工业生产线在线检测数据数字化处理系统设计
图3-10 边缘检测 3.2.2指针识别
指针的识别可以说是识别读数最为重要的环节，仪表的读数都是有指针决定的，指针在采集图像的过程中会连续的变换指向，在摄像头与表盘无相对运动的情况下，摄像头采集到的指针位置不同的两幅图像，指针也可以看作一条直线，而且比其他刻度线都要长很多，所以可以采用霍夫变换来检测指针，以及识别其他的刻度。
霍夫变换在图像处理中一种应用很广泛的识别几何形状的方法，以霍夫变换额、为原理，衍生出许多其他的算法，但是从黑白图像中检测直线或者线段是最基本的霍夫变换。本设计中指针检测的主要思路为，首先通过霍夫检测检测出所有的直线，包括所有的刻度和指针，而指针则是所有直线中最长的，所以，接下来设计程序求这些所检测出的直线中的最长的线，然后对直线的起始位置进行标记，并对直线进行标记。
图3-11为利用霍夫变换检测直线，图3-12为检测出的指针图像，指针检测的主要程序为：
xlabel('\\theta'), ylabel('\\rho'); axis on, axis normal, hold on;
P = houghpeaks(H,1,'threshold',ceil(0.3*max(H(:)))); x = T(P(:,2)); y = R(P(:,1));
plot(x,y,'s','color','white');
lines = houghlines(BW,T,R,P,'FillGap',5,'MinLength',7); hold on;
figure, imshow(RGB), hold on max_len = 0;
for k = 1:length(lines)
xy = [lines(k).point1; lines(k).point2];
plot(xy(:,1),xy(:,2),'LineWidth',2,'Color','green');
plot(xy(1,1),xy(1,2),'x','LineWidth',2,'Color','yellow');
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plot(xy(2,1),xy(2,2),'x','LineWidth',2,'Color','red'); len = norm(lines(k).point1 - lines(k).point2); if ( len > max_len) max_len = len; xy_long = xy; end end
图3-11 霍夫变换检测直线
图3-12 指针识别
3.2.3读数识别
仪表表盘的读数识别是整个读数系统中最为重要的的部分，目前读数识别的
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方法多种多样，经过在工厂的实地考察，发现该工厂的有些材料生产车间环境相对较差，表盘难以时刻保持清洁，总是沾带有大量的粉尘，通过距离法读取表盘的读数相对来说比较困难，也不够稳定，而选取通过指针角度来读取表盘数据则可以更好的适应环境，提高读数的稳定性。读数识别的主要程序如下：
plot(xy_long(:,1),xy_long(:,2),'LineWidth',2,'Color','cyan'); k=(xy(2,2)-xy(1,2))/(xy(2,1)-xy(1,1)); theta=pi/2+atan(k);
if((xy(1,1)+xy(2,1))/2<=N/2)
q=(theta+pi)*180/3.14; else
q=theta*180/3.14; end
shishu=q*c/Q; disp (theta); disp (q);
disp (shishu);
3.3数据显示界面的设计
表盘数据读取出来后，需要直观的显示出来，这时就需要搭建一个显示界面，如今，有多种软件可实现见面搭建的功能，本设计中选择的是labview图形化编程软件，labview有前面板与程序框图面板构成。
3.3.1数据显示界面的前面板
数据显示界面的前面板也就是我们直接看到的数据显示界面，它包括数据显示、图像显示、图像路径、数据变化曲线图以及一些基本的参数设置部分，如下图所示。
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图3-13 前面板
该界面中，可以通过鼠标或者键盘输入仪表的最大值和最小值，从而提高了整个设计的适应性，通过图像显示控件可以看到实时的图像，图像下面与之对应的是数据显示，数据显示与图像显示同步进行，可以及时的发现纠正错误，完善系统，图像显示右边为数据变化曲线图，可以了解到数据在最近一段时间内的变化情况，时间范围可根据需要自行设置，界面的左下角为路径选择，由于整个系统在不停的运转，为了防止路径选择对话框不断的弹出，必须设置一个默认路径，让系统自行选取，设置方法如下图所示。
3-14 默认路径设置
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