基于图像处理的罐体液位检测方法的研究

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1、基于图像处理的罐体液{讧榆测方法的研究摘要人们在生产生活中经常会用到各种类型的罐体，比如：化工厂的储罐、铸造工业的浇口杯、锅炉的汽包、蓄水池等。通过对罐体液位的测量，可以迅速调节罐中液体的容量，平稳生产过程。准确、及时、可靠的液位测量对于人民的生产生活极其重要。当前液位测量的方法有许多种，如：浮子式液位计、压力式液位计以及雷达式液位计等几种。它们通常易受环境因素的影响，误差大。基于图像处理的液位检测技术能够有效的克服以上方法的不足，正越来越多的被运用。本文在广泛查阅国内外参考文献的基础上，针对罐体液位的特征

2、，设计出了一种基于图像处理的罐体液位检测方法。本文方法主要由灰度变换、噪声滤除、图像的几何变换、液位粗定位、液位的精确定位等几部分组成。论文解决的关键问题和提出的方法主要有如下几个方面：(1)滤波方面，在传统滤波方法的基础上，根据液位线和噪声的特点，提出通过链码原理和递归原理去除小线段噪声。(2)兴趣区域提取方面，本文根据液位图像的特点，对传统积分投影的方法进行了改进，有效的提取出了液位区域。(3)液位的精确定位，本文采用两种方法：Hough变换、链码跟踪+曲线拟合来对液位实现精确定位。在论文中，根据液位图

3、像的特点，对两种方法进行了优化，减少了液位检测的时间和计算量。本文对不同罐体进行液位检测，仿真实验结果表明，本文所提出的方法能较好的识别出罐体的液位，计算量少，识别速度快。关键词：液位检测；图像处理；灰度投影；Hough变换；链码跟踪IIAbstractInproductionanddailylife，peopleoftenusevarioustypesoftanks，SUChas-chemicalstoragetanks，thepouringcupoffoundryindustry，theboilerst

4、eamdrum，reservoir．etc．Throughthetankliquidlevelmeasurement，youcanquicklyadjustthecapacityofliquidtankandmaketheproductionprocesssmoothly·It1Sextremelyimportantfortheproductionandlivingsecurityofpeopletomeasurelevelaccurately’reliably,timely．Thereareseveral

5、methodsareusedinlevelmeasurement，forexample，floatballlevelgage，pressurepickuplevelgageandradarleVelgage，etc．Theyareoftenvulnerabletoenvironmentalfactors，largeerrors．Liquidleveldetectionbasedonimageprocessingtechnologycaneffectivelyovercometheseshortcomings

6、．Themethodisbeingusedwidely．Byreadingagreatdealofnativeandforeignliterature，theauthordesignatankliquidleveldetectionmethodbasedonimageprocessing．Thispaperismainlycomposedofthegray—scaletransformation，noisefiltering，imagegeometrietransformation，thecoarseloc

7、ationandfinelocationofliquidetc．Thekevtechniquesandnewmethodspresentedinthisthesisarelistedbelow：(1)Filtering，onthebasisoftraditionalfilteringmethods，accordingtothecharacteristicsofthelevellineandthenoise，adenoisingmethodisproposed·(2)Extractinginterestreg

8、ion，theIntegralprojectionisimprovedaccordingtothecharacteristicsofthelevelimage．Theliquidlevelareahasbeendeterminedeffectively．(3)Finelocationofliquid，twomethodsisproposed．OneisHoughTransform，theotherischain．