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???????? 本文在簡單介紹指針式儀表及其常用識別方法的基礎上，提出了一種基于最大灰度相減法的新型識別方法。然后詳細介紹了這一方法的工作過程，著重闡述了幾個關鍵環節所用到的圖像處理算法。最后，給出了試驗的結果及分析，指出了優化的途徑。
關鍵詞：指針式儀表 最大灰度相減法 Hough 變換 邊緣提取
?????????指針式儀表由于具有結構簡單、使用方便、性能穩定、成本較低等特點，長期以來在工業控制、汽車船舶、航空航天等領域，以及我們的日常生活中得到了廣泛的應用。
傳統的人工肉眼識別受到太多人為因素的影響，容易產生誤差，存在著可靠性差的隱
患。特別是在許多需要對儀表進行長期的、持續的識別的場合，由于長期工作引起的視覺疲勞，將不可避免的導致讀取誤差的產生。而且肉眼識別也存在效率低的缺點。隨著圖像處理技術的發展，由攝像頭代替人眼對儀表圖像進行采集，繼而利用數字圖像處理技術對圖像進行處理，識別出儀表示數的方法，越來越受到人們的重視。
目前國內外對于指針式儀表的圖像處理與識別研究較少，且大多采用單純的目標定位
提取與識別方法，具有一定的局限性。文獻[2]使用基于霍夫(hough)變換的水表指針角度識別，該算法首先利用canny 算子檢測邊緣，然后運用圖像灰度特征及hough 變換檢測各個子表盤的刻度線相對于表盤中心的角度。該算法存在實時性差的缺點，指針識別時間達2秒以上，其應用范圍受到限制。國外相關問題研究[1, 3]也僅僅限于對線形目標的識別，并用hough 變換提取線形目標特征。
???????? 有鑒于此，本文對指針圖像的特點進行了分析，提出一種綜合利用圖像處理和識別方法在指針式儀表中提取和識別指針角度的方案，即最大灰度相減法。實踐證明了該算法的魯棒性和準確性，并且有很好的實時性。
關鍵詞：指針式儀表 最大灰度相減法 Hough 變換 邊緣提取
?????????指針式儀表由于具有結構簡單、使用方便、性能穩定、成本較低等特點，長期以來在工業控制、汽車船舶、航空航天等領域，以及我們的日常生活中得到了廣泛的應用。
傳統的人工肉眼識別受到太多人為因素的影響，容易產生誤差，存在著可靠性差的隱
患。特別是在許多需要對儀表進行長期的、持續的識別的場合，由于長期工作引起的視覺疲勞，將不可避免的導致讀取誤差的產生。而且肉眼識別也存在效率低的缺點。隨著圖像處理技術的發展，由攝像頭代替人眼對儀表圖像進行采集，繼而利用數字圖像處理技術對圖像進行處理，識別出儀表示數的方法，越來越受到人們的重視。
目前國內外對于指針式儀表的圖像處理與識別研究較少，且大多采用單純的目標定位
提取與識別方法，具有一定的局限性。文獻[2]使用基于霍夫(hough)變換的水表指針角度識別，該算法首先利用canny 算子檢測邊緣，然后運用圖像灰度特征及hough 變換檢測各個子表盤的刻度線相對于表盤中心的角度。該算法存在實時性差的缺點，指針識別時間達2秒以上，其應用范圍受到限制。國外相關問題研究[1, 3]也僅僅限于對線形目標的識別，并用hough 變換提取線形目標特征。
???????? 有鑒于此，本文對指針圖像的特點進行了分析，提出一種綜合利用圖像處理和識別方法在指針式儀表中提取和識別指針角度的方案，即最大灰度相減法。實踐證明了該算法的魯棒性和準確性，并且有很好的實時性。
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