指针式量表自动检定系统中计算机视觉技术的研究

资 源 简 介

指针式量表自动检定系统中计算机视觉技术的研究

详 情 说 明

指针式量表自动检定系统利用计算机视觉技术实现对传统机械仪表的智能化检测，主要涉及图像采集、预处理、特征提取和指针角度计算等关键环节。

在图像采集阶段，需考虑光照条件和相机摆放角度，确保量表表盘清晰无反光。预处理环节通过灰度化、滤波和直方图均衡化提升图像质量，减少环境噪声干扰。边缘检测算法（如Canny）用于定位表盘轮廓和指针区域，结合霍夫变换可精确识别指针直线特征。

角度计算是核心环节，通过建立表盘圆心坐标系，将指针边缘像素坐标转换为角度值，结合量程换算得到实际读数。系统还需解决指针抖动、表盘污损等干扰问题，通常采用多帧平均或动态阈值优化算法提升稳定性。

该技术相比人工检测显著提升效率，在电力、石化等行业具有广泛应用前景，未来可结合深度学习进一步提升复杂场景下的识别鲁棒性。