PSO-LSSVM优化的数字仪表字符识别技术

"基于图像处理的数字仪表字符自动识别研究主要探讨了如何通过图像处理技术和机器视觉技术提高数字仪表字符的识别准确率。该研究采用了Hough变换、形态学处理、二值化、连通域分析、七段码特征提取、OAO分类法以及PSO优化的LSSVM算法等技术手段，旨在解决多分类识别问题，提高整体识别率。实验结果显示，0到9的数字字符识别率达到99.2%，整体图像样本测试识别率高达99.6392%。" 本文作者刘晶来自南京理工大学计算机科学与工程学院，研究的主要目标是提升数字仪表图像识别的效率和准确性。在图像预处理阶段，首先利用Hough变换对图像进行校正，以修正可能存在的角度偏斜，确保后续处理的准确性。接着，通过形态学操作，如膨胀和腐蚀，去除图像噪声，增强目标特征。二值化处理则有助于简化图像，使得数字字符与背景之间的对比度更明显。 在图像特征提取环节，研究采用了连通域分析来定位和分割图像中的数字字符，确保每个字符被单独处理。为了进一步提取字符的特性，研究使用了七段码的概念，这种编码方式可以将数字字符分解为7个独立的部分，便于特征描述和匹配。 由于数字仪表字符识别是一个多分类问题，研究中应用了一对一（One-Against-One, OAO）的分类策略，扩展支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）算法到多分类场景。同时，为了优化LSSVM的参数设置，引入了粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法，以寻找最佳的模型参数，提高分类性能。 实验部分，研究使用OpenCV开源库和MATLAB作为开发工具，对提出的算法进行了实际验证。实验结果证明，提出的算法在0到9数字字符的识别上达到了99.2%的准确率，而整体图像样本的测试识别率更是达到99.6392%，显著优于其他方法，显示出该算法在数字仪表字符自动识别上的优越性能。 关键词包括：机器视觉、仪表图像、LSSVM算法、OAO分类，这些关键词揭示了研究的核心技术和关注点。此研究对于自动化监控、工业自动化等领域具有重要的实践意义，能够提高数据读取的精度和效率，减少人为干预，提升系统智能化水平。