基于计算机视觉的仪表读数系统设计
基于机器视觉识别数字式仪表数据的设计开题报告_概述
基于机器视觉识别数字式仪表数据的设计开题报告概述1. 引言1.1 概述本报告旨在介绍基于机器视觉识别数字式仪表数据的设计方案。
数字式仪表广泛应用于各种领域，如工业生产、医疗仪器和交通运输等，在实时监测和控制过程中起着重要的角色。
然而，传统的手动读取数字式仪表数据存在效率低下和容易引入错误的问题。
因此，开发一种自动化的方法来识别和解析数字式仪表数据具有重要意义。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行展开：第二部分将针对数字式仪表数据识别技术进行概述。
首先介绍机器视觉基础知识，包括图像处理和特征提取等基本概念。
其次，强调了数字式仪表数据识别的重要性及其在实际应用中的价值。
最后，综述了已有方法与技术，并对它们进行评估和比较。
第三部分将详细探讨设计方案与方法。
首先，介绍数据采集与处理流程设计，包括图像获取、预处理和分割等步骤。
随后，讨论特征提取与选择算法设计，涵盖了各种常用的特征提取方法和选取策略。
最后，讨论分类器的选择与训练方法设计，包括常见的机器学习算法和深度学习模型。
第四部分将展示实验结果与分析。
首先描述数据集构建与实验设置，包括数字式仪表样本收集和实验环境配置等内容。
其次，展示实验结果并进行定量和定性分析。
最后，对系统性能进行评估，并探讨可能的优化措施。
第五部分将给出结论与展望。
首先总结回顾主要工作，概括研究成果和贡献。
然后评价设计目标达成程度，并指出可能存在的不足之处。
最后，展望未来研究方向和改进空间，探讨该领域的可能发展方向。
1.3 目的本报告旨在提出一种基于机器视觉识别数字式仪表数据的设计方案，并通过实验证明其可行性和有效性。
通过设计合理的数据处理流程、特征提取算法以及分类器训练方法，我们将探索一种自动化识别数字式仪表数据的新途径，并希望能够在实际应用中提高读取准确性、降低识别错误率，并提高处理效率。
2. 数字式仪表数据识别技术概述：2.1 机器视觉基础知识:机器视觉是一种通过模拟人类视觉系统来解决图像或视频中的问题的技术。
一种基于机器视觉的指针式仪表读数识别方法[发明专利]
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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201810733978.7(22)申请日 2018.07.06(71)申请人 华中科技大学地址 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号(72)发明人 彭刚 杜兵 (74)专利代理机构 华中科技大学专利中心42201代理人 李智 曹葆青(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)(54)发明名称一种基于机器视觉的指针式仪表读数识别方法(57)摘要本发明公开了一种基于机器视觉的指针式仪表读数识别方法，包括：使用LSD直线检测算法提取待识别图像中仪表盘的所有直线段；利用长度约束和中心约束过滤掉非指针的直线段得到指针线；将指针线的长度以及指针线距离圆心点的距离作为加权值，通过线性加权，以人工虚拟的0°标准线为基准，得到待识别图像中的仪表指针偏转角度；对于模板图像执行上述步骤得到模板图像中的仪表指针偏转角度，结合模板图像的已知参数，得到待识别图像中的指针式仪表读数。
本发明方法可以实现电力、化工、石油等行业的智能巡检系统中指针式仪表的读数识别，实用性好，实时性强，指针式仪表读数识别准确率高。
权利要求书1页 说明书5页 附图3页CN 109117720 A 2019.01.01C N 109117720A1.一种基于机器视觉的指针式仪表读数识别方法，其特征在于，包括：(1)使用LSD直线检测算法提取待识别图像中仪表盘的所有直线段；(2)对于所有直线段，利用长度约束和中心约束过滤掉非指针的直线段，得到指针线；(3)将指针线的长度以及指针线距离圆心点的距离作为加权值，通过线性加权，以人工虚拟的0°标准线为基准，得到待识别图像中的仪表指针偏转角度；(4)对于模板图像执行步骤(1)-(3)，得到模板图像中的仪表指针偏转角度，根据待识别图像中的仪表指针偏转角度和模板图像中的仪表指针偏转角度，结合模板图像的已知参数，得到待识别图像中的指针式仪表读数。
