基于ACSS角点定位的液晶显示仪表示值识别算法

针对工业现场具有复杂背景的液晶显示仪表示值识别困难的问题,提出一种基于ACSS(Advanced Curvature Scale Space,改进曲率尺度空间)角点定位的示值识别方法.首先根据ACSS角点检测原理设计出适合于检测示值框顶点的方法,以定位示值区域;其次利用字符的灰度特性确定字符串区域并对字符串进行分块局部二值化,以切分字符串;最后通过三线扫描法识别字符.对热能表示值的识别实验证明了该方法具有较强的鲁棒性和适应性.

基于HALCON的数字化仪表示值识别方法研究

随着机器视觉在工业测量中作用愈加凸显,将工业测量软件与机器视觉结合从而实现自动测量也逐渐成为热点。本文基于工业测量软件HALCON,应用机器视觉技术,设计了数字化仪表示值识别方法,通过图像采集、图像增强、图像滤波、图像分割和边缘提取等步骤,搭建了数字化仪表示值识别系统,并以某数字压力计显示值为例验证了实验方法的准确性。

电子台案秤仪表示值识别优化方案研究

针对目前我院电子台案秤自动检测装置中电子台案秤仪表示值识别适用范围不够、效率急需提升以及安全性等问题,本项目提出改进相机支架设计结构,增加相机支架灵活性、防撞和便捷的特点,优化图像处理算法,便于特征提取,另外引进深度学习框架用于图像识别,提高识别准确率和适应性。

面向暗室照度计检定低对比度示值图像智能识别技术研究

针对照度计检定过程中所存在光照强弱与对比度变化的问题,本文提出采用基于Single Shot MultiBox Detector (SSD)目标检测框架的低对比度照度计示值识别技术。首先对比主流目标检测框架检测精度和检测速度,选择兼具精度与速度的SSD目标检测框架;其次设计针对低对比度目标检测的数据增强算法,用以提高SSD目标检测框架对低对比度示值图像识别准确率;最后进行实验与结果分析,设计4组不同照度环境下照度计示值识别实验,识别准确率为99. 6%,SSD目标检测框架识别一张图像平均耗时25. 9 ms。实验证明,该技术在不同光照、对比度环境下对照度计示值图像都有很好的识别效果,其检测速度也能保证照度计检定的在线识别。

一种OCR仪表数值自动识别系统在电子吊秤自动检测中的应用

针对电子吊秤自动检测系统中被检的电子吊秤仪表形状、大小以及新旧破损程度等不同导致的自动识别正确率不够高以及调整镜头较频繁和需要便捷性较强等问题,本项目从硬件上设计定制更易调节的人体工学支架增加调节便捷性,软件算法上采用深度学习识别算法,提高识别正确率和工作效率。

基于机器视觉与运动控制的轨距尺检定器自动化检测技术研究

人工操作轨距尺检定器繁琐耗时,通过运动控制与机器视觉两项技术集成实现检定器的自动化改造。由数显卡尺长度标准、链式传动机构及步进电机构成两个闭环定位子系统,实现轨距及超高参数测点的自动运动控制。在显示表盘图像中依据亮度、几何形状结构和拟合特征信息识别出各类示值特征及其相互关系实现机器视觉读数。实验结果表明:技术集成后可完成各类轨距尺的自动化检测过程。