模拟电表图像识别算法设计与实现
模拟电表图像识别算法设计与实现[20191213105647]
摘 要
伴随着科学技术的发展以及国民经济的增长,数字图像处理和模式识别已经成为科学研究、社会生产中不可缺少的工具,电能表自动识别系统,就是其在生活中的应用。目前，在大型工矿企业、电力部门中，模拟指针式仪表因其简单可靠、价格低廉等仍在大量使用数量巨大的各种指针式仪表的定期维护、检测等一直都是靠人力来完成的，长时间的人工读表不仅容易造成视觉疲劳、视觉受损，工作人员与仪表表盘的距离和角度等都容易造成读数误差，而且不利于大量信息的及时采集和统一管理。20世纪80年代以来，随着数字图像处理技术的迅猛发展，人们找到了自动识别指针式模拟表盘的显示值的方法，应用于工业与生活中，极大地提高了工作效率与读数的准确率。而MATLAB作为一种面向科学与工程计算的高级语言，其强大的数据分析能力和分析处理能力，使得其在数字图像处理分析与研究等方面，得到了工程技术人员的广泛应用。此次为实现电能表读数和条码的自动识别,本设计在MATLAB开发环境中设计了一个基于数字图像处理的自动识别系统,主要包括：图像的预处理、目标区域的定位与二值化、图像识别三个部分。
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关键字:MATLAB数字图像处理模拟电表
目 录
摘 要 I
abstract II
第1章 绪论 1
1.1课题研究的背景及意义 1
1.2国内外研究现状 3
1.2.1 国外研究现状 4
1.2.2国内研究现状 4
1.3本课题的主要研究内容 5
第2章 数字图像处理的相关知识 6
2.1图像处理概述 6
2.1.1数字图像处理技术的分类 6
2.1.2数字图像处理的主要内容 6
2.1.3数字图像处理的主要方法 8
2.1.4数字图像处理的特点 8
2.1.5 数字图像处理系统 8
2.1.6数字图像处理相关学科 9
2.1.7图像处理技术的应用领域 9
第3章 针式仪表表盘图像预处理 11
3.1图像处理软件平台选取 11
3.1.1几种数字图像处理软件平台分析 11
3.1.2 MATLAB概述 11
3.2图像预处理 12
3.2.1图像的读入 13
3.2.2图像灰度化: 14
3.2.3图像二值化: 15
3.2.4图像细化: 16
第4章 指针特征提取 19
4.1核心原理--Hough变换原理 19
4.1.1 Hough简单介绍 19
4.1.2 Hough变换基本思想 19
4.2Hough变换总体评价 20
4.3利用Hough变换提取指针 21
第5章 针式模拟表盘自动读数实现 24
5.1设计要求 24
5.2仪表量程布局问题 24
5.3读数判定法的选择 25
5.4仪表角基准线的确立 26
5.5根据圆心角确定读数 28
5.6验证分析 29
5.7GUI界面输出 29
总结 32
参考文献 33
致 谢 35
附录 源程序 36
第1章 绪论
1.1课题研究的背景及意义
?? 人类最重要的感觉是视觉,人类所能感知的外界信息超过八成是通过视觉获取的，远远超过听觉、触觉、嗅觉、味觉等其他主要感觉。随着现代科技的发展，人们丌始设想利用机器视觉来代替人的视觉。用机器系统(也叫计算机系统)模拟和延伸人的视觉的方法就叫机器视觉或者计算机视觉。机器视觉通过电子化地感知和理解图像，从而能够复制人的视觉效果。机器视觉相对于人的视觉有很多优越性，比如永远不会出现疲劳，拥有比人眼高得多的识别精度等。
