标准金属量器液位图像识别装置的研制

在使用标准金属量器对液体进行计量过程中,传统的人工读取液位的方法测量效率和准确度都比较低:提出了一种高精度的标准量器液位图像识别装置,该装置主要由水平调整和图像处理两部分组成,选用S3C2440 ARM芯片和Linux嵌入式系统作为硬、软件平台;水平调整是通过SCA100T双轴倾角传感器测量标准金属量器的倾角并控制步进电机自动调整,实现闭环控制;对采集的液位图像,由OpenCV进行灰度化、滤波、边缘检测、液位提取,再经过标定计算转换成实际液位高度;实验结果表明该方法能快速测量液位,精度高,应用于燃油加油机计量检定装置上,有较好的推广价值。

改进各向异性扩散模型在图像滤波去噪中的应用

为了增强锅炉水位计图像滤波去噪效果,提高图像清晰度,便于后期液位计图像识别研究,通过分析P-M各向异性扩散模型、选择扩散模型及You Yu-Li和Kaveh M四阶偏微分方程的滤波去噪算法,提出了改进各向异性扩散模型滤波算法。所提算法对Perona和Malik两个扩散函数均值化,并引入标准差作为梯度期望值的偏差裕度,结合了P-M各向异性扩散模型保边缘特性的优点,并消除了由于传统各向异性滤波算法迭代过度所造成的阶梯缺陷问题,确保图像有用信息不缺失和像素点平滑度。实验结果表明:所提算法能够更好地降低噪声对目标信号提取产生的影响,提高了图像识别鲁棒性,增强了图像平滑滤波效果,保证了锅炉水位计图像边缘清晰度和完整性。