燃氣表讀數(shù)的數(shù)字圖像識別研究.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟的快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化建設(shè)的進一步推進，城鎮(zhèn)居民燃氣的用戶數(shù)量不斷增加，由此加大了燃氣表抄表與收費結(jié)算的工作量?，F(xiàn)有的手持式抄表機和IC卡預(yù)付費模式，已遠遠不能滿足燃氣表方便快捷結(jié)算的需要。雖然現(xiàn)在市場上出現(xiàn)了很多針對不同應(yīng)用場合的遠程抄表系統(tǒng)，在一定程度上解決了抄表難的問題。但是這些抄表系統(tǒng)都需要對原有的燃氣表進行拆裝、加裝一些電子器件，從而對原有燃氣表的性能會造成一定的影響。本文在不改變原有燃氣表的結(jié)構(gòu)前提下，結(jié)合前期課題的

2、研究，提出了基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的燃氣表讀數(shù)識別系統(tǒng)。本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　在采集圖像預(yù)處理階段，由于圖像在傳輸過程和存儲過程中難免會受到某種程度的破壞和各種各樣的噪聲污染，導致圖像喪失了本質(zhì)或者偏離了人們的需求，而這就需要對采集的圖像進行圖像增強。通過比較各種圖像增強的技術(shù)，發(fā)現(xiàn)灰度化修正、圖像的平滑和去噪對圖像處理有很好的效果；比較幾種不同的濾波方法后，使用中值濾波法對圖像進行濾波操作；另外，Otsu算法能夠根據(jù)圖像質(zhì)

3、量自動獲取最佳閾值增加圖像的可視性，因此采用Otsu算法對濾波后的圖像進行二值化。
　　本系統(tǒng)設(shè)計的一個重點和難點是讀數(shù)區(qū)域的定位和分割，因為燃氣表讀數(shù)區(qū)域的定位和分割的準確程度直接影響到單個字符的分割和字符識別的準確率。本文首先通過水平和垂直投影定位的方法來實現(xiàn)對燃氣表數(shù)字區(qū)域的粗定位，然后采用Canny算子邊緣檢測和數(shù)學形態(tài)學相結(jié)合的算法對粗定位的圖像進行再定位，實現(xiàn)了燃氣表讀數(shù)區(qū)域的精確定位。由于采集到的圖像會不可避免地出現(xiàn)

4、不同程度的傾斜，采用Canny算子邊緣檢測和Hough變換相結(jié)合的方式實現(xiàn)了圖像的傾斜校正。
　　在讀數(shù)區(qū)域數(shù)字識別階段，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對讀數(shù)進行識別，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的試驗階段，通過多次實驗確定了最有利于達到期望誤差和期望輸出時的隱含層神經(jīng)元數(shù)目；采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練算法對網(wǎng)絡(luò)進行訓練，通過比較獲得達到最好訓練效果和最高識別率的訓練算法，將其作為本設(shè)計的最終算法。最后通過MATLAB軟件對分割后字符進行識別，結(jié)果達到了預(yù)期的