基于图像识别技术的船厂能耗数据采集装置的研发

发布时间：2020-09-01 21:45

　　 船舶制造业是能耗大户,能耗成本占比较高。船舶制造过程较为分散,能耗管理粗犷,仍然采用人工抄表和统计方法,无法实现有效监管,能耗浪费现象比较严重。在能源日益紧张的背景下,船舶制造业亟需找到节能减排的突破口,降低制造成本,提高船舶制造业的竞争力。本论文应用图像识别技术,对能耗计量表具进行自动识别,读取能耗数据,并传输到能耗数据中心集中管理。通过对采集到的能耗数据进行分析、统计,实现船舶制造业能耗有效监管,从而达到降低船舶制造业的能耗成本,对推动船舶制造业持续发展具有深远的意义。本论文主要的研究内容包括以下几个方面:利用摄像头采集图像信息,通过有线或无线的方式将图像信息传输,图像进入计算机后,根据数字式机械表特点采用颜色模型提取及灰度变换的方法对数字图像进行预处理;应用Canny边缘检测算法对预处理图像进行倾斜校正;然后采用二值化操作,提取图像中亮度值较高的区域;其次对二值化后的图像进行倾斜校正;再者对矫正后的图像分别进行水平、垂直投影实现数字区域的精确定位;接着对经过数字区域精确定位后的图像同样依次进行水平、垂直投影实现数字分割。在数字特征提取时,采用穿线法提取结构特征,采用粗网格法提取统计特征。在数字识别时,采用数字穿线法及像素统计法相结合的模式识别方法进行识别。完成图像识别软件的系统搭建,并对该识别系统进行试验。试验中存在数据误读的情况,但也不影响数字的识别率,追其缘由加以改善后,可以达到理想的状态。试验证明,采用基于图像识别技术的能耗数据采集装置进行节能监控数据采集工作在实际中可行,系统可以定时定点的采集各个支路以及高耗能设备的能耗数据,而且因为现有的电表的增长规律,通过这样一种方式,可以对错误的数据进行数据修整,识别率是特别高的,基本上可以完成通过摄像的方式对仪表数字的读取,极大限度降低噪声对数字的干扰作用,提高数字识别的精确度,能够适应船厂以及工业企业的监控现场环境。
【学位单位】：集美大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U673;TP391.41
【部分图文】：

数据采集方案系统构图

数字仪表的识别流程图

RGB颜色模型

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本文编号：2810290