CN106737674B - 仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置 - Google Patents
仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106737674B CN106737674B CN201611207263.5A CN201611207263A CN106737674B CN 106737674 B CN106737674 B CN 106737674B CN 201611207263 A CN201611207263 A CN 201611207263A CN 106737674 B CN106737674 B CN 106737674B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- image
- pointer
- msub
- instrument board
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Robotics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
一种仪表盘非线性刻度视觉检测方法,对采集到的图像进行前背景的分割,找到表盘所在区域;在表盘区域内,寻找指针旋转轴的区域,进而通过椭圆拟合算法得到图像中表盘的中心位置、长轴和短轴的长度,对图像进行偏转矫正,对前景区域进行自适应阈值分割,得到二值图;利用直线检测算法,得到穿过指针的多条直线;在这些直线中,查找所有直线的远端,最远的一个端即指针尖端,指针尖端与表盘中心的直线即为指针所在直线,从而得到给定压力值下仪表指针刻度的位置,本发明还提供了基于该方法的刻度画写系统装置,实现了仪表刻度的自动精确画写,杜绝了手工画盘过程中刻度分布不均匀、画写误差大,产品一致性差等问题,降低劳动强度的同时,提高了效率。
Description
技术领域
本发明属于仪表生产技术领域,涉及仪表指针偏角的机器视觉检测识别技术和刻度自动画写,特别涉及一种仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置。
背景技术
仪表的生产可以笼统的分成仪表体的生产和与仪表体相对应的仪表刻度盘的生产两个部分。非线性仪表在生产的过程中,会对仪表体进行调校,为保证准确性,每一个仪表体的刻度盘都需要根据仪表体的调校结果进行定制画写,也就是说,任何两个仪表的刻度盘都不会是一模一样的。大部分仪表行业的现状是采用人工画盘的方式完成生产。工人师傅在仪表调校好之后,会将一系列标准的压力加到压力表上,得到指针在对应压力下的偏转角度,然后在空白的仪表盘上画出与之对应的压力刻线,当所有的大刻度画完之后,会依据仪表特性和精度等级,画出相邻大刻度之间的小刻度。整个工作过程重复性高,且存在生产出来的产品一致性差,高精度仪表表盘的小刻度分布不均匀等问题,而且长时间从事画盘劳动会损害工人师傅的视力。
发明内容
为了克服上述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置,实现自动识别仪表指针角度,记录所有角度值后,自动画写与仪表体配对的刻度盘,从而解决必须依靠人工进行读示数画盘的问题。
为了实现上述目的,本发明采用的技术方案是:
一种仪表盘非线性刻度视觉检测方法,包括如下步骤:
首先,对采集到的图像进行前背景的分割,找到表盘所在区域;
然后,在表盘区域内,寻找指针旋转轴的区域,进而通过椭圆拟合算法得到图像中表盘的中心位置、长轴和短轴的长度,对图像进行偏转矫正,对前景区域进行自适应阈值分割,得到二值图;
接着,利用直线检测算法,得到穿过指针的多条直线;
最后,在这些直线中,查找所有直线的远端,最远的一个端即指针尖端,指针尖端与表盘中心的直线即为指针所在直线,从而得到给定压力值下仪表指针刻度的位置,并记录该位置数据。
所述椭圆拟合算法采用最小二乘算法,计算出的椭圆参数使得该椭圆到已知点的均方误差最小,利用椭圆的长短轴判断偏转情况,若在误差范围内,则进行小范围偏转的矫正,否则提示仪表安装偏差过大。
在进行前背景的分割之前,将彩色图像转化为灰度图像,然后利用灰度变换算法调节图像质量。
本发明还提供了一种基于所述仪表盘非线性刻度视觉检测方法的仪表盘非线性刻度画写系统装置,包括:
工业控制计算机单元2,根据需要的压力,输出压力控制信号;