具有代表性的机器视觉系统一般由照明光源、图像采集获取系统、图像处理与分析系统、智能理解决策模块和动作执行机构等共同构成。机器视觉系统的一般工作模式是先由图像采集系统从外界摄取系统所需的二维图像信息，然后利用数字图像处理模块处理二维图像，尽量去除噪声和其他无用信息，这样就为之后的图像分析和理解奠定了基础，此后，利用系统中的图像分析和理解模块理解图像内容，在理解图像信息的基础上进行决策，最后系统根据决策结果向动作执行机构发出控制信号，动作执行机构在获得这个控制信号之后完成相应的动作。
如今，人们在医学检测行业、工业检测部门、航空航天行业、机器人行业和监控管理等相当多的行业和部门都大量使用机器视觉技术。对于医学检测这个领域来说，因为有了图像辅助检测技术，医学才能更加成为真正意义上的科学，通过运用图像技术和信息融合技术对X射线透视图、核磁共振图像、CT扫描图像等医学检测图像进行分析，方便了医生诊断，提高了分析结果的可靠性，降低了误诊率。机器视觉在工业检测领域中的应用范围主要包括产品尺寸和外观的检测、精细零件的在线检测、集成电路板的封装检测等。在航空航天领域，机器视觉主要用来对卫星遥感图像进行分析，实现环境检测、资源普查、卫星导航和地理测量等，特别在军事领域用来侦查和识别地面目标。在智能机器人系统中，机器人借助机器视觉系统来分辨和规避障碍物，确定自身位置，并实现人机交互等。在普通的视频监控管理系统中，机器视觉主要用于安全保卫、防火防盗、交通管理等。
现代社会正同益朝着数字化、智能化和网络化的方向发展，而信息技术正是推动这一发展的重要因素。包含图像识别在类的一系列信息技术，是目前人机交互和智能化的主要研究内容。因为计算机内部不会自动产生信息，绝大多数信息是从外部世界获得的，而使机器能够感知、处理和识别外界信息并做出相应反应正是智能化的真谛所在。随着检测装置和系统的信息化、智能化和网络化程度的提高，利用机器视觉实现仪表示值的自动识别正日益得到广大科研工作者的注。
指针式仪表是现代社会生产生活中广泛应用于各种领域的测量仪表，价格便宜，数量巨大，种类繁多。虽然数字电子技术发展迅猛，部分指针式仪表已被具有精度高、易读等优势的各种数字式仪表所取代，但是指针式仪表所具有的其他仪表无以比拟的某些特性注定了它不会彻底消亡。例如：
(一)如果被测量值迅速变化或者不停波动，会导致数字式仪表的读数闪动而不稳定，这样人们就很难顺利读取。如果控制显示时问，又会忽略中间的变化细节。而指针式仪表可以直观的反映出被测量值的变化范围和变化趋势。
(二)在检测和测量领域，对于每一种被测量，都有其最适合的检测方法和仪器，如检测液体流量的流量计、检测煤气的气体表、检测液体某些参数的累计型非电子仪器等，因为这些固有优势，他们仍将长期服务于这一领域。
(三)在能源部门、交通运输部门、厂矿企业、计量部门等特殊行业，要求使用安装维护方便、结构简单、工作可靠的仪表，指针式仪表正好满足这些要求，而且还能防水、防尘、防寒、防爆、防电磁干扰等。
因此指针式仪表在未来相当长时间内仍然会有非常广泛的应用。研究利用机器视觉实现指针式仪表的示值识别就具有非常重大的应用价值和社会意义。例如：
(一)当前，指针式仪表的读数主要是由人工完成的，通过人工观测仪表表盘指针来读取示值，这种观测方法容易受人的观测角度和观测距离等主观因素的影响，而且因为人眼的辨别力不够，遇到指针指向两个最d,N度线中间的情况时,唯有通过估算指针的大致位置来获取仪表示值，这样的读数显然是不准确的，因此得到的结果误差较大，准确度不高。而且采用人工观测读数的方法因为重复劳动、劳动强度大的原因容易出现视觉疲劳，这样就更加增大了读数出错的几率，轻则返工费时，降低工作效率，重则在以后的使用过程中埋下安全隐患。采用计算机视觉来实现指针式仪表示值的自动判读，实现自动采集、处理和识别仪表表盘图像，能够有效解决人工检测误差较大、效率低下的问题，较大程度地提高仪表读数效率和准确性。另外，指针式仪表作为社会生产生活中最常用的量具之一，因为频繁使用，为了判断是否满足准确度要求，需要进行定期检定。对仪表的校正检定实际上也是示值识别，可归纳到自动读数的范畴，因为要先读得示值，才能判断仪表是否准确。
