基于ARM平臺(tái)的液位檢測(cè)算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、傳統(tǒng)的液位檢測(cè)方法均存在一定缺點(diǎn),如人工檢測(cè)及機(jī)械式液位檢測(cè)其檢測(cè)精度過低;壓電式液位檢測(cè)方式其檢測(cè)結(jié)果受雜質(zhì)影響很大；現(xiàn)有傳感器液位檢測(cè)計(jì)價(jià)格過高,且適用范圍有限。而基于圖像分析的液位測(cè)量具有成本較低、精度高、安全可靠等優(yōu)點(diǎn)。
　　 本文所述課題獲市科技局產(chǎn)業(yè)化資金專項(xiàng)資助。針對(duì)傳統(tǒng)的液位檢測(cè)手段中不足,本文將圖像處理技術(shù)與嵌入式技術(shù)相結(jié)合、實(shí)現(xiàn)了一個(gè)液位檢測(cè)的實(shí)際系統(tǒng)?；趫D像處理的液位檢測(cè)基本流程通過系統(tǒng)標(biāo)定得到像素高度值

2、,經(jīng)過圖像預(yù)處理,邊緣檢測(cè)得到液位線,最后計(jì)算出液位高度。該流程在環(huán)境較理想時(shí)能夠較準(zhǔn)確求出液位高度。但周圍環(huán)境復(fù)雜時(shí)由于圖像噪聲較重,攝像頭偏移及背景干擾較重等因素導(dǎo)致結(jié)果偏差。
　　 在基于圖像處理的液位檢測(cè)基本原理上,根據(jù)實(shí)際問題對(duì)相應(yīng)算法進(jìn)行了改進(jìn):在圖像濾波階段,對(duì)自適應(yīng)中值濾波算法進(jìn)行了研究與分析,針對(duì)自適應(yīng)中值濾波算法噪聲判別方法不理想的問題,提出了一種基于改進(jìn)噪聲判別方法、對(duì)不同噪聲類型進(jìn)行不同處理的改進(jìn)型自適應(yīng)

3、中值濾波算法；在圖像匹配階段,針對(duì)攝像頭發(fā)生偏移情況,提出一種基于梯度方向直方圖與改進(jìn)Hausdorff距離的抗旋轉(zhuǎn)圖像匹配算法；在圖像分割階段,針對(duì)環(huán)境復(fù)雜且自然光線過強(qiáng)、利用邊緣檢測(cè)不能有效分割出液位線的情況,提出一種綜合邊緣檢測(cè)與圖像顏色分割的圖像分割改進(jìn)算法；在液位線幾何檢測(cè)階段,針對(duì)液位線為拋物線,而RHT-3算法拋物線檢測(cè)算法計(jì)算量過大,處理效率低的問題,對(duì)RHT-3算法進(jìn)行了改進(jìn),該算法利用梯度方向減少了無效點(diǎn)累積。實(shí)驗(yàn)表