基于机器视觉的电力仪表自动检定系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及论文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 检定系统平台设计 | 第14-31页 |
| 2.1 检定系统的设计要求 | 第14-16页 |
| 2.1.1 系统遵循的检定规程 | 第14页 |
| 2.1.2 检定系统的精度要求 | 第14-16页 |
| 2.1.3 检定系统的功能要求 | 第16页 |
| 2.2 检定系统方案设计 | 第16-20页 |
| 2.2.1 检定过程设计 | 第16-17页 |
| 2.2.2 系统硬件方案设计 | 第17-18页 |
| 2.2.3 系统软件方案设计 | 第18-20页 |
| 2.3 检定系统平台搭建 | 第20-30页 |
| 2.3.1 采集设备选型 | 第21-22页 |
| 2.3.2 照明环境设计 | 第22-26页 |
| 2.3.3 位移平台选型 | 第26-29页 |
| 2.3.4 标准源选型 | 第29页 |
| 2.3.5 硬件平台搭建 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 数显仪表读数识别模块研究 | 第31-50页 |
| 3.1 图像预处理 | 第31-40页 |
| 3.1.1 图像倾斜矫正 | 第31-35页 |
| 3.1.2 图像滤波去噪 | 第35-36页 |
| 3.1.3 图像的二值化 | 第36-40页 |
| 3.2 字符分割 | 第40-42页 |
| 3.3 基于BP网络的数显仪表识别算法 | 第42-49页 |
| 3.3.1 数字识别算法比较 | 第42-43页 |
| 3.3.2 BP神经网络训练过程 | 第43-46页 |
| 3.3.3 基于BP网络的数显仪表读数识别 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 指针式仪表读数识别模块研究 | 第50-61页 |
| 4.1 常用指针式仪表识别算法 | 第50页 |
| 4.2 仪表单目成像模型及误差分析 | 第50-55页 |
| 4.2.1 仪表单目成像误差分析 | 第50-52页 |
| 4.2.2 仪表单目成像误差修正 | 第52-55页 |
| 4.3 图像指针读数识别 | 第55-58页 |
| 4.4 基于查表法的指针式仪表读数识别算法 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 实验结果与误差分析 | 第61-69页 |
| 5.1 检定系统软件平台 | 第61-64页 |
| 5.1.1 检定系统用户界面 | 第61-62页 |
| 5.1.2 电位移平台控制界面 | 第62页 |
| 5.1.3 仪表检定界面 | 第62-64页 |
| 5.2 仪表读数识别实验 | 第64-67页 |
| 5.2.1 指针仪表检定实验 | 第64-66页 |
| 5.2.2 数显仪表读数识别实验 | 第66-67页 |
| 5.3 误差分析 | 第67-68页 |
| 5.3.1 图像采集产生的误差 | 第67-68页 |
| 5.3.2 算法处理产生的误差 | 第68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
