推荐5篇关于指针式仪表的计算机专业论文

今天分享的是关于指针式仪表的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到指针式仪表等主题,本文能够帮助到你

基于巡检机器人的指针式仪表自动读数系统

这是一篇关于集气站,巡检机器人,指针式仪表,自动读数系统,YOLOv5目标检测的论文, 主要内容为作为天然气资源储存与分输的重要场所,集气站对天然气采输作业的稳定运行起到了关键作用。为了监控站内设备,集气站中安装了大量指针式仪表,并通过人工抄表的方式巡查。然而人工读数不仅效率低下、消耗大量人力物力,还可能因读数失误造成巨大的安全隐患,因此采用巡检机器人代替人工在复杂环境下巡检显得尤为重要。巡检机器人在集气站实际运行时采集到的仪表图像可能存在背景复杂、光照不均匀、仪表倾斜和模糊等问题,进而影响读数的准确率。针对这些问题,本文结合机器视觉和深度学习方法,提出一种基于巡检机器人的指针式仪表自动读数系统,使集气站内仪表的定位稳定性、定位精度和读数准确率取得较大提升。本文的主要研究内容如下:(1)基于表盘和指针检测任务,构建了丰富的仪表数据集。目前网上没有公开的仪表数据集,本文收集了不同光照、背景、角度下的仪表图像,并同时标注表盘和指针区域,通过图像增强等手段扩充,构建了工业环境下的3000张仪表数据集。(2)研究了复杂背景下定位仪表表盘和指针区域的算法。针对巡检机器人在室外获取的仪表图像背景复杂和光照不均等问题,分析传统目标检测算法的优劣,与基于深度学习的目标检测算法对比,本文提出了一种基于YOLOv5的表盘和指针区域检测方法。实验结果显示,经过训练得到的YOLOv5m模型不仅能在多目标场景下实现单张6.6ms的推理速度和97.1%的精确率,还能完成过曝、过暗、模糊等特殊情况下的检测,具备良好的鲁棒性,满足集气站仪表指针等小目标检测的实时性和精确性要求。(3)研究了提高表盘分辨率和校正表盘倾斜角度的算法。针对巡检机器人采集到的图像受仪表悬挂高度和距离等影响而存在模糊倾斜的问题,本文首先提出一种基于BSRGAN的表盘超分辨率重建算法,以提升表盘图像的分辨率和细节,然后提出一种基于特征匹配的图像校正算法,以获取表盘正视图。实验结果显示所提出的表盘超分辨率重建和校正方法在重建质量、特征匹配度和校正效果上都具有较大优势。(4)研究了从表盘中获取完整指针进而提取指针中心线的方法。针对表盘上光照不均匀以及刻度、文字等因素干扰指针提取的问题,本文首先根据目标检测的结果制作指针掩码;然后提出优化的预处理算法组合,从指针掩码中提取清晰纯粹的指针形状;并结合改进的骨架提取算法和霍夫直线检测算法,获取精准的指针中心线;最后通过角度法获得指针读数。实验结果显示提取的指针中心线和读数识别结果与实际情况基本保持一致,说明所提出的方法能够精准地识别集气站仪表示数。(5)搭建了巡检机器人仪表自动读数系统。针对实际项目需求,提出整体系统架构:在硬件层面上,制定了巡检机器人的硬件组成方案和通信方案,以完成图像采集和传输任务;在软件层面上,设计了仪表自动读数软件,既包括完整的指针式仪表读数算法流程,又包括人机交互的后台管理界面,从而实现读数识别和人工监控。实验结果显示,系统检测值与人工读数的平均相对误差不超过0.5%,验证了所提出的巡检机器人系统在集气站下实现指针式仪表自动读数的有效性和准确性。

