数显仪表数码实时识别系统

上海亚泰仪表有限公司每年生成各类仪表约500万个，每天出厂检验仪表的数量达3万个左右，以前都是人工进行仪表的工作状态检测，检测人员因工作强度大，眼睛易疲劳等因素时常导致错检和漏检。上海师范大学黄继风教授应用计算机视觉技术、图像处理技术，利用工业相机采集仪表各种工作状态，一次可实时识别6个仪表盘上数字和信号灯的状态，将显示状态
不合格的仪表快速、准确的检测出来。
本项目首先从工业相机中提取采集的仪表图像，将6个仪表盘提取出来分别处
理；对每个仪表盘判断是否水平放置，如果有倾斜，计算倾斜角度，将仪表盘旋转至水平位置。将仪表盘内部分成3个区域，分别是上排数码显示区，下排数码显示区和小灯显示区，由于这3个区域显示亮度和颜色不一致，不能用统一的二值化阈值处理仪表图像，本团队设计了自适应的二值化阈值算法，将仪表盘需要识别的信息二值化，利用机器学习识别数码管显示的数字，用统计的方法识别3个小灯的显示状态。本项技术不仅可以用到数显仪表的数字识别方面，还可以扩展其他应用领域，凡是需要用人的眼睛检测的，都可以用工业相机加图像识别和计算机视觉技术进行检测。
上海师范大学
黄继风