【摘 要】
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水表是用水量计量中不可或缺的工具。目前,机械水表是我国普及最广的水表,现有检定方法大多采用人工方法读取水表读数,自动化程度低。本文设计了一套基于机器视觉的水表检定系统,按检定规程要求对机械水表示值误差进行检定,提高水表检定效率,减少操作人员劳动强度。具体研究内容如下:（1）对梅花转子转动的计数。在小流量点检定时,利用图像叠加方法,通过计算水表梅花转子图像叠加后黑白占比变化获得梅花转子转过齿数,并用
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水表是用水量计量中不可或缺的工具。目前,机械水表是我国普及最广的水表,现有检定方法大多采用人工方法读取水表读数,自动化程度低。本文设计了一套基于机器视觉的水表检定系统,按检定规程要求对机械水表示值误差进行检定,提高水表检定效率,减少操作人员劳动强度。具体研究内容如下:（1）对梅花转子转动的计数。在小流量点检定时,利用图像叠加方法,通过计算水表梅花转子图像叠加后黑白占比变化获得梅花转子转过齿数,并用双计时法获得水表指示体积。（2）对指针读数的识别。在常用流量点检定时,将获取的水表指针RGB格式色彩图像转换为YIQ色彩空间,通过Y和I双通道提取指针,用连通区域查找获得针尖位置,用Hough圆检测获得圆心位置,确定指针指向,独立计算各表盘指针在检定过程中旋转角度,获得水表指示体积。（3）利用深度学习方法识别水表数字字符读数。为解决水表字符“中间状态”、识别困难的问题,建立卷积神经网络模型,对不同图像二值化阈值、不同优化器进行比较,选择最优算法,并通过添加dorpout函数减小图像噪声影响,提高字符识别率。（4）根据水表检定流程,设计基于机器视觉的水表检定系统,包括硬件和软件两部分。硬件部分由机器视觉系统和装置控制系统组成,软件部分采用Lab VIEW软件结合JKI状态机框架编写水表检定系统,结合Python在深度学习领域的优势,采用Lab VIEW和Python联合编程,实现水表梅花转子、指针和字符自动读数,通过计算得到水表示值误差。从实验结果来看,本系统能够缩短检定时间、提高检定效率,实现了检定过程的自动化,降低操作人员的劳动强度,对水表检定工作有着重要的意义。
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