(二)在一些老旧落后的生产线和系统中，由于某些非电子仪器仪表或者某些电子仪器仪表并没有提供数据传送的接口，只是通过表盘指针和LCD或LED数码管等来显示数值，这样就很难实现数据的自动采集和传输，难以满足自动控制系统的需要。因而为了改造升级这些老旧落后的生产线和系统，使其实现从传统的人工操作和管理模式到自动化、智能化的转变，急需解决数据的自动获取和传输等闯题。机器视觉正好为我们提供了便利。我们可以采用机器视觉技术读取那些没有提供数据传送接口的仪器仪表的测量数值，再通过标准输出接口把识别的结果传送到应用系统。毫无疑问，这为那些因各种原因而不便直接连接到自动化系统中的仪器仪表提供了一种最简单、最直接的方法。借助这种方法，自动检测与控制系统的数据采集范围得以扩大，各种仪表能够更方便地实现互联和集成，有利于实现系统运作的自动化和智能化。另外，对于不同类型的仪表，其数字输出通讯接口和通讯协议不同，仅有线通讯方式就有RS232、RS486、USB、并行接口、CAN总线、现场总线等，外加其他各种无线通讯方式，如想统一它们的接口和协议，是非常困难和复杂的，不利于把它们联网组成一个综合的自动化系统。同样，机器视觉为我们提供了一种统一仪器仪表通讯接口和协议的新措施，在发挥它们各自作用的同时简化了系统的通讯流程。
综上所述，利用图像采集技术、数字图像处理技术来研究仪器仪表的示值识别有重大的理论价值和社会、经济价值。
1.2国内外研究现状
现阶段，已经有非常多的识别数字式仪表示值的相关成熟技术，简单地说，识别出表盘数字即可获得数字式仪表的示值。但是要想识别出指针式仪表的示值就没有那么容易了，首先要把表盘区域提取出来，然后分割表盘的组成元素，接着提取指针特征等，这一系列的处理过程技术繁琐、困难不小。总体来讲，研究指针式仪表示值自动识别系统的还比较少。
1.2.1 国外研究现状
众所周知，欧美等西方科技发达国家对机器视觉技术和数字图像处理技术的研究比较早，特别是在将计算机视觉技术应用于仪表的示值识别方面的研究非常早，对于仪表的自动识别与校验，由于做了大量前期研究，他们取得了丰硕的成果，值得国内同行借鉴。例如，对于如何分割核装置的数字式及指针式仪表图像，韩国的Kyong．Ho Kim等人运用了阂值与区域分割的方法，使用一个神经分类器抽取得到数字式仪表的数字和特征点，采用投影法得到指针式仪表的指针位置和角度，并且系统建立了一个包含仪表相关信息的数据库。对于刻度分布为一个圆圈的表(如水表、百分表等)，Sablatnig等人H儿胡研究了一种示值识别方法，通过Hough变换或者线性变换获得指针角度，然后计算指针读数，虽然这种方法拓展了待识别的表盘类型，但是所用算法的计算量很大，实时性不高。为了检定千分表，Mahr公司(德国)已经研究出一种全自动指示表检定仪(如875自动刻度表监测机)，采用CCD摄像机获取仪表图像，然后运用图像处理技术确定千分表指针的位置等参数，最后进行分析和评定，该检定仪能够实现快速、可靠、准确检定。大多数指针式仪表的刻度都是圆弧形的，为了将其变换为直线形式，Co．ca Alegria等人口儿33运用了图像校正的方法，然后利用直线检测算法提取指针及计算读数。该方法的优点是具有较高的识别精度，缺点是计算量很大，并且所检测的直线参数的准确性与摄像头和表盘相对位置的准确性息息相关。
