【摘 要】
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针对油气田站场指针式仪表的示数检测,本文提出了利用巡检机器人代替人力,通过摄像机采集的图像来识别示数的方法,并进行了相关算法的研究。在图像预处理方面,针对巡检机器人采集图像质量不高的问题,首先通过3D降噪算法;再针对不同曝光状态的图像采取不同的算法调节,使得欠曝光和过曝光图像都能够调整为正常曝光的图像。在仪表智能检测方面,提出了基于改进的YOLOv5的仪表识别算法。在卷积神经网络的基础上,自制仪表
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针对油气田站场指针式仪表的示数检测,本文提出了利用巡检机器人代替人力,通过摄像机采集的图像来识别示数的方法,并进行了相关算法的研究。在图像预处理方面,针对巡检机器人采集图像质量不高的问题,首先通过3D降噪算法;再针对不同曝光状态的图像采取不同的算法调节,使得欠曝光和过曝光图像都能够调整为正常曝光的图像。在仪表智能检测方面,提出了基于改进的YOLOv5的仪表识别算法。在卷积神经网络的基础上,自制仪表样本数据集并训练模型文件、优化权重文件;再通过YOLOv5算法识别巡检机器人定点采集的图像中的仪表,并标出仪表位置。在角度调整方面,采用了基于改进的SIFT的图像配准算法;利用FLANN算法进行对应特征点的匹配;利用RANSAC算法得到图像之间的单应性变换矩阵;通过矩阵变换将目标图像变换为参考模板的角度,得到高质量的利于仪表示数读取的图像。在仪表示数读取方面,利用K＿means聚类的二值化算法得到指针信息突出的表盘;再设定过图像中心的直线旋转360°,旋转过程中精确计算直线与表盘指针重合度最高的角度;通过角度与仪表盘示数的关系,得到仪表示数。实验表明:通过算法处理得到的仪表示数准确性更高,适应性更强、读数速度更快。
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