标准压力产生单元1,与工业控制计算机单元2连接,接收所述压力控制信号,从而产生需要的压力,并将压力作用于待画盘的压力表7,压力表7受到压力作用后指针发生偏转;
图像采集单元6,采集压力表7的图像并传输至工业控制计算机单元2,工业控制计算机单元2通过算法计算出仪表指针偏转角度,将压力值与偏转角度对应生成仪表盘的刻度分布数据,再根据仪表盘面的尺寸信息,由刻度分布数据生成喷头位移信号;
动力单元3,与工业控制计算机单元2连接,接收所述喷头位移信号,提供相应动力,通过机械传动单元4带动喷头5运动,完成仪表盘的刻度画写。
所述喷头5首次移动定位时,首先移动到每个自由度的限位位置,以此获得坐标零点,工业控制计算机单元2通过传感器得到动力单元3的状态,通过控制动力单元3,带动机械传动单元4,完成喷头位置的闭环控制。
对于每一个大刻度对应的压力值x,共产生4次压力,首先是加压到x,然后加压到满量程压力,然后降低到压力x,最后撤掉所有压力。图像识别算法取两次压力为x时对应的指针位置的平均值作为最终结果。与现有技术相比,本发明根本上杜绝了手工画盘过程中刻度分布不均匀、画写误差大等问题的发生,降低工人劳动强度的同时大大提高生产效率。
附图说明
图1为本发明的仪表盘非线性刻度视觉检测及画写系统装置结构图。
图2为本发明装置部分外观图。
图3为本发明中压力表机器视觉识别算法流程图。
图4为本发明算法中,γ变化时,灰度转换函数的函数图像。
图5为本发明算法中,参数空间图像。
图6为算法生成的表盘刻度结果。
具体实施方式
下面结合附图和实施例详细说明本发明的实施方式。
如图1和图2所示,本发明仪表盘非线性刻度画写系统装置,主要包括标准压力产生单元1、图像采集单元6、工业控制计算机单元2、动力单元3、机械传动单元4和喷头5。
首先需要产生标准压力信号,标准压力产生单元1,与工业控制计算机单元2连接,接收工业控制计算机单元2的控制信号,从而产生需要的压力,并将压力作用于待画盘的压力表7;
压力表7受到压力作用后指针发生偏转,图像采集单元6采集压力表7的图像并传输给工业控制计算机单元2,工业控制计算机单元2通过算法计算出仪表指针偏转角度,将压力值与偏转角度对应起来生成仪表盘的刻度分布数据,再根据仪表盘面的尺寸信息,由刻度分布数据生成控制信号,将控制信号发送给动力单元3,控制动力单元3动作,并通过机械传动单元4带动喷头5运动,喷头首次移动定位时,首先移动到每个自由度的限位位置,以此获得坐标零点,动力控制单元可以通过传感器得到动力单元的状态,通过控制动力单元,带动传动结构,完成喷头位置的闭环控制,以此完成工业控制计算机发出的控制任务,实现仪表盘的自动画写。
图像采集单元6对精密压力表7的指针位置进行实时图像采集,并将采集结果送入工业控制计算机2进行识别处理,工业控制计算机2首先对采集到的图像进行处理,如图3所示,先进行前背景的分割,找到表盘所在区域,将彩色图像转化为灰度图像,然后利用灰度变换算法调节图像质量,然后再在表盘区域内,寻找指针旋转轴的区域,进而通过椭圆拟合算法得到图像中表盘的中心位置、长轴和短轴的长度,对图像进行偏转矫正,对前景区域进行自适应阈值分割,得到二值图,然后利用直线检测算法,可以得到穿过指针的多条直线。在这些直线中,由于指针尖端距离表盘中心的距离最远,所以通过查找所有直线的远端,可以很准确的得到指针尖端,指针尖端与表盘中心的直线即为指针所在直线,从而得到给定压力值下仪表指针刻度的位置,并记录该位置数据。
表盘与背景的区分需要先验知识,比如表盘的颜色,表面反光程度等等,利用这些确定的信息在图像中将符合表盘特征的区域分离出来。
椭圆拟合算法采用最小二乘算法,计算出的椭圆参数使得该椭圆到已知点的均方误差最小。利用椭圆的长短轴判断偏转情况,若在误差范围内,则进行小范围偏转的矫正,否则提示仪表安装偏差过大。
灰度变换算法主要是为了克服环境光照对图片带来的影响,以此增加图片整体的亮度。
假设输入图像坐标为(x,y)点的像素值为r(x,y),变换后的图像(x,y)点的像素值为s(x,y),灰度变换定义即为定义一个变换函数,表示如下:
s(x,y)=T(r(x,y))
将原图像的像素值做重映射,以此改变图像的亮度,增强图像的对比度或者提高感兴趣颜色区间的对比度。
本发明采用的是幂律变换,数学描述如下:
s(x,y)=crγ(x,y)
当改变参数c,γ时,会得到不同的变换函数,从而从不同程度上调节原图像的明暗。
图4为图像灰度值范围为0~255,c=1时,γ依次变化的灰度转换函数的函数图像。
根据图片的曝光情况,可以选用不同的参数对c,γ来调节图像的亮度。
利用自适应的方法确定阈值分割的阈值,自适应阈值的计算如下:
计算输入图像的归一化直方图,使用pi,i=0,1,2,…,L-1表示该直方图的各个分量。
对于k=0,1,2,…,L-1,计算累积和P1(k)
对于k=0,1,2,…,L-1,计算累积均值m(k)
计算全局灰度均值mG
对于k=0,1,2,…,L-1,计算类间方差
得到使最大的k值,即为自适应阈值。若存在多个k值,则自适应阈值为多个k值的平均值。
阈值分割得到二值图像以后,利用直线检测方法检测出指针上的所有直线。其原理是直线上任意点的坐标(xi,yi)均满足函数关系
ρ=xi cos(θ)+yi sin(θ)
其中,ρ为原点到直线的距离,θ为该直线的垂线与x轴之间的夹角。
若将其看成是关于ρ和θ的方程,则该方程代表了过点(xi,yi)的所有直线的参数。多点共线的问题就转化成了参数方程共同交点的问题,如图5所示。
当多个点位于同一条直线上时,其在参数空间会相交于同一点。利用这个原理,可以利用投票制来检测直线。设定一个二维数组累加器counter[θ][ρ],θ为第一维存储角度,ρ为第二维存储距离。对图像中的每个像素点(xi,yi),角度θ变化范围从0°到180°,按照上述函数关系,求出对应的ρ,并将对应的累加器加1。由于表盘中,指针上面的直线相对较长,所以可以设定一个较大的阈值,过滤二维累加器数组中的元素值,然后得到这些符合条件的直线。遍历所有符合条件的直线,找到距离表盘中心最远的直线端点,该端点就是仪表盘的指针端点。从而可以计算出指针的偏转角度。
这种方法,可以保证在阈值分割正确的情况下一定找到指针的最远端,避免了指针较粗时,误检测到指针外边缘的情况,从而避免了识别误差,提高图像识别精度。
在所有的大刻度识别完成之后,算法会依据当前刻盘的精度等级,生成大刻度之间的小刻度线,从而完成一个表盘的刻度图像生成。图像生成之后,需要根据待画盘仪表盘面的实际尺寸大小,将像素点换算成距离,并生成相应的控制信号,发送给动力控制单元。
动力控制单元在整个装置首次运行的时候,会首先控制动力单元,将喷头移动到三个自由度的坐标原点,以此确定坐标系的零点。此后,动力控制单元会根据相应的传感器信息对喷头进行位置闭环控制,所生成的表盘刻度结果如图6所示。
可见,本发明将机器视觉技术、数字图像处理技术、自动控制和运动控制技术相结合,实现了仪表刻度的自动精确画写,从根本上杜绝了手工画盘过程中刻度分布不均匀、画写误差大,产品一致性差等问题的发生,降低工人劳动强度的同时大大提高生产效率。
值得注意的是,上面所述的只是用图解说明本发明仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置的一些实施方式,由于对相同技术领域的技术人员来说,可能会在此基础上进行若干修改和改动,因此本说明书并非是要将本发明仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置局限在所示和所述的具体结构和适用范围内,故凡是所有可能被利用的相应修改及等同物,均属于本发明所申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种仪表盘非线性刻度视觉检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
首先,对采集到的图像进行前背景的分割,找到表盘所在区域;
然后,在表盘区域内,寻找指针旋转轴的区域,进而通过椭圆拟合算法得到图像中表盘的中心位置、长轴和短轴的长度,对图像进行偏转矫正,对前景区域进行自适应阈值分割,得到二值图;
接着,利用直线检测算法,得到穿过指针的多条直线;
最后,在这些直线中,查找所有直线的远端,最远的一个端即指针尖端,指针尖端与表盘中心的直线即为指针所在直线,从而得到给定压力值下仪表指针刻度的位置,并记录该位置数据。
2.根据权利要求1所述仪表盘非线性刻度视觉检测方法,其特征在于,椭圆拟合算法采用最小二乘算法,计算出的椭圆参数使得该椭圆到已知点的均方误差最小,利用椭圆的长短轴判断偏转情况,若在误差范围内,则进行小范围偏转的矫正,否则提示仪表安装偏差过大。
3.根据权利要求1所述仪表盘非线性刻度视觉检测方法,其特征在于,在进行前背景的分割之前,将彩色图像转化为灰度图像,然后利用灰度变换算法调节图像质量。
4.根据权利要求3所述仪表盘非线性刻度视觉检测方法,其特征在于,所述灰度变换算法:
假设输入图像坐标为(x,y)点的像素值为r(x,y),变换后的图像(x,y)点的像素值为s(x,y),灰度变换定义即为定义一个变换函数,表示如下:
s(x,y)=T(r(x,y))
