基于机器视觉的嵌入式抄表终端的研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要目

2、j仃，水利管理部门大多采用人工抄表的方式进行用水和收费管理，这种方式存在种种人为因素带来的弊端。一些新的自动抄表技术虽具有自动读表、集中管理等优点，但也存在抗干扰能力差、读数累计误差大、改造成本高等缺陷。鉴于此，本文研究了一种新型的基于机器视觉的嵌入式抄表终端，并以其为基础构建了水资源信息管理系统。文中研究了图像采集、图像预处理、图像识别以及GPRS通信等课题中的关键技术，并对它们在嵌入式抄表终端中的应用进行了分析。主要研究内容如下：根据抄表终端的性能指标，研究了抄表终端的总体设计方案。以嵌

3、入式ARM7微控制器为核心，实现了抄表终端的硬件系统。完成了外围存储模块、图像采集模块、GPRS通信模块以及电源模块的硬件电路设计。在图像采集模块研究中，提出两种设计方案，分鄹基于MCU和视频FIFO存储器以及CPLD和SRAM的硬件架构实现了图像数据的采集和传输。通过对两种方案在采集速度、成本等要素上的比较，说明终端的设计原则。完成了抄表终端的软件设计。根据软件功能需求设计了软件的整体架构，并对图像采集模块、数据通信模块和数据存储模块的程序设计进行了分析。针对水表表盘图像的特点，对图像预处理技术进行研究。在图像平滑中，设

4、计了一种结合非线性和线性滤波器的平滑算法，该算法可兼顾图像细节保留和平滑效果；在二值化处理中，研究了一种改进的Niblack方法，该算法兼顾了二值化效果和处理速度；在图像细化中，应用了一种保形的快速形态细化算法。根据水表码盘印刷体数字字符特点，设计了一种三层结构的识别器，该识别器依次采用句法结构法、模板匹配法和神经网络法，实现了对印刷体数字字符的高效率、高精度识别。在识别器第一层，基于字符形态结构特征，采用句法结构法对字符进行粗分类；在第二层，基于图像的网格分布特征，采用模板匹配法进行精确分类；对于在第一、二层无法识别的图

5、像，终端将其发送至远层监控中心，即识别器的第三层，采用神经网络方法做最终识别。该嵌入式终端经过实际测试，基本满足了远程抄表系统的技术指标要求，为水资源信息管理系统的实现奠定了坚实的基础。关键词：抄表终端，机器视觉，图像采集，图像处理，字符识别武汉理工大学硕士学位论文Atpresent，therecordandchargemanagementofthewaterconsumptionarea11todependonthemanualmethodsforthemaiorityofwaterconservancydepartme

6、nts．Someofnewmeterreadingtechnologieshavemanymerits，suchasautomaticreadingmetef’centralizedmanagementandsoon，butalsohavemanyfaults，suchashi曲reconstructingcost，bigaccumulativeerrorandsoon．Inviewofthat，thedissertationresearchesonekindofembeddedmeterreadingterminalba

7、sedonthemachinevision·lmageacquisitiontechnology,maageprocessingtechnologY,pattemrecognitiontechnologyandGPRScommunicationtechnologyareresearchedsystematically,andtheirapplicationsinthetemainalareanalyzed．Mainresearchachievementisasbelow：Accordingtotheperformancet

8、hattheterminalmustreach,thearchitecturalstructureoftheterminalisbuilt．ThehardwaresystemoftheterminalwiththeARM7controllerasthecoreisrealized．Thedissertationhasfinishedcircuitdesignofperipherymemorymodule，imageacquisitionmodule，GPRScommunicationmoduleandpowermodule

9、．Inresearchonimageacquisitionmodule，twodesignproposalshavebeengiveil．田IeYrealizeimageda掘acquisitionandtransmissionbasedonMCUandvideomemoryandbasedonCPLD