基于Halcon的指针式压力表读数识别研究

针对指针式压力表人工读数工作效率低、精度受限制等问题,提出了一种基于Halcon软件的机器视觉方法,通过图像处理、极坐标变换、投影变换、图像分割、提取指针特征、几何计算相结合,实现指针式压力表的自动读数识别。结果表明:该方法经测试准确度达97.5%,读数平均时间0.31 s。相比于传统人眼读数方法的低效,该方法识别精度高,读数时间提高10倍以上,弥补了人工判读的不足,简单快捷,具有广阔的应用前景。

基于深度学习的指针式压力表读数方法研究

为了降低指针式压力表的误读率,减轻人工读数压力,提高仪表读数的精度,设计了一种基于深度学习的指针式压力表读数方法。通过在DBNet网络结构基础上增加主干网络ResNet-18各个卷积层的通道数来提高模型的鲁棒性,重新设计了更适应指针式压力表刻度值检测的损失函数,在刻度值精准检测识别的基础上设计了极坐标展开的方法,将弧形的刻度值展开成一条直线,提高了读数的准确率。实验结果表明,最大误差仅1.05%,平均误差仅0.725%。相较于常用的Hough直线检测与ORB结合或DBNet+CRNN检测的方法,读数识别的平均误差大幅降低,为指针式压力表的自动读数提供了新的思路。

指针压力表智能检定系统误差分析及检测精度评价方法

该文首先介绍了指针压力表检定要求与检定流程及智能化检定技术对压力表检定工艺的改进;随后提出了一套指针压力表智能检定系统并介绍了各部分主要功能;接着通过14点稳压标准压力试验分析指针压力表智能检定系统的误差,根据正态性检验、重复性分析及不确定度分析的结果表明,指针压力表智能检定系统造压精度满足0.05%FS要求,且误差呈正态分布。最后提出了指针压力表示值检测精度评价方法,为智能化检定装置提供了分级依据。

指针式压力表自动读数系统设计

为了降低人工读数带来的误差,设计了一个用于指针式压力表自动检定的自动读数系统,该系统主要由CMOS彩色摄像机、DOME光源和计算机三部分构成。DOME光源主要用来降低外界对摄像机拍摄的指针式压力表图像的影响。摄像机获得压力表图像后经USB数据线传输到计算机,计算机首先对图像进行二值化处理,其次,利用Hough变换提取表盘的中心点,再次,利用连通区域标记提取指针和刻度线,最后根据指针和相邻的两条刻度线位置关系并根据刻度线所对应的示值计算出表盘指针对应的刻度值,从而完成自动读数。经实际压力表测试,该系统能够在较短时间内准确读出压力表的示值,极大地解放了劳动力,同时提高了压力表的检定效率。

国内外指针式压力表智能计量检定技术

随着自动测量技术的发展和指针式压力表的计量需求不断增加,压力表智能计量检定成为压力计量发展的趋势之一。文章回顾了指针式压力表计量检定发展历程,阐述了压力表智能检定系统构成及其特点,跟踪了压力表智能检定国内外的研究进展,提出了压力表智能计量检定的基本架构,最后总结了压力表智能检定发展趋势和挑战。对实现指针式压力表智能、高效、低成本计量检定具有一定的借鉴意义。

基于LSD和改进YOLOv2的压力表识读方法

针对实际场景下的压力表读数识别不精准、同时指针定位有误等问题,提出了将LSD方法与YOLOv2目标检测算法相结合的方法。利用YOLOv2检测当前图像中的表盘区域,并结合目标仪表的特征,使用残差网络ResNet50替换了原本的基础网络构架,进一步对其网络结构进行改进。通过LSD直线检测方法获得表盘指针,得到其精准位置信息,结合角度法得到待测压力表的压力读数。实验结果表明,上述方法提高了压力表读数识别的准确性和实时性,同时具有较高的稳定性。