基于图像处理技术的仪表表盘智能识别系统

这是一篇关于指针式仪表,读数识别,Mask R-CNN,U-Net,图像处理的论文, 主要内容为变电站是电力系统中重要的参量采集点和管控执行点,对配电设备健康状况的实时监测是电力系统安全稳定运行的前提保障。指针式仪表构造简单、抗干扰能力强且价格低廉,因此被广泛应用在电力系统中。随着我国电网自动化程度的提高,传统的人工巡检方式不能满足数字化需求,不仅消耗大量的人力资源,而且无法保障数据的准确性与实时性。此外,仪表作业环境复杂,人工判读难度大且存在一定的危险性。针对以上问题,本文以变电站设备监测仪表中的六氟化硫(SF6)指针式压力表为研究对象,结合现有研究对经典图像处理算法进行改进,融合深度学习理论与计算机视觉技术设计了仪表表盘智能识别系统。本文主要研究内容有:(1)针对户外环境下仪表受外力、相机设备影响导致仪表图像畸变问题,采用了基于关键点检测技术的仪表几何校正算法,使用像素级分割网络Mask R-CNN定位表盘关键点坐标,再结合透视变换完成仪表的几何校正。同时,在网络模型中结合Ghost Net思想,使用Ghost模块堆叠的方式取代主干网络Res Net-50中的瓶颈块结构,以低成本的线性操作取代常规卷积操作,充分发挥Ghost模块的通道重用能力,加强模型对“冗余”信息的利用,增强模型表达能力。(2)针对SF6指针式仪表读数过程中面临背景复杂、指针细小、光照不均、液体填充等因素导致的指针检测难度大、精度低问题,采用了基于语义分割技术的仪表指针分割算法。算法使用U-Net网络模型,并在跳跃连接过程中添加通道域、空间域注意力机制,帮助模型更好地结合浅层的边缘细节,同时降低无用信息与噪声的干扰,进一步加强网络特征融合能力。(3)针对传统读数识别算法特征提取困难、流程繁琐问题,使用一种更为简洁的读数识别算法。算法对语义分割模型输出的掩码图进行处理,结合最小外接矩形和标准化思想完成读数,避免了传统读数识别算法中重复的图像处理操作。

基于图像处理技术的仪表表盘智能识别系统

面向指针式仪表的智能数显系统设计与实现

这是一篇关于指针式仪表,YOLOv5s,U2-Net,PyQt5,智能数显的论文, 主要内容为随着工业4.0的兴起,企业对生产过程中仪表的数字化需求越演越烈。而这些工业企业中现存的大量的、昂贵的指针式仪表依然有相当部分处在转型过程中,尚不具备数据自动读数与远程的传输功能,若对这些存量仪表进行更新换代需要一定的周期以及巨额的改造费用。而依赖人工读数和抄录,存在数据的不连续、不准确性及工人不可达等问题。为了促进传统工业4.0转型,延续这些旧式指针仪表的使用价值,便于企业的数字化管理等,本文基于深度学习框架研究了面向指针式仪表智能数显的理论方法,设计并实现了智能数显系统。主要研究工作如下:1.现场仪表数据集及指针刻度数据集的建立。针对目前没有标准的指针式仪表数据集的问题,首先,在某天然气净化厂、某石油基地以及网络上的指针式仪表图像收集整理,制作现场仪表图片1000张,按照标准数据集的处理要求,对其进行重命名;然后运用Labelimg、Labelme两个标注工具,分别对每张照片中所涉及的仪表盘区域、指针刻度区域逐一进行标注;最后,基于Python语言平台,将制作的仪表、指针刻度两个数据集,分别处理成所需要的.txt和.png文件格式,建立本文的仪表数据集和刻度指针数据集。2.基于YOLOv5s模型轻量化方法的工业复杂背景下指针式仪表定位方法研究。现场仪表图像背景复杂,光照、角度等原因影响了识别精度,本文基于YOLOv5s框架构建了指针式仪表表盘定位的模型结构,在参数优化后,得到训练好的模型。由于该网络的实时性和可移植性不佳,本文进一步完成了YOLOv5s模型轻量化设计,对网络中Back Bone、Neck两部分的BN层进行通道剪枝,经过实验测试对比,选择剪枝40%的模型作为指针式仪表定位方法。该模型相较于YOLOv5s,在保证定位精度不变的情况下,定位时间减少18.18%,模型尺寸缩减了56.35%,为接下来减小整个系统的运行时间提供了基础。3.基于U2-Net的指针式仪表读数识别方法及其实现。先对图像预处理以解决图像倾斜、暗光等干扰;针对指针刻度检测精度低,易受遮挡、模糊的影响,本文采用U2-Net模型对指针和刻度进行分割,将分割后的二维图像转化为一维数组,定位指针在刻度上的相对位置,利用距离法对读数进行计算,得到仪表读数结果。经实验测试,测试准确率为93.42%,平均绝对误差为0.0262,平均读数误差率为0.597%,平均每张图片的测试时间为0.402s,满足工业实际需求。4.面向指针式仪表智能数显系统设计。将上述YOLOv5s轻量化定位算法、仪表读数算法与Py Qt5相结合,通过外接USB摄像头监控摄像,设计并实现指针式仪表智能数显人机交互系统。该系统主要包括登录部分和主界面两个部分,对系统的登录界面使用数据库验证登录信息是否正确,保证系统使用的安全性;在主界面设计主要包括预览标签页、显示标签页和可视化标签页。通过外接USB摄像头,采集图像作为输入,经过系统之前训练好的模型,进行自动仪表定位,可实现当前采集仪表图像、本地图像、自定义采集图像时间间隔智能数显以及历史数据结果可视化。