将原图像的像素值做重映射,以此改变图像的亮度,增强图像的对比度或者提高感兴趣颜色区间的对比度。
5.根据权利要求4所述仪表盘非线性刻度视觉检测方法,其特征在于,所述灰度变换采用幂律变换,数学描述如下:
s(x,y)=crγ(x,y)
当改变参数c,γ时,会得到不同的变换函数,从而从不同程度上调节原图像的明暗。
6.根据权利要求1所述仪表盘非线性刻度视觉检测方法,其特征在于,利用自适应的方法确定阈值分割的阈值,自适应阈值的计算如下:
计算输入图像的归一化直方图,使用pi,i=0,1,2,…,L-1表示该直方图的各个分量;
对于k=0,1,2,…,L-1,计算累积和P1(k)
<mrow>
<msub>
<mi>P</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
<mi>k</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>p</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
对于k=0,1,2,…,L-1,计算累积均值m(k)
<mrow>
<mi>m</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
<mi>k</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>ip</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
计算全局灰度均值mG
<mrow>
<msub>
<mi>m</mi>
<mi>G</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
<mrow>
<mi>L</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</munderover>
<msub>
<mi>ip</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
</mrow>
1
对于k=0,1,2,…,L-1,计算类间方差
<mrow>
<msubsup>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>B</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>m</mi>
<mi>G</mi>
</msub>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<mi>m</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mrow>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>P</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
得到使最大的k值,即为自适应阈值,若存在多个k值,则自适应阈值为多个k值的平均值。
7.根据权利要求1所述仪表盘非线性刻度视觉检测方法,其特征在于,阈值分割得到二值图像以后,利用直线检测方法检测出指针上的所有直线,其原理是直线上任意点的坐标(xi,yi)均满足函数关系
ρ=xi cos(θ)+yi sin(θ)
其中,ρ为原点到直线的距离,θ为该直线的垂线与x轴之间的夹角;
若将其看成是关于ρ和θ的方程,则该方程代表了过点(xi,yi)的所有直线的参数,多点共线的问题就转化成了参数方程共同交点的问题:
当多个点位于同一条直线上时,其在参数空间会相交于同一点,基于这个原理,利用投票制来检测直线,设定一个二维数组累加器counter[θ][ρ],θ为第一维存储角度,ρ为第二维存储距离,对图像中的每个像素点(xi,yi),角度θ变化范围从0°到180°,按照上述函数关系,求出对应的ρ,并将对应的累加器加1,由于表盘中,指针上面的直线相对较长,故设定一个较大的阈值,过滤二维累加器数组中的元素值,然后得到这些符合条件的直线,遍历所有符合条件的直线,找到距离表盘中心最远的直线端点,该端点就是仪表盘的指针端点,从而可以计算出指针的偏转角度。
8.根据权利要求1所述仪表盘非线性刻度视觉检测方法,其特征在于,在所有的大刻度识别完成之后,依据当前刻盘的精度等级,生成大刻度之间的小刻度线,从而完成一个表盘的刻度图像生成。
