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              基于機器視覺(jué)的磁翻板液位計實(shí)時(shí)讀數識別方法

               摘 要:在現代艦船機艙等無(wú)人值守的場(chǎng)合,艦員往往無(wú)法及時(shí)有效地跟蹤監測液位計信息。因此,提出了一種基于機器視覺(jué)的磁翻板液位計實(shí)時(shí)液位識別方法。首先,運用改進(jìn)的 DB-FFT 識別方法對液位計面板中的字符進(jìn)行檢測;然后,利用 CRNN 模型識別檢測到的字符內容,并采用基于圖像識別和圖像差值的靜態(tài)與動(dòng)態(tài)分析方法識別液位指示位;zui后,結合刻度及液位位置計算出液位實(shí)時(shí)讀數。實(shí)驗結果表明:該方法能夠實(shí)時(shí)、高效地識別磁翻板液位計液位并顯示數值,對磁翻板液位計的數字化轉型應用具有重要意義。

               
              磁翻板液位計(磁性浮子式液位計)根據浮力原理和磁性耦合作用研制而成 。當被測容器中的液位變化時(shí),液位計本體管中的磁性浮子也隨之變化,浮子內的永久磁鋼通過(guò)磁耦合傳遞到磁翻柱指示器,驅動(dòng)紅、白翻柱翻轉,指示器的紅白交界處即為容器內部液位的實(shí)際高度。目前,常用的磁翻板液位計自身還不能實(shí)現自動(dòng)化、遠距離識別和實(shí)時(shí)監測等功能。
               
              隨著(zhù)計算機及人工智能技術(shù)的發(fā)展,基于機器視覺(jué)的各類(lèi)不同場(chǎng)景液位識別方法研究取得了長(cháng)足的進(jìn)步。劉治鋒[3]應用圖像識別的方法,對采集的水位圖像進(jìn)行了一系列處理,包括形狀矯正、光強矯正、目標分析等處理方法,從而實(shí)現了水位的自動(dòng)檢測。任明武等[4]同樣應用圖像識別方法,精確地檢測和定位出了水位線(xiàn)。在瓶裝液體識別的場(chǎng)景中,黃玲等[5]研發(fā)了一種帶標桿的透明瓶裝液體液位檢測系統,有效地利用了液體的折射原理,通過(guò)圖像處理確定標桿斷開(kāi)的位置從而得到液位的高度。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的興起又為機器視覺(jué)的圖像識別研究提供了新的思路,深度神經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò ) 模 型,特 別 是 深 度 卷 積 神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò ) (deepconvolutionalneuralnetworks,DCNN)[6]在 各種視覺(jué)任務(wù)中的應 用 獲 得 了 巨 大 成 功。Laroca等[7]提出了利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)實(shí)現自動(dòng)抄表的功能。陳志恒等[8]實(shí)現了基于 EMD 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )空耦超聲存儲油罐液位的檢測,其具體采用了 BP(backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),識別率高達99% ?;谏鲜隼碚摷夹g(shù)的發(fā)展,各類(lèi)指示計、液位計等的自動(dòng)化識別應用場(chǎng)景層出不窮,如血管血清液位計的檢測[9]、試管液位檢測[10]等。因此,本文提出了一種基于計算機視覺(jué)的液位實(shí)時(shí)讀數識別方法,通過(guò)高精度攝像頭實(shí)時(shí)抓拍液位計面板獲得圖像數據,再利用圖像識別的方法來(lái)識別并計算液位計讀數。
               磁翻板液位計
              1 理論基礎
              1.1 字符檢測
              進(jìn)行圖像識別前,需先識別和定位液位計上的刻度值,刻度值一般從下至上均勻分布于磁翻板液位計面板,常見(jiàn)的磁翻板液位計面板如圖1所示。
               
              場(chǎng)景字符檢測作為場(chǎng)景字符讀取的關(guān)鍵組成部分,其目標是定位每個(gè)字符實(shí)例的邊界或區域。近年來(lái),基于分割的方法在文本檢測的場(chǎng)景中十分常用,分割之后的二值化處理也至關(guān)重要,分割的結果將在這一過(guò)程中被轉換為文本框或文本區域。
               
              本文基于可微二值化(differentiablebinarization,DB)的模塊來(lái)簡(jiǎn)化分割后的處理步驟,該方法可設定自適應閾值來(lái)提升網(wǎng)絡(luò )性能。在此基礎上,結合液位計面板上字符位置分布特征,結合快速傅里葉變換(fastFouriertransform,FFT)提出優(yōu)化方法(簡(jiǎn)稱(chēng) DB-FFT 方法),從而提高字符檢測效率。
               