基于HOUGH变换的指针式压力表自动识别算法

目前压力仪表计量读数以人工读数为主,存在读取数值偏差问题,通过计算机自动识别压力表示数代替人工读数,可提高读数精度和工作效率,进而实现无人工操作的实时监测。为实现压力仪表的自动化精准高效读数,研究了基于Hough变换算法的计算机视觉读数,开发了相应的程序。首先采集压力表示数变化照片,通过Hough变换检测圆形表盘,采用二值化算法进行前期预处理,然后进行指针细化,将呈现长三角形的指针细化成一条直线,并通过Hough变换检测直线确定细化后的指针所在象限位置以及斜率,根据斜率判断指针偏转角度,并采用最小二乘法拟合压力值与偏转角度的关系,最终计算出指针在任意位置时的压力表示值。实验结果显示:采用该方法的判读值与压力表实际示值的误差在-0.17^+0.21 MPa之间,证明了算法的有效性。

指针式压力表全自动检定系统的设计与实现

介绍指针式压力表自动检定系统的设计原理,自动产生标准压力及自动判读系统。并对其误差分析作出简要说明。

铁路泵房供水管道压力表数据非接触提取

针对铁路泵房供水管道压力表数据人工读数困难、读数存在误差、不能远程操作等问题,提出一种基于机器视觉技术的铁路泵房供水管道压力表数据的非接触式提取方法。采用YOLOv8框架训练压力表的目标检测模型,提取压力表表盘图像并进行灰度化、特征增强等图像预处理工作。通过Hough变化中的圆检测和直线检测获取压力表表盘和表盘指针的精准位置信息,结合角度法将待测压力表指针的角度数据转化为压力读数。实验结果表明,该方法能够有效提取铁路泵房供水管道压力表数据,并能够保证较高的提取精度和稳定性。

铁路压力表全自动检测系统研究

随着科技的不断进步,机器视觉技术、高精度运动控制技术及精密造压技术在各个领域得到了广泛的应用。本文提出了一种基于上述三类技术的全自动智能压力表检测系统。该系统利用精密造压系统造压,运动控制技术辅助对焦,机器视觉技术对压力表示值进行估读检测,实现了高效、准确、自动化的检测过程。该系统可通过人机界面的控制,自动执行测试步骤,试验过程清晰、直观,试验数据易于保存,操作简捷方便。系统自动判定被测压力表是否合格,避免由于人为操作产生的误差,提高了压力仪表测量的客观准确性。该系统自动化程度高,改变了操作人员的工作环境,提高了工作效率。本文详细介绍了该系统的设计思路、硬件架构、软件实现及实验结果,并对该系统的优缺点进行了分析和总结。结果表明,本文设计的压力表智能检测系统工作可靠,结果准确。

基于机器视觉的指针式压力表智能检定系统研究

针对传统的指针式压力表检定装置工作效率低、数据无法保存追溯等问题,设计了一种基于机器视觉技术的指针式压力表智能化检定系统。首先介绍了系统的硬件架构与软件设计,然后对其图像解析的技术原理与解决方案进行了阐述,同时提出了系统的智能控制流程与检定数据的追溯复核方法,实现了2~10块相同检定点的压力表同时进行计量检定的技术方案。实测结果表明,系统图像解析平均速度为467 ms/帧,检定效率较人工检定可提升2倍以上;对于量程2.5 MPa的0.4级精密压力表和1.6级一般压力表,系统读数相对误差分别为0.08%、0.2%。

指针式压力表自动计量校准系统

目前,指针式压力表常采用影像法进行计量校准,但在计量过程中存在压力表指针难分割、背景难分离和识别准确率低等问题,为解决上述问题,结合不同规格压力表表盘的外观尺寸,对压力表自动计量校准系统进行研究。首先,根据工业相机视野范围内压力表表盘外形尺寸,自动判断相机与压力表之间最佳工作距离;其次,利用图像边缘梯度值评价图像清晰度,自动完成相机对焦;最后,采用极坐标转换方法实现刻度线定位、指针提取、实时读数等功能。测试结果表明,该系统适用于外壳直径为40,60,100,150,200,250 mm的指针式压力表计量校准。

