电子台秤数显仪表自动识别系统研制

发布时间：2021-04-16 04:09

　　随着工业的快速发展,数字指示秤的检测需求大幅增长,实现数字指示秤的自动检测非常迫切。为此,本文针对电子台秤自动检测装置中电子台秤仪表示数的自动读取问题,首先利用去噪等一系列算法对采集到的图像进行预处理,然后利用Hough变换和投影法对图像校正和分割,最后利用TensorFlow框架搭建深度学习框架对分割字符进行分类识别出字符结果。本文的图像处理及识别方法成功的识别出自动检测装置上的被检电子台秤仪表示值,在电子台秤实现自动检测中起到关键作用。 

【文章来源】：衡器. 2020,49(01)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

电子台秤自动检测装置

两个CCD采集的图像，图像中含有红、绿、蓝三通道颜色，通过数据线传输至图像处理平台，图像处理平台首先进行灰度化处理，将彩色图像转换为256级的灰度图像，然后，对该灰度图像进行滤波去噪、图像增强，经过二值化处理后，图像边缘形态显现，然后通过形态学膨胀处理，让数字断裂处连续，提高可读性，通过边框检测检测出字符边框，然后通过几何变换和图像校正，图像经过拉伸校正后，进行图像分割将数码管显示字符抠出来，最后，利用训练过的深度学习框架对字符进行识别。专家评判系统根据抠出的字符完整度来评判选取哪个相机图像处理结果，如图2所示。4 软件平台搭建

平台通过USB接口向集成在Logitech摄像头内部的控制模块发送图像采集指令，镜头输出的PAL制或NTSC制模拟视频信号通过内部集成的A/D转换芯片转换成数字视频信号，把数字视频信号存储到静态存储器（SRAM）中，每完成一帧图像的采集便实时通过以太网将图像信号传输给PC机。图4 二值化处理

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于图像处理技术的车牌识别方法研究[J]. 黎洪龙.  科技与创新. 2017(19)
[2]车牌识别中的图像分割技术研究[J]. 刘丽丽.  科技通报. 2017(04)



本文编号：3140711