              1.1.1 基于 DB實(shí)現字符檢測
              對于標準的二值化處理,給定一個(gè)由分段網(wǎng)絡(luò )生成的概率圖P∈RH ×W ,其中 H 代表圖像的高度,W 代表圖像的寬度。將其轉換為二值化的圖,若一個(gè)像素點(diǎn)的值為1,則代表該像素屬于字符區域,一般來(lái)說(shuō)圖像二值化可表示為360桌面截圖20231124092803.jpg
              式中:t為預測字符區域所定義的閾值;(i,j)為圖像中像素的位置。
               
              由于Bi,j的值為0和1是不可微分的,所以無(wú)法參與到網(wǎng)絡(luò )的訓練。為此,將式(1)進(jìn)行轉換,使得 CNN 中的二值化過(guò)程可以端到端地進(jìn)行訓練。轉換過(guò)程為360桌面截圖20231124092807.jpg
               
              式中:B∧i,j為近似二值化映射;T 為從網(wǎng)絡(luò )中學(xué)習到的自適應閾值映射;k 為放大系數,根據經(jīng)驗默認將其設置為50。
               
              基于上述方法,利用分段網(wǎng)絡(luò )訓練可實(shí)現字符檢測,部分檢測效果如圖2所示。
               
              在復雜環(huán)境下或存在噪聲干擾時(shí),檢測結果會(huì )出現中心位置略有偏移、部分字符位置未檢測出等現象。經(jīng)過(guò)分析后發(fā)現,磁翻板液位計面板上的字符位置分布存在如下規律:從上至下均勻分布,從左至右對稱(chēng)分布。因此,可以通過(guò)左右對稱(chēng)將另一側的字符推理出來(lái),通過(guò)垂直方向字符位置均勻分布來(lái)校驗,并補齊沒(méi)有被檢測出的字符。
               
              1.1.2 基于 DB-FFT 實(shí)現字符檢測
              在獲取字符行坐標時(shí),為了使用字符的相同間隔來(lái)提取數字字符并過(guò)濾掉其他字符,采用傅里葉變換來(lái)獲取字符的峰值坐標,zui終根據行和列的峰值得到zui終的字符位置,處理結果如圖3所示。
               
              在應用傅里葉變換推理優(yōu)化字符檢測位置后,不僅可補全未被檢測出的字符位置,還可增強字符位置的區域?;?DB方法和 DB-FFT 方法的檢測效果對比如圖4所示??梢?jiàn),后者檢測出的字符位置相對更加全面。
               
              1.2 字符識別
              本文 應 用 文 獻 [6]提 出 的 CRNN(convolutionalrecurrentneuralnetwork)模型來(lái)識別磁翻板液位計面板中的字符。CRNN 是一種卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構,用于解決基于圖像的序列識別問(wèn)題,特別是場(chǎng)景文字識別問(wèn)題。具體過(guò)程為:首先,通過(guò) CNN 將圖片的特征提取出來(lái);然后,采用 RNN 對序列進(jìn)行預測;zui后,通過(guò)一個(gè) CTC的翻譯層得到zui終結果。
               
              1.3 液位計指示位置識別
              磁翻板液位計指示的位置為黑白交界處(見(jiàn)圖5箭頭所指位置)。
               
              由于磁浮子翻轉時(shí),暗色部分是從上往下翻轉,會(huì )出現暗色部分不連續的情況。具體存在兩種情況:①該磁浮子僅部分翻轉,未完全翻轉為暗色;②該磁浮子完全翻轉為暗色。為有效識別磁翻板液位計指示位置,本文分別從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)角度提供了兩種識別方法。
               
              1.3.1 靜態(tài)分析法
              靜態(tài)分析法針對單幀圖像進(jìn)行分析,主要采用基于顏色像素的計算方法。從靜態(tài)角度分析,液位計的暗色磁浮子部分代表了液位信息,因此只需識別出暗色磁浮子區域即可。首先將顏色空間轉換到 HSV(huesaturationvalue),然后根據閾值去除其他顏色,zui后找到暗色矩形塊。
               
              如圖6所示,結合磁浮子翻轉特征,若磁浮子完全翻轉為暗色,則zui上方暗色矩形塊的上側為當前指示位置;若磁浮子未完全翻轉為暗色,則zui上方暗色矩形塊的下側為當前指示位置。
               
              1.3.2 動(dòng)態(tài)分析法
              動(dòng)態(tài)分析法主要適用于液位計指示值實(shí)時(shí)變動(dòng)的場(chǎng)景。通過(guò)對連續兩個(gè)時(shí)序的圖像進(jìn)行像素相減,可識別出變化區域,此即液位計指示位置?;谏鲜鲈?在液位計指示動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中,先獲取連續兩個(gè)時(shí)序的圖片信息,再將這兩幀圖像像素值相減,便可獲得變化區域的二值化圖(見(jiàn)圖7(a));進(jìn)行去除噪聲處理后,所得結果如圖7(b)所示;采用水平投影方法獲取波的峰值如圖7(c)所示,此即為液位計指示值。
               
              由于篇幅原因,想要了解完整內容,請聯(lián)系作者本人。
              文章資訊
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