一种数显仪表数字字符识别方法研究

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一种数显仪表动态字符快速识别算法

２字符识别算法描述
２１数学形态学处理．
要实时的采集现场的数据以此来判断是否满足所要控制的条
件。由于监控的数据是动态的，求系统的实时性强，以对仪要所
数学形态学［分析几何形状和结构的数学方法，建立在是是
个子区域的位置作为字符细节特征来进行识别。１数显字符识别系统的说明
检测、割、字识别、像编码压缩等图像处理问题。图文图其基本思想是利用一个称为结构元素的探针来收集图像的信息。当探针
ｎｕｅａｉｓｒｍｅｔｙｎｍｉｄｉａｅｄ．ｈｅｅｘｅｒｅｎｅｕｌｏｔａｔｔｅｒｍｒｌｎｔｕｎｄａｃｓｐｌｙＴｐｉｍｔｒｓｔｓｈｗｓｈｈｐｏｐｏｅｄｐｐｒｃｈｉｐｒｔａｌａｎｅｅｉｅｓｓａｏａｓａｃｉｄｆｃｔ．ｃｖ
在图像中不断移动时，不仅可根据图像各个部分间的相互关系
来了解图像的结构特征，而且利用数学形态学基本运算还可以构造出许多非常有效的图像处理与分析方法，其最基本的形态
张庆丰
（安徽工业大学职业技术学院，安徽４－山２３０）＃４０２
周芳岑Leabharlann 豫皖（安徽工业大学电气信息学院，安徽马鞍山２３０）４０２

一种数显仪表字符快速自动识别方法

一种数显仪表字符快速自动识别方法刘宗林;田莹;李雪滢【摘要】针对数显仪表字符的特点，提出一种新的对数显仪表字符进行快速自动实时识别算法。

对图像进行预处理并采用自动阈值方法进行二值化，对于不同颜色背景图像都能得到理想的二值图像，在二值图像上采用水平投影和垂直投影分割出字符，通过计算数字和字符的行程，得到的一系列数据构造特征向量进行字符识别。

在大量数显仪表图像上进行识别实验证明，该方法简单实用，不仅识别准确率高，而且识别速度快。

%According to the characteristics of digital instrumentation characters, presents a new character on the digital instrumentation for fast auto-matic real-time recognition algorithm. Uses image preprocessing techniques to capture an image de-noising, scaling, automatic threshold binarization method, different colors for the background image can be the ideal binary image, and uses the horizontal projection and verti-cal projection on segmented binary image characters. Calculates the number and character of stroke, subjects a series of feature vector da-ta structure to character recognition. Experiments show that the identification number on a lot of different backgrounds instrumentationim-ages, the proposed method is simple and practical, not only high recognition accuracy, and fast recognition speed.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2015(000)012【总页数】4页(P37-40)【关键词】字符行程;字符识别;字符分割【作者】刘宗林;田莹;李雪滢【作者单位】辽宁科技大学软件学院，鞍山 114051;辽宁科技大学软件学院，鞍山 114051;辽宁科技大学软件学院，鞍山 114051【正文语种】中文随着科学技术的不断进步，各行各业的管理手段正在逐步从人工管理转变成自动化管理或半自动管理手段。

仪表表盘数字识别方法的研究

和结构复杂度，最后利用神经网络进行仪表表盘的数字识别。
１数字识别的基本过程
本文数字图像的识别过程如图１所示，主要包括获取数字
每个像素一个加权系数，后求和。而图像的二值化处理是将原来灰度化的图像转化成只含有两种颜色的图像。本文采用人工确
灰度化是使图像的红色、绿色和蓝色三种颜色的灰度值相等的过程，其结果使图像只有亮度上的不同，没有颜色上的差而异，文采用加权系数法对图像进行灰度转化，本即给三种颜色的
目前，于指针式表盘而言，以根据二值化后的指针指向对可来识别表盘的读数，而对于某些特殊类型的表盘，于没有可判由断读数的指针，能通过表盘上的数字来读取表盘数据，无疑只这增大了识别的难度，这类表盘中数字识别就显得格外重要。对针这种情况，本文在对待识别数字图像进行预处理和特征提取的
基础上，用粗糙集理论进行特征约简，减少神经网络的规模利以
对无指针式仪表表盘进行跟踪电视摄像，将ＶＤ，借助于图像处理软件获取ＶＣＣＤ中仪表表盘的数