1.2.2国内研究现状
众多国内著名高校投入了大量力量研究仪表自动读数的相关技术，具有代表性的学校有清华大学、中国科学技术大学、华中科技大学、北京理工大学等。此外，越来越多的科研工作者也加入到研究仪表自动读数技术的庞大队伍中。为了识别出分时电表表盘上的数字，张艰∞3等人设计了一整套的自动读数系统，他首先将表盘图像二值化，然后利用投影算法和开闭运算进行形态学处理，再利用边缘提取和Hough变换提取表盘特征，并且针对完整字与残缺字这两种不同情况，也提出了相应的算法。通过研究剖析指针式仪表所具有的特点，王三武和戴亚文u副研究出了自动识别指针式仪表示值的方法，用该方法识别水表读数，结果表明该方法是正确的而且是可靠的。他们因此而荣获了多项国家专利。为了迅速识别出数字式仪表所显示的数值，张海波等人提出了一种方法，该方法先把数字区域从表盘图像中分割提取出来，且把数字切分成单独的个体，然后提取各个数字的具有代表性的一组特征，必须保证这样的特征不但容易区分而且计算量要小，最后根据模糊识别理论中的最大隶属度法则建立了一个数字识别器，通过该识别器即可识别出仪表所显示的数值口¨剐。利用计算机视觉技术和程控标准电流源，岳国义n们等人设计了一种针对指针式仪表的智能判读系统，不但研究了如何识别出指针与刻度线，而且发表了一种基于距离的新型判读法，该方法可靠而且可以满足系统所要求的精度，所得结果相比人工判读有显著优势。根据模糊理论与最大隶属度法则，段会川等人研究了一种方法，可以迅速识别出仪表数字，对于如何选择最优权矩阵，他使用了BP神经网络的方法来处理。
摘 要
伴随着科学技术的发展以及国民经济的增长,数字图像处理和模式识别已经成为科学研究、社会生产中不可缺少的工具,电能表自动识别系统,就是其在生活中的应用。目前，在大型工矿企业、电力部门中，模拟指针式仪表因其简单可靠、价格低廉等仍在大量使用数量巨大的各种指针式仪表的定期维护、检测等一直都是靠人力来完成的，长时间的人工读表不仅容易造成视觉疲劳、视觉受损，工作人员与仪表表盘的距离和角度等都容易造成读数误差，而且不利于大量信息的及时采集和统一管理。20世纪80年代以来，随着数字图像处理技术的迅猛发展，人们找到了自动识别指针式模拟表盘的显示值的方法，应用于工业与生活中，极大地提高了工作效率与读数的准确率。而MATLAB作为一种面向科学与工程计算的高级语言，其强大的数据分析能力和分析处理能力，使得其在数字图像处理分析与研究等方面，得到了工程技术人员的广泛应用。此次为实现电能表读数和条码的自动识别,本设计在MATLAB开发环境中设计了一个基于数字图像处理的自动识别系统,主要包括：图像的预处理、目标区域的定位与二值化、图像识别三个部分。
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关键字:MATLAB数字图像处理模拟电表
目 录
摘 要 I
abstract II
第1章 绪论 1
1.1课题研究的背景及意义 1
1.2国内外研究现状 3
1.2.1 国外研究现状 4
1.2.2国内研究现状 4
1.3本课题的主要研究内容 5
第2章 数字图像处理的相关知识 6
2.1图像处理概述 6
2.1.1数字图像处理技术的分类 6
2.1.2数字图像处理的主要内容 6
2.1.3数字图像处理的主要方法 8
2.1.4数字图像处理的特点 8
2.1.5 数字图像处理系统 8