指针式压力表的图像识别技术探究

为满足压力表在特殊环境下的工业生产需求,针对指针式压力表的图像识别所应用的各种技术进行相关研究分析,从图像识别系统、图像处理系统、机器学习和算法处理等各方面进行研究分析,并设计相关实验进行研究分析得出基于机器视觉的图像识别装置在读取压力表数值时具备高精度、高效性优于人工读取数据,满足相关工业生产需求,能够应用于相关工业生产的压力检测。

轮胎压力表示值误差的测量不确定度评定

依据JJG 927—2013 《轮胎压力表检定规程》和BS EN 12645:2014 “Tyre pressure measuring instruments-Devices for inspection of pressure and/or inflation/deflation of tyres for motor vehicles-Metrology,requirements and testing”,以及在检定/校准的实践中所积累的经验,分析了轮胎压力表示值误差测量值的不确定度来源,对不同类型的轮胎压力表进行了不确定度评定。

指针式压力表测量精度评价及误差来源分析

为了确定指针式压力表在日常使用过程中可能存在的误差及其来源,提高测量结果的准确性,本研究将测量系统分析(MSA)与正交试验设计相结合,应用于压力表的精度评价与误差分析。通过测量数据的重复性和再现性分析,确定系统存在一定误差。采用正交试验设计的方法进一步探究误差来源,通过改变测量人员、水平读数角度、垂向读数角度进行试验,结果表明,测量人员对测量结果影响较大,其次是水平读数角度,垂向读数角度影响最小。针对压力表的误差来源,提出应规范操作流程和正确安装压力表位置以减小测量误差。

指针式仪表读数自动识别算法及系统研究

基于指针式压力表自动识别系统的构成,结合机器视觉理念,提出一种图像归一化算法。此算法对传统的平面二维插补算法进行改进,将压力表中的文字标识去除,并将整体圆形表盘转化为矩形图像,获取压力表刻度线表盘模板,通过对表盘刻度线进行细化和定位,形成指针式仪表读数自动识别算法。将算法集成到MFC应用程序,完成应用程序模块化设计,形成指针式压力表自动识别系统。实际应用结果表明,该识别系统可有效保障数据读数精准性,同时降低工作成本,具有一定的推广使用价值。

机油压力过低的故障分析

机油压力过低是发动机常见故障之一。发动机怠速时机油压力低于49Kpa,高速时机油压力低于196Kpa,称为发动机机油压力过低(偏低);如果有油压过低报警装置,当报警红灯亮起或有报警蜂鸣时,我们也认为是机油压力过低。机油压力过低,不能实现润滑系统的正常工作循环,会造成发动机润滑不良、冷却不佳、清洗不利、工作条件恶化,严重者会造成烧瓦、抱轴、拉缸等恶性故障发生。笔者根据自己多年的教学和实践经验,现将产生机油压力过低的主要原因做如下分析。一、机油压力表或机油感应塞故障在很多情况下,我们判断机油压力过低的依据是机油压力表的读数过低,机油压力表工作性能的好坏,对我们判断的准确程度至关重要。当我们发现压力表指针不回零或不能满刻度,指针不到位或微动时,一定要检修校正好。如实在修理不好就必须换新,以保证机油压力表的良好工作性能。机油压力表常见的有电热式。

煤层瓦斯压力在线监测技术

煤层瓦斯压力大小决定了是否为突出煤层。对于突出煤层采取区域性消突措施至关重要。煤层瓦斯压力数据测量收集以前采用人工方式,耗时,费力,且数据的准确性受人为因素影响较大。为了解决人工测量存在的弊端,张集煤矿在监控系统平台上实现了瓦斯压力在线监测,通过对在线数据的可靠性进行考察,认为数据是可用的,为保护层开采效果考察、抽采半径考察等提供了重要的数据基础。

自适应多尺度Retinex算法的应用

随着计量检测技术的发展,全自动指针式压力表检定装置成为压力计量技术的研究重点。但制约其发展的依然是图像预处理技术。由于受到环境等因素的影响,在实际应用中很难得到理想的效果图,针对这种情况,本文利用自适应多尺度Retinex算法对该类图像进行预处理。并通过实验仿真,能得到清晰的二值图,实验结果说明该方法是有效的。