基于机器视觉的燃气表远程抄表系统研究

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1、基于机器视觉的燃气表远程抄表系统研究重庆大学硕士学位论文（学术学位）学生姓名：张校臣指导老师：仲元昌教授专业：通信与信息系统学科门类：工学重庆大学通信工程学院二〇一六年四月AStudyofRemoteMeterReadingSystemforGasMeterbasedonMachineVisionAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheMaster’sDegreeofEngineeringByZhangXiaochenSupervisor:Prof.Z

2、hongYuanchangSpecialty:CommunicationandInformationSystemCollegeofCommunicationEngineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril2016重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要随着政府对城镇化建设的大力推广，其中的燃气需求在不断增长，迫切需要改变现有燃气表的抄表方法和收费结算方式。现有的脉冲式或IC卡式预付费等抄表方式，都不能满足燃气便捷结算的需要。虽然目前的市场上出现了各种不同方式的远程抄表系统，但这些都是在改变燃气表的内部结构前提下构成的，

3、一方面造成了资源的浪费和成本的增加，另一方面由于抄表系统种类的众多导致产品缺乏通用性，并且抄表技术的可靠性和灵活性也缺乏足够的技术支撑，致使在市场上无法广泛使用。机器视觉具有高效率、高度自动化的特点，能够实现很高的识别率和速度。基于机器视觉的直读式燃气表抄表方式已经成为一个新的研究热点，这种系统不但避免了资源的浪费，还能够保证抄表方式的可靠和安全。本文在不改变原有燃气表的结构的前提下，设计了一款基于机器视觉的燃气表远程抄表系统。论文的主要工作包括以下几个方面：①分析了字符识别技术以及直读式智能远传表的国内外研究现状。对抄表系统的功能做了需求分析，在此基础上完成了抄表系

4、统的总体设计方案。②分析了燃气表图像的预处理技术，获得了高质量的燃气表读数的单个字符图像，为下一步的字符识别提供了良好的数据来源。③为了减少系统的复杂性，采用多种特征提取方法结合的方式提取字符的特征数据，利用这些特征数据表示每个字符图像。研究了基于遗传算法优化的粗糙集属性约简算法，删除了特征数据中大量的冗余数据，进一步减少了系统的复杂性。④研究了基于遗传算法优化的神经网络字符识别算法，提高了燃气表字符图像的识别的正确率，使识别系统具有容错性良好、自组织能力强和抑制干扰能力强等优点。⑤完成了燃气表远程抄表系统的硬件电路和软件程序的设计，并对系统进行了实验测试。测试结果表

5、明，该系统具有结构简单、稳定、识别率高，安全便捷等特点。论文最后对完成的工作进行了总结，并对下一步的研究工作进行了展望。关键词：机器视觉，燃气表，粗糙集理论，神经网络，遗传算法I重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTAsthegovernmentvigorouslypromotestheconstructionofurbanization,thegasdemandiscontinuingtogrow.Itisessentialtochangetheexistinggasmeteronissueslikethemeterreadingmethodsandbilli

6、ngfees.TheexistingimpulsetypereadingandICcardreadinghavebeenfarfrommeetingtheneedsofconvenientsettlementofnaturalgas.But,therehavebeenmanydifferentwaysofremotemeterreadingsystems,butthesearestructuredbychangingtheinternalstructureofthegasmeter.Ontheonehand,itcausesawasteofresourceandinc

7、reasedcosts.Ontheotherhand,thevarioustypesofmeterreadingsystemleadtoalackofproductversatility.Andthereliabilityandflexibilityofthemeterreadingtechnologyarelackofadequatetechnicalsupport,whichisnotwidelyusedinthemarket.Machinevisionhasthecharacteristicsofhighefficiencyandhighlya