一种数显仪表数字字符识别方法研究

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。

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。

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。

• 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
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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煤矿变电所数显仪表字符识别研究
郝建华
【期刊名称】《工矿自动化》
【年(卷),期】2016(0)9
【摘要】针对煤矿变电所数显式仪表存在巡检自动化程度低和识别可靠性差等问题,提出了一种基于改进遗传算法和支持向量机算法的字符识别算法.该算法采用Harr-Like特征作为字符识别特征,通过改进的遗传算法对分类器支持向量机的参数进行寻优,利用主元分析法进行降维处理,并使用支持向量机识别数显式仪表字符.实验验证了该算法的有效性和可行性.
【总页数】4页(P64-67)
【作者】郝建华
【作者单位】山西汾西矿业(集团)有限责任公司供用电分公司,山西介休032000【正文语种】中文
【中图分类】TD611
【相关文献】
1.一种数显仪表数字字符识别方法研究 [J], 巩玉滨;杨红娟;张运楚;常国雷;邱冬
2.基于OMAPL138数显仪表字符识别系统的设计与实现 [J], 李超超;程健
3.基于BP神经网络的数显仪表动态字符识别系统 [J], 唐轶峻;申小阳;朱雯兰;隋成华
4.基于BP神经网络的数显仪表数字字符识别系统 [J], 唐轶峻;申小阳;朱雯兰;隋成
华
5.基于深度学习的数显仪表字符识别 [J], 朱立倩
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一种基于模板匹配的数字仪表字符识别方法
卢卫娜;刘长荣;郑玉才;王海芳
【期刊名称】《现代计算机（专业版）》
【年(卷),期】2008(000)003
【摘要】针对工业生产中数字式仪表的自动识别问题,利用图像处理技术和匹配技术,提出了一种仪表显示字符的识别方法.通过图像灰度化、直方图增强和中值滤波去噪等技术对图像进行预处理.运用相关匹配图形模板匹配的方法对输入的字符模式进行初始分类和识别.测试结果表明,算法能够自动、快速、准确地识别出仪表的显示字符.
【总页数】4页(P70-72,86)
【作者】卢卫娜;刘长荣;郑玉才;王海芳
【作者单位】河北科技师范学院机械电子系,秦皇岛,066004;河北科技师范学院机械电子系,秦皇岛,066004;河北科技师范学院机械电子系,秦皇岛,066004;河北科技师范学院机械电子系,秦皇岛,066004
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种改进的基于模板匹配的集装箱字符识别方法 [J], 阚伟;朱秋煜
2.一种基于多模板匹配的字符识别方法 [J], 李婧;龚晓峰;王瑞辉
3.一种基于改进模板匹配的车牌字符识别方法 [J], 马俊莉;莫玉龙;王明祥
4.一种基于比例特征提取模板匹配算法的充值卡卡密字符识别方法 [J], 张春昱
5.一种特征加权模板匹配的钢板喷印字符识别方法 [J], 张靖娅;刘昶;刘丽萍
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