一种基于SVM的数字仪表显示值识别方法

一种基于SVM的数字仪表显示值识别方法李文博【摘要】数字仪表识别在工业中应用广泛,但各种仪表差别较大,方法也差别很多.在此提出了一种数字仪表显示值的快速识别方法,该方法首先由计算机自动定位分割图像中的数字区域,并实现了单个数字的切分,然后根据数字特点,创新性地改进了特征提取方法,对每个数字图像提取了一组具有较高区分度,且计算简单的典型特征.最后,基于SVM识别,构造了一种数字识别器,实现了仪表显示值的实时识别.%The recognition of digital meter is widely used in industry, but a variety of instruments are different.A recognition approach for the display value of digital meter is proposed.Firstly, the digit areas in the meter image are located and each digit is segmented from each other automatically.Based on the characteristics of the digit, the feature extraction method is improved.Then a group of features with high classification capacity and low complexity are extracted.Finally a digit recognizer based on SVM (support vector machine) is constructed to recognize the display value of digital meter.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)004【总页数】3页(P195-197)【关键词】识别;SVM;数字仪表;教字图像【作者】李文博【作者单位】同济大学,企业数字化技术教育部工程研究中心,上海,200092;同济大学CAD研究中心,上海,201804【正文语种】中文【中图分类】TN919-34数字仪表结构简单，使用方便，已广泛应用于科学实验和生产中。

仪表表盘数字识别方法的研究_张绍兵

［收稿日期：２００８．２．２０］
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（上接第６１页）
冷压缩机的工作频率和电压来达到节能的目的，较好地解决了
统的各个状态的变化值，看系统在不同温度时的输出与输入是目前普通空调器压缩机不断开关操作而引起的电力浪费，适应
直接把数字图像预处理后的数据作为神经网络的输入，将会造成网络数据膨胀，网络规模会变得十分庞大；同时由于仪表表盘的多样化以及数字图像预处理过程中附带的某些干扰的影响，势必要求神经网络具有较强的容错能力和较长的网络训练时间作保证。可见，为了有效地利用神经网络进行数字识别，特征提取是十分必要的。
６２
仪表表盘数字识别方法的研究
仪表表盘数字识别方法的研究＊
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＮｕｍｂｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｏｆＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＤｉａｌ
张绍兵张兴华（黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，黑龙江哈尔滨１５００２７）
摘要针对无指针式仪表表盘的数字识别问题，提出一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法。该方法首先利用数字图像预处理技术处理图像并利用特征提取方法提取数字图像特征，然后利用粗糙集理论进行特征约简，最后将约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别。关键词：神经网络，数字识别，粗糙集，特征提取

数字仪表识别算法研究

数字仪表识别算法研究
数字仪表识别算法是一种图像处理和计算机视觉领域的技术，主要用于识别、读取和解析数字仪表盘上的数字信息。

该算法通常涉及图像预处理、边缘检测、阈值处理和模板匹配等步骤。

以下是数字仪表识别算法的基本流程：
1. 图像预处理：由于拍摄角度、光线等因素影响，获取的数字仪表图像可能会存在噪声、失真等问题，需要进行去噪、增强等预处理操作，以便更好地提取数字信息。

