仪表表盘的数字字符自动识别技术的研究

论文摘要

随着现代社会信息技术的高速发展,人们的生活和生产正在向着智能化、网络化、自动化和数字化方向发展,同时,各行各业的管理手段也正在从人工管理向半自动化和自动化方向发展和转化,在这个发展和转化中,图像处理技术发挥了很重要的作用。仪表读数在工业和控制领域应用非常广泛,对于机械式仪表,由于没有提供数据传送的接口,目前电力管理部门主要以人工抄写读数为主,而人工抄写本身存在着人力物力财力的消耗,速度较慢,存档不便等问题。为了实现机械式仪表抄表的自动化而非人工抄写,本文对其关键技术做了深入的研究。本文将从准确、快速的数字识别目标出发,对自然条件下得到的源图像先进行预处理,之后对得到的细化后的目标数字采用找洞法以及边缘点法进行识别。该方法与其他数字识别法相比,无需对字符大小以及类型规格化,仅需对待识别图像进行结构特征提取,并将其分类,即可达到识别目的。此外,本文还要对因噪声以及机械式电表轮轴转动造成的残缺字符进行识别处理,使得识别准确率能够提高。本文将采用的主要技术有以下几方面:图像预处理:采用的预处理过程为灰度化——滤波——二值化——校正——分割——细化,其中针对二值化、校正、分割本文在已有的研究基础上提出了新的方法。字符特征的提取:空洞和缺口是数字非常重要的结构特征。数字0、4、6、8、9等有明显的空洞,2、3、5、7则有明显的缺口。在判断这些数字时采用这类结构特征是快速有效的。对结果进行校验:分别对识别出的字符进行校验,提高其准确度。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景及意义
• 1.2 国内外数字字符识别研究现状
• 1.3 本文研究的主要内容
• 1.4 本文的主要结构
• 1.5 本章小结
• 第二章 仪表表盘的预处理
• 2.1 图像的灰度化
• 2.2 图像的滤波去噪
• 2.3 二值化
• 2.4 目标字符的校正
• 2.5 本章小结
• 第三章 数字字符的分割和特征提取
• 3.1 目标字符分割
• 3.2 形态学细化算法
• 3.3 本文提取的数字特征
• 3.4 本章小结
• 第四章 数字字符的识别和校验
• 4.1 识别过程
• 4.2 字符识别后的校验
• 4.3 转动式字轮码盘中半字码的识别
• 4.4 机械式电能表数字码盘中是否存在小数位的判断
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结与展望
• 致谢
• 参考文献