电测与仪表
電測與儀錶
전측여의표
ELECTRICAL MEASUREMENT & INSTRUMENTATION
2005年
9期
42-45
,共4页
唐轶峻%申小阳%朱雯兰%隋成华
唐軼峻%申小暘%硃雯蘭%隋成華
당질준%신소양%주문란%수성화
图像预处理%区域生长%投影法%BP神经网络
圖像預處理%區域生長%投影法%BP神經網絡
도상예처리%구역생장%투영법%BP신경망락
在化工、冶金等行业以及较为恶劣的环境场合下进行仪表数据的自动化采集,需要对仪表显示的动态数据进行自动识别,以判断是否满足控制条件.本文根据数字仪表图像的特点,运用区域生长算法定位仪表图像中的数据区域,采用投影法对字符串进行分割,最后应用BP神经网络法进行分类识别数字字符.实验结果表明,字符正确识别率达到96%.
在化工、冶金等行業以及較為噁劣的環境場閤下進行儀錶數據的自動化採集,需要對儀錶顯示的動態數據進行自動識彆,以判斷是否滿足控製條件.本文根據數字儀錶圖像的特點,運用區域生長算法定位儀錶圖像中的數據區域,採用投影法對字符串進行分割,最後應用BP神經網絡法進行分類識彆數字字符.實驗結果錶明,字符正確識彆率達到96%.
재화공、야금등행업이급교위악렬적배경장합하진행의표수거적자동화채집,수요대의표현시적동태수거진행자동식별,이판단시부만족공제조건.본문근거수자의표도상적특점,운용구역생장산법정위의표도상중적수거구역,채용투영법대자부천진행분할,최후응용BP신경망락법진행분류식별수자자부.실험결과표명,자부정학식별솔체도96%.