基于机器视觉的仪表数字识别研究的开题报告
基于机器视觉的仪表数字识别研究的开题报告1. 研究背景和意义随着数字化时代的到来，数字化技术在各个行业中得到了广泛的应用，其中数字化仪表在现代工业生产中发挥着越来越重要的作用，例如传感器、测量仪器等等。
数字化仪表在工业中的使用，需要通过计算机进行数据的采集和处理，而仪表上的数字，则需要通过机器视觉技术进行自动化识别和测量。
因此，如何对仪表数字进行准确的识别，一直是工业数字化技术中的一个重要课题。
2. 研究内容和目标本研究旨在通过机器视觉技术，对仪表上的数字进行自动化识别和测量。
具体内容包括：(1) 基于深度学习的数字识别算法的研究和实现；(2) 建立包含各种仪表数字的数字图像数据集，并通过数据扩增技术增加数据多样性；(3) 设计数字识别系统的硬件平台，包括相机采集系统、处理系统等。
本研究的目标是建立一个高效、准确的数字识别系统，为数字化仪表的自动化识别和测量提供技术支持。
3. 研究方法和流程本研究采用的研究方法包括：(1) 实验研究法：通过实验的方法验证数字识别算法的准确性和稳定性。
(2) 数据分析法：通过对数字图像数据集进行分析，了解不同的数字图像特征，提高数字识别的准确性。
研究流程如下：(1) 收集数字图像数据集，并进行数据处理和扩增；(2) 建立数字识别模型，采用深度学习算法进行数字识别；(3) 建立数字识别系统的硬件平台，包括相机采集系统、处理系统等；(4) 对数字识别算法进行实验验证；(5) 对数字识别系统进行整体实验，检验系统的性能和可靠性。
4. 预期成果和贡献本研究预期实现一个准确、高效的数字识别系统，具体成果包括：(1) 建立一个包含各种仪表数字的数字图像数据集；(2) 提出一种基于深度学习的数字识别算法，实现数字识别的自动化和高效化；(3) 设计数字识别系统的硬件平台，包括相机采集系统、处理系统等；(4) 实现数字识别系统的完整功能，并对其性能和可靠性进行评估。
本研究的贡献主要体现在数字化仪表技术的推动和数字化技术在工业中的进一步应用。
基于机器视觉的指针式仪表读表方法研究
基于机器视觉的指针式仪表读表方法研究一、引言随着科技的发展，人工智能和机器视觉技术逐渐深入各个领域。
在仪表读表方面，传统的读表方法存在精度低、人工操作耗时等问题。
为了提高仪表读数的准确性和效率，本文将研究基于机器视觉的指针式仪表读表方法，以提供更高精度、便捷的读表方案。
二、机器视觉技术介绍机器视觉技术是一种模拟人眼进行图像处理和分析的技术手段。
通过计算机对图像进行处理、分析和理解，从而实现对图像中物体的识别、检测和测量等功能。
机器视觉技术在工业自动化、医学影像、交通监控等领域得到广泛应用。
三、指针式仪表读表方法的现状传统的指针式仪表读表方法主要依靠人工观察指针位置进行读数。
但这种方法存在读数误差较大、对人员的要求较高等问题。
在一些对读数准确性要求较高的领域，如实验室测量、能源监测等，传统方法已无法满足需求。
四、基于机器视觉的指针式仪表读表方法研究4.1 视频采集首先，需采集指针式仪表的视频图像。
可以使用摄像头或者其他图像采集设备进行视频拍摄。
确保图像清晰、亮度适中，以提供合适的输入数据。
4.2 图像处理对采集到的视频图像进行预处理，包括图像去噪、增强对比度等操作。
去噪可以采用常见的图像滤波算法，如中值滤波、均值滤波等。
增强对比度可以使用直方图均衡化等方法进行处理，以提高图像的清晰度。
4.3 特征提取通过机器学习算法提取指针的特征。
可以利用图像处理技术检测出指针的位置和角度，并计算出指针与刻度之间的对应关系。
常用的特征提取算法包括边缘检测、霍夫变换等。
4.4 仪表读数计算在特征提取的基础上，结合仪表的刻度信息，计算出准确的仪表读数。
可以使用数学模型拟合指针位置和角度，以及刻度与读数之间的关系。
通过计算，实时得到仪表的读数结果。
五、实验与结果分析为了验证基于机器视觉的指针式仪表读表方法的准确性和可行性，我们设计了一系列实验。
通过与传统的人工读表方法进行对比，对比两种方法在准确性和效率方面的差异。
实验结果表明，基于机器视觉的指针式仪表读表方法具有更高的准确性和效率。
基于机器视觉的指针仪表识读方法