2.1.6数字图像处理相关学科 9
2.1.7图像处理技术的应用领域 9
第3章 针式仪表表盘图像预处理 11
3.1图像处理软件平台选取 11
3.1.1几种数字图像处理软件平台分析 11
3.1.2 MATLAB概述 11
3.2图像预处理 12
3.2.1图像的读入 13
3.2.2图像灰度化: 14
3.2.3图像二值化: 15
3.2.4图像细化: 16
第4章 指针特征提取 19
4.1核心原理--Hough变换原理 19
4.1.1 Hough简单介绍 19
4.1.2 Hough变换基本思想 19
4.2Hough变换总体评价 20
4.3利用Hough变换提取指针 21
第5章 针式模拟表盘自动读数实现 24
5.1设计要求 24
5.2仪表量程布局问题 24
5.3读数判定法的选择 25
5.4仪表角基准线的确立 26
5.5根据圆心角确定读数 28
5.6验证分析 29
5.7GUI界面输出 29
总结 32
参考文献 33
致 谢 35
附录 源程序 36
第1章 绪论
1.1课题研究的背景及意义
?? 人类最重要的感觉是视觉,人类所能感知的外界信息超过八成是通过视觉获取的，远远超过听觉、触觉、嗅觉、味觉等其他主要感觉。随着现代科技的发展，人们丌始设想利用机器视觉来代替人的视觉。用机器系统(也叫计算机系统)模拟和延伸人的视觉的方法就叫机器视觉或者计算机视觉。机器视觉通过电子化地感知和理解图像，从而能够复制人的视觉效果。机器视觉相对于人的视觉有很多优越性，比如永远不会出现疲劳，拥有比人眼高得多的识别精度等。
具有代表性的机器视觉系统一般由照明光源、图像采集获取系统、图像处理与分析系统、智能理解决策模块和动作执行机构等共同构成。机器视觉系统的一般工作模式是先由图像采集系统从外界摄取系统所需的二维图像信息，然后利用数字图像处理模块处理二维图像，尽量去除噪声和其他无用信息，这样就为之后的图像分析和理解奠定了基础，此后，利用系统中的图像分析和理解模块理解图像内容，在理解图像信息的基础上进行决策，最后系统根据决策结果向动作执行机构发出控制信号，动作执行机构在获得这个控制信号之后完成相应的动作。
如今，人们在医学检测行业、工业检测部门、航空航天行业、机器人行业和监控管理等相当多的行业和部门都大量使用机器视觉技术。对于医学检测这个领域来说，因为有了图像辅助检测技术，医学才能更加成为真正意义上的科学，通过运用图像技术和信息融合技术对X射线透视图、核磁共振图像、CT扫描图像等医学检测图像进行分析，方便了医生诊断，提高了分析结果的可靠性，降低了误诊率。机器视觉在工业检测领域中的应用范围主要包括产品尺寸和外观的检测、精细零件的在线检测、集成电路板的封装检测等。在航空航天领域，机器视觉主要用来对卫星遥感图像进行分析，实现环境检测、资源普查、卫星导航和地理测量等，特别在军事领域用来侦查和识别地面目标。在智能机器人系统中，机器人借助机器视觉系统来分辨和规避障碍物，确定自身位置，并实现人机交互等。在普通的视频监控管理系统中，机器视觉主要用于安全保卫、防火防盗、交通管理等。
现代社会正同益朝着数字化、智能化和网络化的方向发展，而信息技术正是推动这一发展的重要因素。包含图像识别在类的一系列信息技术，是目前人机交互和智能化的主要研究内容。因为计算机内部不会自动产生信息，绝大多数信息是从外部世界获得的，而使机器能够感知、处理和识别外界信息并做出相应反应正是智能化的真谛所在。随着检测装置和系统的信息化、智能化和网络化程度的提高，利用机器视觉实现仪表示值的自动识别正日益得到广大科研工作者的注。
