机器视觉的指针式仪表读数系统设计【字数：14992】

机器视觉的指针式仪表读数系统设计[160515219851248x]

摘 要目前，指针式仪表大部分依然采用人工读取的方法，这种方式不仅效率低下，精度有限，成本高昂，还容易受到环境等因素的限制。随着机器视觉技术不断发展和在各行业的广泛应用，使基于机器视觉技术的仪表读数成为实现仪表自动读数的一个发展趋势。本课题利用机器视觉技术实现了对指针式仪表的自动读数，通过硬件系统解决了自动识别中存在的仪表刻度盘与相机相对位置不对正的问题，提高了后续识别的准确度。该系统以计算机为核心，配置数据采集卡，工业相机、光源、步进电机等硬件，采用LabVIEW软件和IMAQ VISION 工具包实现对步进电机的控制，使工业相机对准仪表，获取图片后进行相关处理得到读数。论文从方案设计、硬件平台构建、软件设计等方面进行详细的阐述。实验证明所设计的基于机器视觉技术的指针式仪表读数系统可以实时、正确、有效地完成仪表读数，具有一定的实际应用参考价值。
目 录
1.绪论 1
1.1课题的目的和意义 1
1.2机器视觉技术的发展 1
1.3论文主要研究内容及章节安排 2
1.4本章小结 3
2.机器视觉简述 4
2.1机器视觉的基本原理及特点 4
2.2机器视觉的组成 4
2.2.1照明光源 4
2.3.2光学镜头 7
2.3.3工业相机 9
2.3.4机器视觉软件 10
2.3本章小结 10
3.系统设计方案及硬件设计 11
3.1系统设计方案 11
3.2指针式仪表读数方案对比 12
3.3机械传动装置硬件设计 13
3.3.1十字滑台 13
3.3.2步进电机及步进驱动器 14
3.3.3限位开关 15
3.4机器视觉系统硬件设计 15
3.5硬件实物图 16
3.6本章小结 16
4.软件系统设计 17
4.1登陆系统前面板设计 17
4.2登陆系统程序框图设计 18
4.3指针式仪表读数系统前 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072* 
面板设计 20
4.4指针式仪表读数系统程序框图设计 21
4.4.1指针式仪表的自动定位程序（find center） 23
4.4.2指针式仪表的自动识别程序（read） 29
4.5本章小结 35
5.实验结果 36
5.1实验成果展示 36
5.2本章小结 38
6.总结与展望 39
6.1全文总结 39
6.2课题展望 39
6.3课题与社会及环境的可持续发展性 40
6.4本章小结 40
参考文献 41
致谢 42
1.绪论
1.1课题的目的和意义
仪表是我们当今社会中不可少的一种工具。而今数字化的时代，各种各样的参数都需要仪表来显示。指针式仪表和数显式仪表是仪表中最为常见两类。机械式的指针和刻度是指针式仪表的常用表达方式。而数显式仪表常用晶体管来表示数值。即使数显式仪表简单易读，但指针式仪表凭借着它成本低廉，结实耐用，便于使用等优势，在实际生产生活中依然无可取代。
电表，压力表，水表，转速表等等，都可以通过指针式仪表来表达具体的物理参数。然而仅仅是人主观的识别指针与刻度盘上的刻度交点来读取数据，难免会出现因人为上的操作失误。因此体现了指针式仪表识别的必要性和必然性。在一些低氧，强辐射，高压，高温或低温的高危恶劣环境下，人工读取仪表变得异常的困难和不便。这就更加展现了指针式仪表识别读取的不可替代性。当今社会的人力成本逐渐高昂，人工读取远不如指针式仪表识别系统来的低廉。这更进一步的体现了指针式仪表读取系统的优越性。随着社会的发展，自动化的不断进步，生产效率的不断提高，传统的人工抄表方式已经逐渐跟不上如此高效的生产方式。被取代已是必然。
1.2机器视觉技术的发展
机器视觉是在上世纪五十年代被提出和完善的，根据相机所拍图像的像素分布，颜色等信息进行多种运算处理，根据鉴别的成果采集出所需的数据参数。随着计算机的快速发展，机器视觉也多用计算机进行图像处理。现今机器视觉在人们的日常生活和生产中已经占据了极其重要的地位，有着非常重要的研究意义。
机器视觉最早在二十世纪五十年代，因为计算机的发明而被提出。而到了二十世纪六十年代的时候，随着计算技术的发展，机器视觉技术开始运用于卫星的图像处理和医学领域。然而此时只有普通简单的场景和三维的物体才能被运用处理。其中美国麻省理工学院所研究的“积木世界”是早期人工智能的代表性研究课题之一。图像分析、计算机视觉、场景分析、物体识别等研究课题也都是在这时候被提出和确立的。现在很多图像处理的基本算法都是在1968年日本人研究邮政编码制度时产生的。二十世纪七十年代开始形成比较完善的机器视觉技术理论，图像重构算法就是在1917年由Radon提出的Radon transform应用在CT技术中所得来的。二十世纪八十年代是机器视觉快速发展的阶段。而到了九十年代更是被广泛的运用于工业控制领域中，像是车载仪表的识别，二维码的识别和检测，检查产品的外形大小、擦伤等。而1982年Marr提出的视觉计算理论更是标志着机器视觉成为了一门独立的学科。这个理论框架被广泛的应用于大部分的图像识别系统。二十一世纪机器视觉的发展最是蓬勃，伴随着互联网，计算机以及工业硬件各方面的发展，对于物品的智能化识别，监控等方面有了更加深入的发展。
在国内，不仅有很多高等院校，还有不少科研机构和企业对机器视觉有着深入的研究和见解。2001年杨耀权、赵艳琴等研究出了一套仪表自动判读的系统，其中识别回转中心以及指针使用了减影法的原理，并运用了刻度数字识别的方法获取指针读数。在2005年，陈杰来采用小波变换的边缘检测方法识别指针，为了保证照明条件的一致性，实验过程中还运用了红色LED同轴光源，运用了边缘算法计算出了指针的中心角度。
1.3论文主要研究内容及章节安排
本课题以计算机为核心，配置数据采集卡，工业相机、光源、步进电机等硬件，构建基于机器视觉的指针式仪表读数系统，采用LabVIEW 软件和IMAQ VISION 工具包实现对步进电机的控制，使工业相机对准仪表，获取图片后进行相关处理得到读数。论文的主要工作内容为：
1、构建机器视觉平台
选择合适的工业相机、镜头、光源构建视觉系统，使其能够清楚地获取仪表图片。
2、构建运动平台

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