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《武汉理工大学》 2006年
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基于机器视觉的嵌入式抄表终端的研究

高阳  
【摘要】:目前,水利管理部门大多采用人工抄表的方式进行用水和收费管理,这种方式存在种种人为因素带来的弊端。一些新的自动抄表技术虽具有自动读表、集中管理等优点,但也存在抗干扰能力差、读数累计误差大、改造成本高等缺陷。鉴于此,本文研究了一种新型的基于机器视觉的嵌入式抄表终端,并以其为基础构建了水资源信息管理系统。文中研究了图像采集、图像预处理、图像识别以及GPRS通信等课题中的关键技术,并对它们在嵌入式抄表终端中的应用进行了分析。主要研究内容如下: 根据抄表终端的性能指标,研究了抄表终端的总体设计方案。以嵌入式ARM7微控制器为核心,实现了抄表终端的硬件系统。完成了外围存储模块、图像采集模块、GPRS通信模块以及电源模块的硬件电路设计。在图像采集模块研究中,提出两种设计方案,分别基于MCU和视频FIFO存储器以及CPLD和SRAM的硬件架构实现了图像数据的采集和传输。通过对两种方案在采集速度、成本等要素上的比较,说明终端的设计原则。 完成了抄表终端的软件设计。根据软件功能需求设计了软件的整体架构,并对图像采集模块、数据通信模块和数据存储模块的程序设计进行了分析。 针对水表表盘图像的特点,对图像预处理技术进行研究。在图像平滑中,设计了一种结合非线性和线性滤波器的平滑算法,该算法可兼顾图像细节保留和平滑效果;在二值化处理中,研究了一种改进的Niblack方法,该算法兼顾了二值化效果和处理速度;在图像细化中,应用了一种保形的快速形态细化算法。 根据水表码盘印刷体数字字符特点,设计了一种三层结构的识别器,该识别器依次采用句法结构法、模板匹配法和神经网络法,实现了对印刷体数字字符的高效率、高精度识别。在识别器第一层,基于字符形态结构特征,采用句法结构法对字符进行粗分类;在第二层,基于图像的网格分布特征,采用模板匹配法进行精确分类;对于在第一、二层无法识别的图像,终端将其发送至远层监控中心,即识别器的第三层,采用神经网络方法做最终识别。 该嵌入式终端经过实际测试,基本满足了远程抄表系统的技术指标要求,为水资源信息管理系统的实现奠定了坚实的基础。
【学位授予单位】:武汉理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP274.2

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