基于改进Hough变换和BP网络的指针仪表识别.pdf

《基于改进Hough变换和BP网络的指针仪表识别.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第52卷第5期电测与仪表Vo1．52NO．52015年3月10日ElectricalMeasurement&InstrumentationMar．10，2015基于改进Hough变换和BP网络的指针仪表识别朱海霞(大庆油田公司电力集团，黑龙江大庆163000)摘要：指针仪表示数的视觉识别，对于提高电气、机械、汽车等工业领域的生产效率具有重要意义。采用Hough变换方法完成指针直线特征的识别，进而在表盘圆形特征的识别过程中对Hough变换方法进行了改进，通过减少累加像素数目结合灰度中心法来提高原性特征定位的效率和精度。在字符识别阶段，构建了

2、一个三层次的BP神经网络。实验结果表明，该方法对于Hough变换的改进措施达到了预期效果，BP神经网络也实现了字符特征的准确识别。关键词：指针仪表；字符识别；Hough变换；BP神经网络中图分类号：TP391．41文献标识码：B文章编号：1001—1390(2015)05—0011一O4PointerinstrumentrecognitionbasedonBPnetworkandimprovedHoughtransformZhuHaixia(PowerGroup，DaqingOilfieldCo．，Daqing163000，Heilong

3、fiang，China)Abstract：Visualidentificationofpointerinstrumentnumberhasimportantsignificancetoimprovetheproductioneffi—ciencyoftheelectrical，mechanicalandautomotiveindustry．Inthispaper，Houghtransformationmethodwasusedinrecognitionoflinearfeatureofpointer，andthenHoughtransfo

4、rmwasimprovedduringtheprocessofdialcircularfea—tureidentification．Theeficiencyandprecisionareimprovedbyreducingtheaccumulatednumberofpixelsandcon—biningtheaycentermethod．Inthecharacterrecognitionstage，BPneuralnetworkisbuiltwithathreelevelstruc·ture．Experimentalresultsshow

5、that，thismethodcanachievetheexpectedeffectforimprovingmeasuresofHoughtransform，andaccuraterecognitionofcharacterscanbeobtainedbyusingBPneuralnetwork．Keywords：pointerinstrument，characterrecognition，Houghtransform，BPneuralnetwork0引言读数工作J。Hough变换提取直线性能比较优秀，但指针式仪表在电气、机械、汽车等领域

6、使用广是在检测圆形特征时，往往会表现出精度低和速度泛，是重要的监视和指示装置。随着我国工业领慢的问题。指针特征和表盘圆形特征的交汇处域从劳动密集型向科技密集型不断转变，生产效率确定以后，通过识别交汇处附近的字符就可以实现要求迅速提高，这就使得应用于其中的指针式仪表指针仪表的智能读数。这是一个典型的模式识别问要放弃原来的人工读数，从而转向依托机器视觉技题，神经网络则是解决此类问题的常用方法。BP神术的智能识别。经网络的构建原理简单，训练迭代过程时间复杂度指针式仪表示数智能识别的过程包含两个重要不高，有利于实现快速的智能识别l卜mJ。工作，一

7、是如何精确确定指针的位置，二是如何对指文中通过对Hough变换进行改进使其更适合圆针附近的数字进行机器识别。因为仪表中的指针形特征的检测，进而和BP网络联合起来构建一种指符合直线特征，所以Hough变换的方法特别适用于针仪表智能识别方法，以期满足指针仪表智能读数指针特征的检测。但值得注意的是，确定指针位置的需要。时，对于指针仪表圆形表盘区域的检测也是必要工1Hough变换及其改进作，这才能配合识别出的指针特征实现后续的智能Hough变换特别适合于区域边界的定位，其基本第52卷第5期电测与仪表VO1．52NO．52015年3月1O日Elec

8、tricalMeasurement＆InstrumentationMar．10，2015原理是根据像素空间中的形状信息，映射出参数空式中和Y代表了检测区域的灰度重心。间的对应信息，进而通过数值