图像处理在仪表识别和布匹瑕疵检测中的应用

论文摘要

随着工业生产向着自动化、智能化方向的发展,计算机视觉和图像处理技术在工业中应用越来越广泛。仪表的自动识别和布匹瑕疵的自动检测就是图像处理技术在工业生产中的两个应用热点。本文分别针对数显式仪表和指针式仪表的特点,提出了不同的仪表自动识别算法,并在此基础上开发了一套指针式仪表实时识别系统。同时本文还讨论了布匹瑕疵检测系统中瑕疵定位的关键技术。仪表识别方面,对数显式仪表的数字利用基于分块统计的方法对图像提取特征,然后采用最短距离法对其识别。对指针式仪表,为了克服现有算法在识别精确度和运算复杂度上的不足,本文提出了基于微积分算子的指针式仪表识别算法,算法首先利用微积分算子精确定位出扇形刻度所形成的弧度的圆心和半径,然后以此圆心为极坐标原点将扇形刻度图像归一化为水平刻度,最后利用投影法进行刻度定位和读数。实验表明该算法运算量小精确度高、抗干扰性强,能很好的满足仪表实时监控系统和高精度仪器的校验系统的高实时性和高精确性的要求。布匹瑕疵定位方面,本文选择具有方向和尺度特性的Gabor滤波器对布匹图像进行分析,通过滤波输出能量与正常纹理的能量比较来定位瑕疵。对纹理在方向和尺度上变化较大的瑕疵类,通过对典型瑕疵特征的学习选取区分度大于1的Gabor滤波器构成滤波器组对布匹图像进行多通道滤波,然后把各通道的滤波结果进行融合作为最后滤波输出;对于纹理特征比较一致的瑕疵类,则根据区分度选择滤波器组中最优滤波器进行滤波。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.1.1 仪表自动识别
• 1.1.2 布匹瑕疵检测
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 仪表自动识别
• 1.2.2 布匹瑕疵检测
• 1.3 本文主要工作及内容安排
• 第二章 图像预处理技术
• 2.1 图像处理在工业中的应用
• 2.2 图像预处理技术
• 2.2.1 图像连通域分析
• 2.2.2 图像细化分析
• 2.2.3 基于Hough变换的直线检测
• 2.3 本章小结
• 第三章 数显式仪表识别
• 3.1 数显式仪表数字特征分析
• 3.2 基于区域分块统计的数字识别
• 3.3 数码管数字识别
• 3.4 电能表数字识别
• 3.4.1 完整数字识别
• 3.4.2 半截数字识别
• 3.4.3 实验结果及分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 指针式仪表识别
• 4.1 现有指针式仪表识别算法简介
• 4.2 基于微积分算子的仪表识别算法
• 4.2.1 弧形精定位
• 4.2.2 指针和刻度区域归一化
• 4.2.3 指针和刻度定位
• 4.3 仪表实时识别系统实现
• 4.4 实验结果及分析
• 4.5 本章小结
• 第五章 布匹瑕疵检测研究
• 5.1 布匹瑕疵检测方法简介
• 5.1.1 布匹瑕疵检测系统的任务
• 5.1.2 布匹瑕疵检测方法综述
• 5.2 基于Gabor滤波的布匹瑕疵检测算法
• 5.2.1 算法框架
• 5.2.2 二维Gabor滤波器
• 5.2.3 滤波器的区分度
• 5.2.4 正滤波器的选择及多通道滤波
• 5.2.5 最优滤波器滤波
• 5.2.6 实验结果及分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在读期间的研究成果