指针式仪表是现代社会生产生活中广泛应用于各种领域的测量仪表，价格便宜，数量巨大，种类繁多。虽然数字电子技术发展迅猛，部分指针式仪表已被具有精度高、易读等优势的各种数字式仪表所取代，但是指针式仪表所具有的其他仪表无以比拟的某些特性注定了它不会彻底消亡。例如：
(一)如果被测量值迅速变化或者不停波动，会导致数字式仪表的读数闪动而不稳定，这样人们就很难顺利读取。如果控制显示时问，又会忽略中间的变化细节。而指针式仪表可以直观的反映出被测量值的变化范围和变化趋势。
(二)在检测和测量领域，对于每一种被测量，都有其最适合的检测方法和仪器，如检测液体流量的流量计、检测煤气的气体表、检测液体某些参数的累计型非电子仪器等，因为这些固有优势，他们仍将长期服务于这一领域。
(三)在能源部门、交通运输部门、厂矿企业、计量部门等特殊行业，要求使用安装维护方便、结构简单、工作可靠的仪表，指针式仪表正好满足这些要求，而且还能防水、防尘、防寒、防爆、防电磁干扰等。
因此指针式仪表在未来相当长时间内仍然会有非常广泛的应用。研究利用机器视觉实现指针式仪表的示值识别就具有非常重大的应用价值和社会意义。例如：
(一)当前，指针式仪表的读数主要是由人工完成的，通过人工观测仪表表盘指针来读取示值，这种观测方法容易受人的观测角度和观测距离等主观因素的影响，而且因为人眼的辨别力不够，遇到指针指向两个最d,N度线中间的情况时,唯有通过估算指针的大致位置来获取仪表示值，这样的读数显然是不准确的，因此得到的结果误差较大，准确度不高。而且采用人工观测读数的方法因为重复劳动、劳动强度大的原因容易出现视觉疲劳，这样就更加增大了读数出错的几率，轻则返工费时，降低工作效率，重则在以后的使用过程中埋下安全隐患。采用计算机视觉来实现指针式仪表示值的自动判读，实现自动采集、处理和识别仪表表盘图像，能够有效解决人工检测误差较大、效率低下的问题，较大程度地提高仪表读数效率和准确性。另外，指针式仪表作为社会生产生活中最常用的量具之一，因为频繁使用，为了判断是否满足准确度要求，需要进行定期检定。对仪表的校正检定实际上也是示值识别，可归纳到自动读数的范畴，因为要先读得示值，才能判断仪表是否准确。
(二)在一些老旧落后的生产线和系统中，由于某些非电子仪器仪表或者某些电子仪器仪表并没有提供数据传送的接口，只是通过表盘指针和LCD或LED数码管等来显示数值，这样就很难实现数据的自动采集和传输，难以满足自动控制系统的需要。因而为了改造升级这些老旧落后的生产线和系统，使其实现从传统的人工操作和管理模式到自动化、智能化的转变，急需解决数据的自动获取和传输等闯题。机器视觉正好为我们提供了便利。我们可以采用机器视觉技术读取那些没有提供数据传送接口的仪器仪表的测量数值，再通过标准输出接口把识别的结果传送到应用系统。毫无疑问，这为那些因各种原因而不便直接连接到自动化系统中的仪器仪表提供了一种最简单、最直接的方法。借助这种方法，自动检测与控制系统的数据采集范围得以扩大，各种仪表能够更方便地实现互联和集成，有利于实现系统运作的自动化和智能化。另外，对于不同类型的仪表，其数字输出通讯接口和通讯协议不同，仅有线通讯方式就有RS232、RS486、USB、并行接口、CAN总线、现场总线等，外加其他各种无线通讯方式，如想统一它们的接口和协议，是非常困难和复杂的，不利于把它们联网组成一个综合的自动化系统。同样，机器视觉为我们提供了一种统一仪器仪表通讯接口和协议的新措施，在发挥它们各自作用的同时简化了系统的通讯流程。
综上所述，利用图像采集技术、数字图像处理技术来研究仪器仪表的示值识别有重大的理论价值和社会、经济价值。
