮廓跟踪去除离散噪声成效图 山东大学硕士学位论文 3.5本章小结 本章最初精细讲述了怎么使用灰度化、图像滑润、图像锐化、阈值朋分等算法对 仪外外盘图像举办预经管。实习注解本阶段所做的预经管处事对最终识其它速率和精 度有着很是紧要的影响。 接下来提出了使用轮廓跟踪算法提取仪外外盘区域的法子,这种法子的实行是借 助人工智能的思念遵照外盘区域特点提取其轮廓,因此具有较高的无误度。下一章中 指针区域、数字区域的定位同样也是采用的轮廓跟踪算法。 31 山东大学硕士学位论文 4.1弁言 第四章指针式仪外外盘元素定位 指针式仪外主动识其它环节就正在于识别仪外的指针和刻度值,即提取指针对应的 直线和指针两旁的数字。这里,应用了正在直线检测中操纵卓殊通俗的最小二乘法算法 来确定仪外指针所正在直线参数;同时,使用基于数字特点的轮廓跟踪算法提取外盘上 的数字,再遵照数字到指针直线的隔断定位直线提取指针区域 要念迅疾的获得指针的地点参数,最初务必从一切仪外外盘图像区域内将指针区 域提取出来。指针区域的提取仍旧应用轮廓跟踪的算法,设定区域填充的条款为面积 最大,最终提博得到的指针所正在区域如下图所示□□: 图4.1轮廓跟踪提取指针区域成效图 如图4.1所示,因为仪外的指针和外盘的边际相连通,于是始末轮廓跟踪之后得 到是指针和外盘边际的轮廓图。正在这里外盘边际的轮廓音信属于指针组织的滋扰信 息,这将会影响到后面的指针直线地点检测,于是需求将其去除。指针区域轮廓圆的 32 山东大学硕士学位论文 除去,需求始末数学样子学的侵蚀经管之后,使得指针与外盘轮廓相差别,从而再根 据轮廓跟踪算法将寡少的指针图像提取出来。 4.3指针图像样子学经管 数学样子学(MathematicalMorphology)D51是阐明几何样式和组织的数学法子, 是设立筑设正在召集代数的底子上,用召集论法子定量描画几何组织的科学。它仍然成为分 析图像几何特点的弗成匮乏的东西。后面所用到的图像的侵蚀,膨胀和细化都属于数 学样子学范围内的运算。通过这些运算,能够举办图像样式和组织的阐明和经管,包 括特点提取、边际检测和边际加强等。 数学样子学算法易于用并行法子有用的实行,况且硬件实行容易;基于数学样子 学的边际音信提取经管优于基于微分运算的边际提取算法,它不像微分运算对噪声那 样敏锐,同时提取的边际也斗劲腻滑;使用数学样子学提取的图像范围也斗劲贯串, 断点少。正在这里采用了数学样子学的侵蚀、膨胀和细化算法对提取出来的指针图像举办处 理,担保正在不会发生全部几何失真的条款下保存指针有效的组织音信,为下一步检测

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