2. 边缘检测：数字仪表盘上的数字信息通常是由多个边缘组成的，因此可以使用边缘检测算法来提取这些边缘。

常用的边缘检测算法包括Canny算法、Sobel算法等。

3. 阈值处理：为了将数字信息与背景区分开来，可以采用阈值处理算法。

根据不同的应用场景和需求，可以采用自适应阈值处理或手动设置阈值的方法。

4. 模板匹配：为了识别特定的数字仪表盘上的数字信息，可以使用模板匹配算法。

该算法将预处理后的图像与已知的数字模板进行比对，找到最匹配的模板，从而确定数字信息。

5. 结果输出：最后，将识别的数字信息输出到控制台、显示器或保存到文件中，以便后续处理和应用。

在实际应用中，可能需要根据具体的数字仪表盘和拍摄条件进行参数调整和优化，以获得最佳的识别效果。

此外，数字仪表识别算法还需要具备一定的抗干扰能力，以应对不同的光照条件、角度变化和噪声干扰等问题。

基于图像处理的数字仪表字符自动识别研究

• 60•图像处理的数字仪表字符自动识别工作一直是我国发展仪表设计事业当中重点关注的话题。

本文将对图像处理的数字仪表程序设计当中算法的主要流程作出分析，以此来为实现针对字符图像的有效识别提供必要的指导意见。

使用数字图像处理技术和数字图像识别技术来实现针对数字仪表的有效识别，这不仅可以有效提高相应工作的执行效率，更能实现获取数据精确性的重大提升。

实际在实现针对七段数码管式出租车计价器的自动识别时，可以使用视觉函数库OpenCV 及C++语言程序来实施相应的工作任务。

OpenCV 由一些C++程序和部分C 函数构成，其最为典型的特点即是其能够有效实现针对计算机视觉层面以及图像处理层面的多类通用算法，而且还具备较强的图像处理能力和矩阵运算能力，不仅如此，OpenCV 在VC 开发环境下能够实现其库函数的直接调用，这对实现程序编写流程的有效简化具有重大的促进意义。

1 图像预处理操作流程研究1.1 灰度转换图像预处理技术的首要实施步骤即是实现灰度转换工作，这一工作的实施缘由是由于摄像头实际采集到的图像是含有大量颜色数据的彩色图像，这对后续的图像分割工作及图像识别工作均会造成严重的不良影响，再加上彩色图像所占据的存储空间比较庞大，所以实施灰度转换工作就显得尤为必要。

图像的灰度转换工作就是对图像中所有的彩色数据进行有效的去除操作，并对图像中应有的亮度信息实现必要的保留。

在实际的操作步骤中可以使用OpenCV 中的颜色空间来实现对于函数cvCvtColor 的必要转换，然后再将原始载入的彩色图像转换为灰度图像。

1.2 一次中值滤波平滑处理实施完灰度转换工作之后，就应当相继进行必要的一次中值滤波平滑处理操作，这是因为，在对图像实施采集操作时会受到噪声的强烈干扰，而执行相应的一次中值滤波平滑处理操作能够有效实现噪声的重大削减。

实际在对该项工作步骤进行部署时可以使用cvSmooth 函数来实施一次中值滤波平滑处理工作，一次来有效实现针对图像采集以及传输当中噪声和模糊区域的必要平滑，进而保证图像能够具备比较清晰的轮廓。

