数字仪表数码管显示识别设计_宋薇.pdf

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1、ExperimentalResearch实验研究数字仪表数码管显示识别设计宋薇四川师范大学成都学院611745图2数码【文章摘要】进行图像处理，完成自动化仪表数码管的随着生产智能化的发展，自动化数值自动识别，使得数码管数值识别的效管分布图设备广泛应用于工业控制、交通、生率和精度得到了大大的提高，同时生产成产领域。数码管是自动化仪表的关键本得到了降低。显示设备，显示包括温度、湿度、指标、参数等重要数据。为了实现生产2技术简介　　表10至9的数字编码和监控的自动化，往往需要对仪表数2.1数码管显示识别码管的值进行识别。由于各类仪表

2、数数码管显示识别主要是通过通过摄码管数值显示差别较大，数值识别方像机采集仪器数码管的数值区域，并将模法各异，导致识别的成功率较低。因此，本文研究自动化仪表数码管显示拟图像信号转换成数字信号，使用数字信识别的技术现状，分析自动化仪表数号处理与信息合成技术，数字特征提取技码管显示识别的原理。研究中，根据术、数字识别技术完成对特定数码管显示自动化仪表数码管显示的特定字符，数字的识别。利用单个数字图像中对应的七个子2.2数码管显示识别技术现状区域分别对应数码管的七个管脚，根随着自动化仪表数码管的广泛应用，据数码管的亮灭与否的特征来，设

3、计数码管数值显示识别方法也逐步发展和判定识别的算法。仿真表明，本文提进步。本文将对常用的数值显示识别方法出的数字仪表显示值的快速识别方进行分析。法的识别率达99%，对16位数字的识·基于传感器的数码管字段识别方法别时间不超过0.5毫秒，并具有较强表2数字识别表该方法使用多个单层传感器去对数的抗干扰能力，完全满足自动化仪表识别效率低、识别精度低的缺点，在原有码管字段进行识别，而每一个数码管字段显示值实时自动识别对准确率和速识别方法的基础上，提出一种高识别率的度的要求，具有较高的应用价值。将对应一个传感器。通过对每段显示的数仪表显

4、示值自动实时识别方法。该方法主码管识别，提取目标数码管的图点进行加要包括:图像预处理、数字切分、特征提取【关键词】权处理，再进行最大值比较后，把加权值和数字识别四部分。数字仪；表图象处理；数字识别特征输入神经网络中，查询特征查表检测。此3.1识别流程提取方法识别度高，但是由于需要查表，识别本文数值识别方法如图1所示，摄像效率较低。头拍摄采集仪表所显示的数据图像帧，将1引言·车牌字符的一种精判别识别方法图像帧进行预处理，预处理的过程需要经随着生产智能化的发展，自动化设备该方法针对低分辨率提出“子区域权过灰度化，得到灰度图之后进行

5、二值化得广泛应用于工业控制、交通、生产领域。数值模板”的方法，即将车牌数字通过二次到二值化的图像，再由计算机进行数字区码管是自动化仪表的关键显示设备，显示立方插值的方法进行归一化的处理，使其域自动定位处理后将数字切分，特定值分包括温度、湿度、指标、参数等重要数据。分为六个子区域以后，分别对每个区域进离，对分离后的单个特定值进行特征提取，为了实现生产和监控的自动化，往往需要行相似字精判别，该方法有效但仍需更深最后将分析的特征传输给检测器进行数码对仪表数码管的值进行识别。基于自动化入的研究。管识别，最终能够求得仪表数码管显示值。仪

6、表数码管显示的数值识别是一项庞大·身份证号码的自动识别方法3.2预处理的周期识别过程，其实现步骤容易、有规该方法通过对身份证号码的图像进3.2.1灰度化律，而且对外部设备的需求低，而自动化行彩色空间分析后通过彩色滤波器去除采集的图像利用分量法，将彩色图像数码管仪表的识别关键在于能否对其进彩色噪声，再利用边缘图像切分数字，最中的三个分量的亮度作为三个灰度图像行自动化控制和检测。值滤波器二值化切分图像，最后用构造法的灰度值。近年来计算机视觉技术和数字图像进行数字识别。在数字图像没有严重磨损3.2.2二值化处理技术的不断发展，提高了

7、数值识别效的情况下，该方法的识别率较高。数码管数值经过灰度处理，将进行码率和精度。通过摄像机采集仪器数码管的元二值化操作。码元二值化是图像识别预数值区域，并将模拟图像信号转换成数字3仪表数码管显示识别原理处理的首要过程，其处理的结果的好坏对信号，使用数字信号处理与信息合成技术本文针对目前仪表数码管识别存在后继的数字分割、特征提取和数字识别过程影响很大。由于摄像头采集图像的过程中容易受到外界的干扰或者机器自身条件受限等干扰，最终获得的图像可能会出现对比度不高部分图像偏暗等现象。本文采取OTSU算法，根据最大方差法进行二值化比较好

8、弥补以上问题得到相对较好的效果。为了提取显示器表盘中数字图像的区域，我们根据数字图像中所显示的矩形区域的长宽来定位数字仪表图1数字仪表数码管显示识别方法框图的显示区域后，扫描图像得到一定数量的电子制作027实验研究ExperimentalResearch连通区域后针对不同的情