基于机器视觉的指针仪表识读方法李栋;杨志家【摘要】In order to achieve digital information collection of traditional pointer meters,a machine vision -based image processing algorithms was proposed for meter reading. The major steps of the algorithms including pretreatment,information extraction and line detection were described. The algorithms was transplanted to PC and a STM32-based embedded image collection platform in C language. The results show that the algorithms is ideal on computing speed and accuracy and has a high reliable and application value.%为了实现传统指针仪表的数字化信息采集,提出一种基于机器视觉的仪表示值图像处理算法,描述了该算法的预处理、信息简化、直线检测等各环节,最后运用C语言分别在PC机、STM32嵌入式图像采集平台上进行了试验验证.结果表明该算法在识读速度、精度等方面都达到比较理想的效果,具有较高的可靠性和应用价值.【期刊名称】《仪表技术与传感器》【年(卷),期】2012(000)010【总页数】4页(P31-33,54)【关键词】指针仪表;机器视觉;图像处理;直线检测【作者】李栋;杨志家【作者单位】中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳110016【正文语种】中文【中图分类】TP2160 引言随着计算机技术和通信技术的发展，工业生产的数字化程度不断提高。
一种基于机器视觉的仪表读取方法
一种基于机器视觉的仪表读取方法摘要：从被许多类型产业采用的ISO 9000或/和ISO / IEC 17025的质量管理项目运动开始，校准人员就一直处在提高生产率的压力之中。
这项工作是关于自动校准整个仪器过程的机器视觉方法。
这项被提出的机器视觉方法被用来读取指针和数字仪器的示数,它们和电脑之间没有通信接口如GPIB或RS- 232。
为了对仪表指针进行识别，这个方法采用了数字显示的光学字符识别技术，Canny边缘检测方法和Hough变换方法用来确定模拟显示中的直线位置从而加速了数据提取过程并使得出错几率大大减少。
因此,它有助于提高校准质量和降低成本，增加有质量保证的测量仪器的数量。
1.引言人们在面对重复性工作时是非常容易出错的。
例如，在校准的测量仪器时，技术员一个接一个负责在一个电子表格写下所有的数据。
如果由某种原因如疲劳，他/她在一个或多个值上犯了一个错误，这个校准过程和其可靠性就失去效果了。
为了避免这类问题和提高校准人员的生产率，自动化水平越高越好。
通过通信接口，获得的数据可以被转移到一个主机的计算机，许多现代仪器校准过程很容易实现自动化。
然而，对于一些数字或经典模拟仪表，由于没有一个计算机接口可能阻碍自动化校准过程。
为了提供一个仪表和主机之间的接口,机器视觉系统似乎是一个不错的解决方案。
作为一种重要的工具，机器视觉在过程自动化领域得到广泛的应用。
例如在汽车工业中调整或检验的汽车的脉速表正在变得更加普遍。
同样,这也被应用与在交通管制中自动识别车辆牌照的智能计算机系统。
以前使用机器视觉校准测量仪器的一些工作可以在文学中被发现。
例如，Foiatto et al提出了一个能够读取数字仪表示数的方法。
读取指针示数是作者没有想到的。
另一个类似的工作是由Andres完成的,他提出了一个用来读取数字和指针式仪表示数的方法，但这依赖于用户干的多目标任务。
本文提出了一个基于机器视觉系统的读取数字和指针式仪表示数的方法。
基于计算机视觉的仪表读数识别的研究与应用
东北大学硕士学位论文基于计算机视觉的仪表读数识别的研究与应用姓名：***申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：王剑;李奇端20070101２．１．２编码标志编码图标和普通人工匹配特征图标一样也用于自动摄影测量过程，不过它有两种用途，其一是将它放置在测量区域用于测量系统自动标定，其二与普通人工特征图标一样将其贴附在被测物体上作为物体测量的控制点或参考点。
图２．２中圆环编码图标，一般采用白色背景黑色图案，对比度大，不必使用光反射材料。