多个数字仪表动态显示数字字符识别的研究

多个数字仪表动态显示数字字符识别的研究
李旦;隋成华;唐轶峻
【期刊名称】《浙江工业大学学报》
【年(卷),期】2007(035)004
【摘要】在诸多像冶金、化工等的行业,都要用到多个数字仪表的实时监控.而人眼识别会产生误判,且效率不高,用多个数字仪表动态字符识别系统代替人眼将提高效率,同时识别率的提高可以解决人眼产生误判的问题.然而这一系统研制的难点在于多仪表数显字符的快速分割定位和实时识别,为了解决快速分割,提出了将特征颜色增强的方法应用于该系统.同时为满足实时识别,采用了BP神经网络法进行分类识别.实验结果表明,在小于3个数字仪表的条件下,整个识别过程可控制在40 ms以内,正确识别率达到96%以上.
【总页数】4页(P437-440)
【作者】李旦;隋成华;唐轶峻
【作者单位】浙江工业大学,信息工程学院,浙江,杭州,310032;浙江工业大学,理学院,浙江,杭州,310032;浙江工业大学,理学院,浙江,杭州,310032
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.基于全卷积网络的数字仪表字符识别方法 [J], 蔡梦倩;张蕾;王炎;莫娟
2.一种基于模板匹配的数字仪表字符识别方法 [J], 卢卫娜;刘长荣;郑玉才;王海芳
3.多个数字仪表字符串区域的定位和识别研究 [J], 申小阳;姜伯军
4.基于全卷积网络的数字仪表字符识别方法 [J], 蔡梦倩;张蕾;王炎;莫娟
5.用于建筑节能的迷你数字仪表远程监控系统研究 [J], 陈扬;蔡越洋;朱亦凡;刘腾云;杨奕欣;李翠敏
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了一种有效的数显仪表数字字符识别方法。通过Ｒｄｎ变换找到倾斜角度纠斜校正图像；ａｏ采用腐蚀细化修补
图像的缺损；运用行分割、单字分割与规范化进行数字字符的准确分割模糊图像，网格法数字字符的特征，采用三层ＢＰ神经网络进行数字字符识别。某煤矿企业实际采集的数显仪表彩
ｈｎｌｅｅｔｎｍｐｖｍａｅｑａｉ．ｗｅｍｅｔｉｇｅｃａａｔｒｓｇｎｎｏａｉａｉｎａｄｅｄｆｃｓａｄｉｒｅｉｇｕｌｙＲｏｓｇｎ，ｓｎｌｈｒｃｅｅｍｅｔａｄｎｒｌｔｏｔｍｚｏ
ｒｓｄｔｅｍｅｔｐｅｉｙｔｅｎｍｅｃｃａｃｅｓｆａｅｕｅｏｓｇｎｒｃｓｌｈｕｒａｈａｔｒｒｍｌｒｅｍａｅ．ｈｕｒａｈａｔｒｅｉｌｒｏｂｕｒｄｉｇｓＴｅｎｍｅｃｌｃａｃｅｉｒｆａｕｅｉｅｔｃｅｉｒｔｏｎｔｒｅｔｎｆａｕｅｅｔｃｉｎｍｅｈｄＴｒｅｌｙｒＢｅｒｌｅｔｒｓｘｒｔｄｗｔｇｉｍｅｈｄａｄｉｅｃｉｅｔｒｘｒｔｔｏ．ｈｅ・ｅＰｎｕａａｈｄｎｓｏａｏａｎｔｏｋｉｅｅｔｄｔｅｏｎｚｕｒａｃａａｔｒ．