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本文在简单介绍指针式仪表及其常用识别方法的基础上，提出了一种基于最大灰度相减法的新型识别方法。然后详细介绍了这一方法的工作过程，着重阐述了几个关键环节所用到的图像处理算法。最后，给出了试验的结果及分析，指出了优化的途径。
关键词：指针式仪表 最大灰度相减法 Hough 变换 边缘提取
指针式仪表由于具有结构简单、使用方便、性能稳定、成本较低等特点，长期以来在工业控制、汽车船舶、航空航天等领域，以及我们的日常生活中得到了广泛的应用。
传统的人工肉眼识别受到太多人为因素的影响，容易产生误差，存在着可靠性差的隐
患。特别是在许多需要对仪表进行长期的、持续的识别的场合，由于长期工作引起的视觉疲劳，将不可避免的导致读取误差的产生。而且肉眼识别也存在效率低的缺点。随着图像处理技术的发展，由摄像头代替人眼对仪表图像进行采集，继而利用数字图像处理技术对图像进行处理，识别出仪表示数的方法，越来越受到人们的重视。
目前国内外对于指针式仪表的图像处理与识别研究较少，且大多采用单纯的目标定位
提取与识别方法，具有一定的局限性。文献[2]使用基于霍夫(hough)变换的水表指针角度识别，该算法首先利用canny 算子检测边缘，然后运用图像灰度特征及hough 变换检测各个子表盘的刻度线相对于表盘中心的角度。该算法存在实时性差的缺点，指针识别时间达2秒以上，其应用范围受到限制。国外相关问题研究[1, 3]也仅仅限于对线形目标的识别，并用hough 变换提取线形目标特征。
有鉴于此，本文对指针图像的特点进行了分析，提出一种综合利用图像处理和识别方法在指针式仪表中提取和识别指针角度的方案，即最大灰度相减法。实践证明了该算法的鲁棒性和准确性，并且有很好的实时性。
关键词：指针式仪表 最大灰度相减法 Hough 变换 边缘提取
指针式仪表由于具有结构简单、使用方便、性能稳定、成本较低等特点，长期以来在工业控制、汽车船舶、航空航天等领域，以及我们的日常生活中得到了广泛的应用。
传统的人工肉眼识别受到太多人为因素的影响，容易产生误差，存在着可靠性差的隐
患。特别是在许多需要对仪表进行长期的、持续的识别的场合，由于长期工作引起的视觉疲劳，将不可避免的导致读取误差的产生。而且肉眼识别也存在效率低的缺点。随着图像处理技术的发展，由摄像头代替人眼对仪表图像进行采集，继而利用数字图像处理技术对图像进行处理，识别出仪表示数的方法，越来越受到人们的重视。
目前国内外对于指针式仪表的图像处理与识别研究较少，且大多采用单纯的目标定位
提取与识别方法，具有一定的局限性。文献[2]使用基于霍夫(hough)变换的水表指针角度识别，该算法首先利用canny 算子检测边缘，然后运用图像灰度特征及hough 变换检测各个子表盘的刻度线相对于表盘中心的角度。该算法存在实时性差的缺点，指针识别时间达2秒以上，其应用范围受到限制。国外相关问题研究[1, 3]也仅仅限于对线形目标的识别，并用hough 变换提取线形目标特征。
有鉴于此，本文对指针图像的特点进行了分析，提出一种综合利用图像处理和识别方法在指针式仪表中提取和识别指针角度的方案，即最大灰度相减法。实践证明了该算法的鲁棒性和准确性，并且有很好的实时性。
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