9.一种基于权利要求1所述仪表盘非线性刻度视觉检测方法的仪表盘非线性刻度画写系统装置,其特征在于,包括:
工业控制计算机单元(2),根据需要的压力,输出压力控制信号;
标准压力产生单元(1),与工业控制计算机单元(2)连接,接收所述压力控制信号,从而产生需要的压力,并将压力作用于待画盘的压力表(7),压力表(7)受到压力作用后指针发生偏转;
图像采集单元(6),采集压力表(7)的图像并传输至工业控制计算机单元(2),工业控制计算机单元(2)通过算法计算出仪表指针偏转角度,将压力值与偏转角度对应生成仪表盘的刻度分布数据,再根据仪表盘面的尺寸信息,由刻度分布数据生成喷头位移信号;
动力单元(3),与工业控制计算机单元(2)连接,接收所述喷头位移信号,提供相应动力,通过机械传动单元(4)带动喷头(5)运动,完成仪表盘的刻度画写。
10.根据权利要求9所述仪表盘非线性刻度画写系统装置,其特征在于,所述喷头(5)首次移动定位时,首先移动到每个自由度的限位位置,以此获得坐标零点,工业控制计算机单元(2)通过传感器得到动力单元(3)的状态,通过控制动力单元(3),带动机械传动单元(4),完成喷头位置的闭环控制。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611207263.5A CN106737674B (zh) | 2016-12-23 | 2016-12-23 | 仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611207263.5A CN106737674B (zh) | 2016-12-23 | 2016-12-23 | 仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106737674A CN106737674A (zh) | 2017-05-31 |
CN106737674B true CN106737674B (zh) | 2017-11-28 |
Family
ID=58919084
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201611207263.5A Expired - Fee Related CN106737674B (zh) | 2016-12-23 | 2016-12-23 | 仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106737674B (zh) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108460327B (zh) * | 2018-01-12 | 2021-09-28 | 河南大学 | 一种基于图像处理的指针式仪表读数自动识别方法 |
JP6811354B2 (ja) * | 2018-08-30 | 2021-01-13 | 株式会社オージス総研 | メータ読取装置、メータ検針システム、及びコンピュータプログラム |
CN109285172B (zh) * | 2018-09-28 | 2022-05-27 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 图像中的直线参数计算方法、装置、设备及可读存储介质 |
CN109875536A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-06-14 | 江苏鹿得医疗电子股份有限公司 | 指针式仪表及其制造装置 |
CN109770883A (zh) * | 2019-03-18 | 2019-05-21 | 江苏鹿得医疗电子股份有限公司 | 指针式仪表的制造方法 |
CN110909772B (zh) * | 2019-11-06 | 2022-04-01 | 华中科技大学 | 一种高精度实时多尺度表盘指针检测方法和系统 |
CN112504078B (zh) * | 2020-11-11 | 2024-03-19 | 安徽瑞尔特仪表科技有限公司 | 一种汽车仪表盘的检测装置 |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1693852A (zh) * | 2005-01-28 | 2005-11-09 | 华南理工大学 | 一种仪表指针自动检测识别方法及自动读数方法 |