每一个图标均有唯一一个编码与之对应，编码圆环图案分布在圆心周围，该圆心可比较容易确定目标位置，通过重一ｔ５算法甚至可以达到亚像素精度；沿绕圆心的椭圆（投影后圆形图案一般呈椭圆形）轨迹可以读取到特征编码，其灰度值呈二维分布，波峰和波谷可以通过图像二值化处理变换为含有０和１的二进制码。
当然编码图标还可以设计成其它形状和其它编码形式，但其作用与前述圆心编码图标一样，详见文献【９】。
图２．２常用的各种编码标志Ｆｉｇ．２．２ＫｉｎｄｓｏｆｃｏｄｉｎｇｉｎｄｉｃａｔｉｏｎｉｎｃｏｍｍｏｎＩＬＳｅ２．１３回光反射标志回光反射标志（Ｒｅｔｒｏ—ＲｅｆｌｅｃｔｉｖｅＴａｒｇｅｔｓｇｇＴ）是近年来用于高精度摄影测量和特种摄影测量贴附在被测物体表面上的一种人工标志。
在特定位置光源（光源可以是闪光灯，或给定方向的红外光等１的照射下，它以反射的亮度较漫射白色标志高出数百上千倍，而且回光反射标志还经常与编码技术结合，如图２．３所示。
图２．３回光反射人工标志与没有回光反射的标志的对比（包含编码技术）Ｆｉｇ．２．３Ｔｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｉｎｄｉｃａｔｉｏｎｓｗｉｔｈｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｏｎｅｓｗｉｔｈｏｕｔｔｈｅｍ采用回光反射标志所获得的图像是一种目标物影像清淡、但标志点影像密度大而清晰的“准二值图像”。
这种“准二值图像”在实时摄影测量和高精度数字工业摄影测量位置有偏差的，本文使用在初始位置周围可以自定义大小的窗口作为最终的特征点提取的目标区域，如图２．４（ｃ）所示。
基于机器视觉的机械指针式仪表的读数识别方法
理论算法2021.07基于机器视觉的机械指针式仪表的读数识别方法王江，柳国栋，张玉鑫，吴松林(西京学院 机械工程学院，陕西西妥，710123)摘要：机械式指针仪表在工业生产实践中应用广泛，及时、准确地识别指针仪表指示信息是实现设备运行状态监测的重 要手段之一。
应用数字图像处理技术，本文提出了一种新的指针式仪表信息的自动识别方法。
主要的步骤包括，使用轮廓跟踪法实现表盘与指针的区域分割,并进行了图像的预处理；利用图像变换算法进行指针方位的检测,获得指针的直线 位置参数；最后，在已有信息的基础上,确定刻度线距关系及仪表最大量程,实现指针式仪表信息的自动读数识别。
实验表明，本文所提出的自动读数识别方法准确、可靠且读数效率高。
关键词：指针仪表；Hough 变换；读数识别Readi ng Recog nition Method of Machi nery Pointer Meter on theBasis of Machine VisionWang Jiang, Liu Guodong, Zhang Yuxin, Wu Songlin(Faculty of Mechanicol Eng. Xijing University, Xi' an Shaanxi, 710123)Abstrac t ： Mechanical poi n t er instrument is widely used in industry. It has been an import a n t means to obtain mechanical equipment informstion and realize equipment condition monitoring. In this paper, through digital image processing technology, a method of autoimtic reading recognition for pointer instrument is proposed. It includes the following steps. Firstly, the contour tracking method is used to segment dial area and pointer area, the image preprocessing is carried out at the same time. The second is the parameter detection of the pointer position and direction, in which image transform method is applied. Finally, the effective range of an instninient panel is