典型文献
基于机器视觉的自动仪表盘指针检测研究
文献摘要：
传统的汽车仪表检测方法主要是依靠人工进行检测,该方法存在着检测效率低下且检测精度不高的问题,针对这些问题,设计了一种基于机器视觉的汽车仪表检测系统.首先,介绍了该检测系统的整体组成,然后主要介绍了该系统中的软件,以及仪表指针的检测算法和流程;并且根据指针与背景是否易于分离,将汽车仪表分为两类;接着,采用阈值分割法对指针进行了粗定位,随后根据仪表类型,分别采用骨架提取和灰度法对指针进行了细化,采用基于Tukey权重函数的迭代加权最小二乘法拟合了指针直线,对指针进行了精定位;提出了一种最小距离和的交点法对指针的回转中心进行了定位;采用角度法对指针读数进行了识别;最后,将A、B两款仪表分别在该检测系统中进行了指针检测的实验.研究结果表明:系统检测值与理论偏转值之间的误差,即该系统指针检测的读数误差均小于1％,该算法具有较好的精度;并且其平均识别时间约为200 ms,可见该检测系统的识别精度和速度均能够满足仪表指针检测的实际需求.
文献关键词：
自动仪表盘;指针检测;机器视觉;最小二乘法
中图分类号：
作者姓名：
郝永飞;唐旭晟;程良利
作者机构：
福州大学 机械工程及自动化学院,福建 福州350108
文献出处：
引用格式：
[1]郝永飞;唐旭晟;程良利-.基于机器视觉的自动仪表盘指针检测研究)[J].机电工程,2022(01):134-140
A类：
自动仪表盘,指针检测,迭代加权最小二乘法
B类：
机器视觉,汽车仪表,仪表检测,工进,检测效率,检测精度,体组成,后主,检测算法,阈值分割,分割法,粗定位,骨架提取,灰度法,Tukey,权重函数,最小二乘法拟合,精定位,最小距离,交点法,回转中心,读数,两款,系统检测,检测值,偏转,ms,识别精度
AB值：
0.270725
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