ｈｕｒｃｌｃａａｔｒｅｏｎｔｎｅａｌｆｅｗｒｓｓｌｃｅｒｃｇｉｅｎｍｅｃｌｈｃｅｓＴｅｎｍｅａｈｃｅｓｒｃｇｉｏｘｍｐｅｏｏｉｒｉｒｉａｃａｏａｙｎｍｅｃｌｉｓｒｍｅｔｉｇｈｗｓｔａｈｒｐｓｄｍｅｏａｉｈｒｃｇｉｏｏｌｃｍｐｎｕｒａｎｔｉｕｎｍａｅｓｏｈｔｔｅｐｏｏｅｔｄｈｓａｈｇｅｏｎｔｎｈｉｒｔｎｏｄａｔｉｔｒｅｅｃ．ａｅａｄａｇｏｎｉｎｅｆｒｎｅ — Ｋｅｒｓ：ｕｒｃｎｔｍｅｔ；ｃａａｔｒｒｃｇｉｏｙｗｏｄｎｍｅａｉｓｒｉｌｕｎｓｈｃｅｅｏｎｔｎ；Ｒａｏｒｎｆｒ；ＢｅｒｅｗｒｒｉｄｎｔｓｍａｏＰｎｕａｎｔｏｋｌ
ｔｃｏｙｔｍｉｄｓａｃｎｏｆｌ．ｈｃｎｔｎａｇｅｏａｅｉｆｅｎｄｕｔｄｔｒｕｈｅｔｎｓｓｉｕｔｌｏｔｌｅＴｅｉｌａｉｎｌｆｍｇｘｄａｄａｊｓｈｏｇｉｅｎｎｒｒｄｉｉｎｉｏｉｓｉｅ
第２６卷第２期
２１０１生
山东建筑大学学报
ＪＯＵＲＮＡＬＦＨＡＮＯＳＤＯＮＧＩＮＺＪＡＨＵＵＮＶＥＩＹＩＲＳＴ
Ｖｏ．６Ｎｏ２１２．
Ａｐｒ．２０１１
４月
文章编号：６３７４（０１００３０１７ — ６４２１）２－１４— ４
ＡｂｔａｔＩｉｗｏｈｎｌａｉｎｄｆｃｉｎａｄｕｃｅｒｅｓａｐａｔａｈｒｃｅｅｏｎｔｎｓｒｃ：ｎｖｅｆｔｅｉｃｉｔ，ｅｅｔｎｎｌａｎｓ，ｒｃｉｌｃａａｔｒｒｃｇｉｏｎｏｏｃｉｍｅｈｄｆｒｕｒａｓｒｍｅｔｔｄｅｏｌｃａａａｔｍａｉａｌｏｎｍｅｉａｎｔｕｎｅｔｏｏｍｅｃｉｔｎｉｌｎｕｎｓｉｓｉｄｔｃｌｔｔｕｏｔｌｙｆｍｕｒｃｌｓｍｅｔ — ｓｕｏｅｄｃｒｉｒｄ
２ＳｈｏｏｏａｏｎｌｔｃｌｎｉｅｒｇＳａｄｎｉｚｕＵｉｒｔ，ｉｎ２００，ｈａ．ｃｏｌｆｎｒｔｎａｄＥｅｒａＥｇｅｉ，ｈｎｏｇＪｎｈｎｖｓｙＪａ５１１Ｃｉ）Ｉｍｉｆｃｉｎｎａｅｉｎｎ
色图像数字字符识别实例，明本文方法识别率高，干扰性好。说抗关键词：数显仪表；字符识别；ａｏ变换；Ｐ神经网络ＲｄｎＢ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３１文献标识码：Ａ
Ｒｅｅｒｈｎａｃａａｔｒｒｃｇｉｉｎｅｈｏｏｍｅｉａｎｔｕｍｅｓｓａｃｏｈｒｃｅｅｏｎｔｏｍｔｄｆｒｎｕｒｃｌｉｓｒｎｔ
ｃｏｄｎｔｏａｉｇｔａｓｔｎｍｅｈｄＲａｏｒｎｆｒｔｎＩｇｏｒｓｏｎｈｎｉｇａｅｕｅｏｏｒｉａｅｒｔｔｎｉｏｔｏｄｎｔａｓｏｍａｉ．ｍａｅｃｒｉｎａｄｔｉｎｎｒｓｄｔｎｒｉｏｏ
ＧＮｕｂｎ，ＡＧＨｎ－ａＨＮｕ．ｈｅａ．ＯＧＹ．ｉＹＮｏｇｊｎ，ＺＡＧＹｎｃｕ，ｔ１ｕ
（．ａａｅｎｅｔ，ＳａｄｎｃｄｍｆＩｏｍｔｎ＆ＣｍｕｉｔｎＴｃｎｌｙｉａ５１１ｈｎ；１ＭｎｇｍｅｔＣｎｒｈｏｇＡａｅｙｏｎｒａｏｅｎｆｉｏｍｎｃｉｅｈｏｇ，Ｊｎ２００，Ｃｉａａｏｏｎ
一
种数显仪表数字字符识别方法研究
巩玉滨杨红娟张运楚常国雷，，，，邱冬
（．１山东信息通信技术研究院管理中心，山东济南２００；．５１１２山东建筑大学信息与电气工程学院，山东济南
２００）５１１
摘要：对工业控制领域数显仪表检测系统数据自动采集中数显仪表图像存在的歪斜、针缺损和模糊问题，出给