基于數(shù)字圖像處理的電表號碼識別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著信息社會的發(fā)展和計算機(jī)技術(shù)的進(jìn)一步提高，作為自動識別技術(shù)之一的數(shù)字圖像處理技術(shù)在各領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。與此同時，各行業(yè)的管理手段也正在從人工管理向自動化或半自動化方向轉(zhuǎn)化。
　　目前，電能是使用最為廣泛的一種能源。因此，電力行業(yè)為了保證供電質(zhì)量，使用高效準(zhǔn)確的抄收系統(tǒng)已是當(dāng)務(wù)之急。由于傳統(tǒng)的人工抄表方式存在的種種弊端，自動抄表技術(shù)得到了廣泛關(guān)注。其中電能表表盤號碼的識別是非常重要的一個環(huán)節(jié)，也是本文研究的主要內(nèi)容。
　

2、　本文提出了一種基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的電能表號碼識別系統(tǒng)。本文的主要研究內(nèi)容和成果如下：
　　在圖像預(yù)處理階段，比較了多種閾值分割的方法后，選用能夠根據(jù)圖像質(zhì)量自動獲取最佳閾值的Ostu法對灰度圖像進(jìn)行閾值分割，取得較好效果。
　　本系統(tǒng)設(shè)計的一個重點和難點是號碼的區(qū)域定位與分割，因為電表號碼區(qū)域的定位和分割的準(zhǔn)確程度直接影響到單個字符的分割和字符識別的準(zhǔn)確率。本文首先采用投影定位算法來實現(xiàn)電表號碼區(qū)域的粗定位，然后采用邊緣

3、檢測和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)相結(jié)合的方法有效地實現(xiàn)了電表號碼區(qū)域的細(xì)定位和局部修正。
　　由于采集到的圖像會不可避免地會出現(xiàn)不同程度的傾斜，本文采用了邊緣檢測和Hough變換相結(jié)合的方法實現(xiàn)了圖像的傾斜矯正，效果良好。
　　在號碼識別階段，經(jīng)過對比試驗，采用逐像素法提取樣本特征，并且提出了一種用于電表號碼識別的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在BP網(wǎng)絡(luò)的實驗階段，通過多次實驗確定了最有利于達(dá)到期望誤差和期望輸出時的隱含層神經(jīng)元數(shù)目;采用了四種BP神經(jīng)