determined by the relationship between the angle and the scale line. The automatic reading recognition of the pointer instrument is completed. The comparative experiment resuIts show that the machine vision based measurement method is efficient.Keywords : Pointer Instmment;Hough Transform; Reading Recognition0引言机械指针式仪表结构简单、易维护且价格低，在工业生产实践中广泛应用,是获取机械设备信息，实现设备状态监测的重要手段之一。
基于机器视觉的指针式仪表识别系统设计
智者论道智库时代·274·基于机器视觉的指针式仪表识别系统设计周丽娜 康俊峰（内蒙古机电职业技术学院，内蒙古呼和浩特 010000）摘要：指针式仪表在工业生产中应用广泛，但人工检测和维护耗时耗力、精度低；人工智能的不断发展，要求工业应用要不断融入新技术，机器视觉的使用可克服人工检测的不足。
本文设计的指针式仪表识别系统，使用CCD 摄像头作为图片采集设备，使用方便、精度高；采用图像处理技术自动识别指针刻度，灵活性高、准确度高、实时性好。
关键词：图像分割；图像预处理；图像识别中图分类号：P634.3+6文献标识码：A文章编号：2096-4609（2019）26-0274-002一、引言指针式仪表是目前生产过程中应用非常普遍的测量仪表之一，不仅种类多，而且生产的数量大。
如：百分表、千分表、压力表、汽车仪表、航空仪表等等。
指针式仪表在生产过程以及后续的使用中，需要进行定期的检测维护，以达到国家检测局的标准。
传统的检测方法以采用测量工具并结合人工目测进行测量，精度低、效率低、工作量大。
随着人工智能的不断发展，很多智能技术已经可以取代人工。
机器视觉可以替代人类的眼睛和大脑，摄像头作为眼睛，图像处理技术作为大脑。
采用机器视觉技术对指针式仪表进行读数，可以克服人工测量过程中的困难以及误差，提高读数的精确性，并能有效提高仪表检测效率。
二、指针式仪表识别系统的总体构成本指针式仪表识别系统由图像采集与图像处理两个部分组成，图像采集部分负责仪表图像采集工作，图像处理部分负责仪表图像的分析处理。
使用CCD 数字摄像机采集图像，通过USB 接口将采集到的图像数据传输到PC 机，PC 机将采集到的图像进行处理并计算，得出最终指针式仪表读数；本系统的核心部分为PC 机的图像处理单元，图像处理程序自主研发，具有可调性，可以根据使用场所更改不同参数。
采集和处理同时进行，有良好地动态性能；结构简单、使用环境广泛、程序可调性大，可以适用于多种场所。
基于机器视觉的远程仪表自动读数系统设计
基于机器视觉的远程仪表自动读数系统设计
韦晓虎
【期刊名称】《价值工程》
【年(卷),期】2015(34)31
【摘要】指针式仪表结构简单,价格便宜,使用方便,在石油生产、转运及提炼等领域得到大面积应用;当前指针仪表读数基本由人工完成,劳动强度大,受个体差异以及疲劳程度等主观因素影响,导致读数会有较大误差.针对以上问题,给出一种基于计算机视觉的仪表自动读数方案,可实现远程、多点自动化读数.
【总页数】2页(P128-129)
【作者】韦晓虎
【作者单位】桂林电子科技大学教学实践部,桂林541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.基于机器视觉的数字显示仪表自动读数 [J], 申中鸿;蒋春旭;徐华伟;李镇康;周茂杨;刘嘉祁
2.基于机器视觉技术和D—S证据理论的数字显示仪表自动读数 [J], 申中鸿;刘群兴;蒋春旭;赵浩之;
3.基于机器视觉的仪表自动化读数识别技术探讨 [J], 张娟
4.基于机器视觉的机械指针式仪表的读数识别方法 [J], 王江;柳国栋;张玉鑫;吴松林
5.基于级联卷积神经网络的指针式仪表远程读数方法和系统 [J], 赵开开;刘兆祥;廉士国
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电信学院毕业设计任务书
题目基于计算机视觉的仪表读数系统设计
学生姓名班级学号
题目类型工程设计指导教师何俊学系主任李炜
一、毕业设计的技术背景和设计依据
在工业控制领域中，数显仪表由于其读数直观及方便的特性得到了普及。