JP2011153905A (ja) * | 2010-01-27 | 2011-08-11 | Mitsutoyo Corp | マシンビジョン検査システム用の光学収差補正 |
CN103134546B (zh) * | 2012-12-14 | 2015-08-19 | 中国人民解放军63963部队 | 一种针对特种车辆指针式仪表的半自动校验方法 |
CN103759758B (zh) * | 2014-01-26 | 2016-02-17 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于机械角度和刻度识别的汽车仪表指针的位置检测方法 |
CN105091922B (zh) * | 2014-05-04 | 2019-09-20 | 广东工业大学 | 一种基于虚拟表盘的指针表读数识别方法 |
CN104392206B (zh) * | 2014-10-24 | 2017-11-24 | 南京航空航天大学 | 一种指针式仪表读数自动识别的图像处理方法 |
CN106003033B (zh) * | 2016-06-16 | 2018-04-27 | 哈尔滨工程大学 | 一种具有力控制的六自由度机械臂标准汉字书写方法 |
-
2016
- 2016-12-23 CN CN201611207263.5A patent/CN106737674B/zh not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106737674A (zh) | 2017-05-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106737674B (zh) | 仪表盘非线性刻度视觉检测方法及画写系统装置 | |
CN204730814U (zh) | 一种基于线激光三维测量的零部件质量检验装置 | |
CN104899609B (zh) | 一种基于图像配准的机械式表计识别方法 | |
CN103134546B (zh) | 一种针对特种车辆指针式仪表的半自动校验方法 | |
CN103472916B (zh) | 一种基于人体手势识别的人机交互方法 | |
CN103487034B (zh) | 一种基于立式标靶的车载单目摄像头测距测高方法 | |
CN104484857A (zh) | 一种仪表数据读取方法及系统 | |
CN104315978B (zh) | 一种管路端面中心点的测量方法及装置 | |
CN110189314B (zh) | 基于机器视觉的汽车仪表盘图像定位方法 | |
CN102519400B (zh) | 基于机器视觉的大长径比轴类零件直线度误差检测方法 | |
CN101660932A (zh) | 一种指针式汽车仪表自动校验方法 | |
CN103292701A (zh) | 基于机器视觉的精密器件在线尺寸测量方法 | |
CN101813462A (zh) | 单处理器控制的三维形貌光学测量系统及测量方法 | |
CN104864889A (zh) | 一种基于视觉的机器人里程计校正系统及方法 | |
CN101814185A (zh) | 用于微小尺寸测量的线结构光视觉传感器标定方法 | |
CN102941410A (zh) | 一种点扫描三维测量系统振镜标定方法 | |
CN110490932B (zh) | 单目红外共面光标迭代优化测量行车吊臂空间位姿方法 | |
CN104112269A (zh) | 一种基于机器视觉的太阳能电池激光刻线参数检测方法及系统 | |
CN104019843B (zh) | 基于图像处理和元编程技术的汽车仪表指针零位自动矫正装置及方法 | |
CN106557751A (zh) | 一种带颜色指示信息的指针式压力表自动读数方法 | |
CN101561262A (zh) | 一种不确定环境下表面粗糙度在线测量方法 | |
CN104197900A (zh) | 一种汽车仪表指针刻度识别方法 | |
CN109978940A (zh) | 一种sab安全气囊尺寸视觉测量方法 | |
CN102313525B (zh) | 激光束调节平行系统及其调节方法 | |
CN108161930A (zh) | 一种基于视觉的机器人定位系统及方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20171128 Termination date: 20201223 |