指针式仪表智能识别技术研究

指针式仪表目前广泛存在于电力、工业制造等领域。指针式仪表的正确识读,对于保障系统的安全生产运行具有重要意义。传统指针式仪表识别采用人工读取的方式,较为费时费力,容易出现错检、漏检的问题。与之相比,采用机器视觉技术来进行指针式仪表识别,可以有效降低人工成本,提升检测效率,具有较为明显的优势。为了降低人工读取指针式仪表的工作量,提升指针式仪表的智能化识别水平,该研究提出一种指针式仪表识智能识别方法。该方法首先通过图像处理中的灰度化、高斯滤波、自适应阈值、细化处理、边缘检测、霍夫直线检测等方法得到指针的指向角度。之后基于深度学习的文字识别方法得到指针式仪表的关键字的坐标,将关键字的坐标转化为关键字的角度。最后通过角度法,计算指针的指向角度与关键字的角度关系得到检测结果。从实验结果来看,该识别方法读取的数据与人工读取相比,相对误差均在5%以内,可行且实用。在具有一定程度遮挡、角度偏移、光照影响下,也能够有效识别,具有较强的鲁棒性。