基于图像处理的水表自动抄表关键技术综述

本篇硕士学位论文主要探讨的是在现代信息技术背景下，针对传统人工抄水表方式存在的诸多问题，如何利用计算机技术实现水表表头数字读数的自动识别。研究背景强调了水资源短缺的严峻性以及自动化抄表技术的必要性，以提高效率、降低成本，同时推动水资源的可持续利用。 1.1课题背景及意义 随着信息时代的到来，计算机技术、通信技术和网络技术的发展，自动化的信息处理能力日益增强。在这样的大环境下，传统的抄表方式已无法满足需求，人工抄表不仅工作量大，且易出现抄表不准确、管理漏洞等问题。据调查，抄表失误可能导致大量水资源的浪费。因此，基于机器视觉和图像处理技术的水表自动抄表成为迫切的需求。 课题的意义在于解决水资源管理中的瓶颈问题，通过数字化读数识别技术，实现抄表的精确性和效率提升。我国水资源人均占有量低，缺水城市众多，特别是在北方地区，水资源供需矛盾日益突出。自动抄表技术的引入有助于缓解这一问题，确保社会经济发展的同时，实现水资源的可持续利用。 研究的核心内容包括以下几个步骤： - 图像采集：利用数码摄像头获取水表图像。 - 图像预处理：通过去噪和二值化处理，消除噪声和光照干扰。这里使用LEVBB算法进行二值化，克服了经典Bernsen算法的伪影问题。 - 图像倾斜矫正：通过Hough变换确定水表边框的直线，计算并纠正图像的倾斜角度，确保后续识别的准确性。 - 数字字符分割：首先利用先验知识定位数字字符位置，然后通过去黑边框、去噪和去除大面积污迹，进一步细化单字符图像，以便于投影分割。 - 字符识别：采用模板匹配方法识别整字，利用Hammimg距离作为依据；半字识别则采用特征模板匹配算法，以提高识别率。 本文的关键技术包括图像去噪、二值化、字符分割（包括投影分割）和字符识别，这些技术的结合使得水表表头数字读数的自动识别成为可能，有助于提高抄表的精度和效率，进而支持水资源管理的现代化转型。通过这个研究，南京理工大学的硕士研究生何珣希望为我国水资源管理和可持续发展做出贡献。