1.2国内外研究现状
现阶段，已经有非常多的识别数字式仪表示值的相关成熟技术，简单地说，识别出表盘数字即可获得数字式仪表的示值。但是要想识别出指针式仪表的示值就没有那么容易了，首先要把表盘区域提取出来，然后分割表盘的组成元素，接着提取指针特征等，这一系列的处理过程技术繁琐、困难不小。总体来讲，研究指针式仪表示值自动识别系统的还比较少。
1.2.1 国外研究现状
众所周知，欧美等西方科技发达国家对机器视觉技术和数字图像处理技术的研究比较早，特别是在将计算机视觉技术应用于仪表的示值识别方面的研究非常早，对于仪表的自动识别与校验，由于做了大量前期研究，他们取得了丰硕的成果，值得国内同行借鉴。例如，对于如何分割核装置的数字式及指针式仪表图像，韩国的Kyong．Ho Kim等人运用了阂值与区域分割的方法，使用一个神经分类器抽取得到数字式仪表的数字和特征点，采用投影法得到指针式仪表的指针位置和角度，并且系统建立了一个包含仪表相关信息的数据库。对于刻度分布为一个圆圈的表(如水表、百分表等)，Sablatnig等人H儿胡研究了一种示值识别方法，通过Hough变换或者线性变换获得指针角度，然后计算指针读数，虽然这种方法拓展了待识别的表盘类型，但是所用算法的计算量很大，实时性不高。为了检定千分表，Mahr公司(德国)已经研究出一种全自动指示表检定仪(如875自动刻度表监测机)，采用CCD摄像机获取仪表图像，然后运用图像处理技术确定千分表指针的位置等参数，最后进行分析和评定，该检定仪能够实现快速、可靠、准确检定。大多数指针式仪表的刻度都是圆弧形的，为了将其变换为直线形式，Co．ca Alegria等人口儿33运用了图像校正的方法，然后利用直线检测算法提取指针及计算读数。该方法的优点是具有较高的识别精度，缺点是计算量很大，并且所检测的直线参数的准确性与摄像头和表盘相对位置的准确性息息相关。
1.2.2国内研究现状
众多国内著名高校投入了大量力量研究仪表自动读数的相关技术，具有代表性的学校有清华大学、中国科学技术大学、华中科技大学、北京理工大学等。此外，越来越多的科研工作者也加入到研究仪表自动读数技术的庞大队伍中。为了识别出分时电表表盘上的数字，张艰∞3等人设计了一整套的自动读数系统，他首先将表盘图像二值化，然后利用投影算法和开闭运算进行形态学处理，再利用边缘提取和Hough变换提取表盘特征，并且针对完整字与残缺字这两种不同情况，也提出了相应的算法。通过研究剖析指针式仪表所具有的特点，王三武和戴亚文u副研究出了自动识别指针式仪表示值的方法，用该方法识别水表读数，结果表明该方法是正确的而且是可靠的。他们因此而荣获了多项国家专利。为了迅速识别出数字式仪表所显示的数值，张海波等人提出了一种方法，该方法先把数字区域从表盘图像中分割提取出来，且把数字切分成单独的个体，然后提取各个数字的具有代表性的一组特征，必须保证这样的特征不但容易区分而且计算量要小，最后根据模糊识别理论中的最大隶属度法则建立了一个数字识别器，通过该识别器即可识别出仪表所显示的数值口¨剐。利用计算机视觉技术和程控标准电流源，岳国义n们等人设计了一种针对指针式仪表的智能判读系统，不但研究了如何识别出指针与刻度线，而且发表了一种基于距离的新型判读法，该方法可靠而且可以满足系统所要求的精度，所得结果相比人工判读有显著优势。根据模糊理论与最大隶属度法则，段会川等人研究了一种方法，可以迅速识别出仪表数字，对于如何选择最优权矩阵，他使用了BP神经网络的方法来处理。
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