其应用范围遍及电力、化工、冶金、石油等许多行业。
在车间和工厂中，数量众多的数显仪表在给人们提供方便的同时，也带来了新的问题。
数显仪表一般由人工读数，然后根据记录值对被控对象进行控制。
在人工读数过程中，很容易因为人为因素和环境因素的影响而引起误读。
在一些环境恶劣的场合，不适宜由工人去读数。
基于以上种种原因，需要一种自动化的手段去获取数显仪表上面的数据。
随着计算机视觉理论的不断发展和成熟，视觉测量方法被广泛应用到高精度非接触式测量中。
视觉测量是指从计算机视觉的概念和方法出发，将计算机视觉应用于空间几何尺寸的精确测量和定位。
视觉测量方法具有成本低，测量精度高，稳定性好的特点。
计算机视觉技术在工程实践中的应用越来越成熟。
依据以上工程应用背景，本研究利用计算机视觉解决数显仪表的读数问题。
采用CCD 摄像机获得数显仪表的图像，利用数字图像处理技术对仪表图像进行处理，进而获得数显仪表上面显示的数据。
该方法具有较大的实用价值和良好的应用前景；同时便于为后续的相关研究形成基础平台。
二、毕业设计的任务
1、查阅相关科技文献，掌握控制、检测、通讯及视觉测量等技术要求；
2、数显仪表视觉读数系统的研究平台方案论证；
3、实验硬件平台及软件平台搭建；
4、实验数据采集，算法分析与实现；
5、进行系统调试；
6、实验结果分析；
7、撰写毕业设计说明书；
8、完成指定内容的外文资料翻译。
三、毕业设计的主要内容、功能及技术指标
1、毕业设计的主要内容
1）设计说明书正文主要内容要求
①总体方案论证
②数显仪表视觉读数系统的硬件；
③数显仪表视觉读数系统的软件；
④测量结果分析；
⑤结论。
全文要求逻辑严密、条理清晰，文字流畅，理论联系实际，符合科技写作规范。
2）设计说明书装订及外文阅读翻译要求
毕业设计说明书由以下各部分组成，共100页左右，其顺序为：封面、前言、目录、中文摘要（约200字）和关键词（3-5个）、英文摘要（约200字）和关键词（3-5个）、正文、外文原文（2-3万字符）和译文、参考文献、设计总结、致谢、封底等。
2、设计实现的主要功能及技术指标
1）通过CCD摄像机获取数显仪表视频图像，利用Matlab或C++对视频图像中的有效
信息进行定位、提取及处理，并实时输出数显仪表的显示值；将此显示值与真实值
进行比较分析；不断改变角度、方位和光照条件，进行多次实验并得出结论。
2）为后续的相关研究建立基础实验平台。
3、其它需要说明的问题
设计过程要求
1) 根据设计题目要求，充分利用所学基础理论知识，自学所需的相关知识，提高知
识的综合应用能力和创新能力；
2) 遵守学校有关毕业设计的规章制度；
3) 按时、独立、创新地完成设计任务。
四、毕业设计提交的成果
1、开题报告（不少于3000字）
2、设计说明书（约3万字左右）
3、中、英文摘要（中文摘要约200字，3—5个关键词）
4、毕业设计简介（按11春教务处要求）
5、外文资料翻译（约5000汉字）
五、毕业设计的主要参考文献和技术资料
1. PCS手册（英文版）FESTO
2. 北京亚控Kingview 6.5使用手册北京亚控公司
3. 深入浅出西门子S7--300PLC 北京航空航天大学出版社
4. 可编程控制器原理及应用钟肇薪华南理工大学出版社
5. 自动检测与转换技术梁森机械工业出版社
6. 精通MA TLAB6.5 张志涌北京航空航天大学出版社
7、传感器原理及应用王化祥天津大学出版社
8. 工厂电气控制设备李仁机械工业出版社
9. 西门子S7—300手册西门子公司
10. 徐驰,孙长库,王鹏,贾伟广. 液位实时自动跟踪测量系统[J]. 传感技术学报,
2011,10(24):1506-1510
11. 黄玲,张叶林,胡波,马兆敏. 基于机器视觉的透时瓶装液体液位自动检测[J]. 自动化
与仪表, 2012,02: 57-60
12. 郝洪宪. 机器视觉在零件识别与检测中的应用[D]. 南京航空航天大学, 2008
13. 张广军. 视觉测量. 科学出版社[M], 2008
14. Gary Bradski, Adrian Kaehler. Learning OpenCV. 东南大学出版社.
15. 刘瑞祯, 于仕琪. OpenCV教程——基础篇[M]. 北京航空航天大学出版社, 2007
16. Satya Sai Kolachina. C++ Builder 6 Developer's Guide. Worldware Publishing, inc. 2003
17. 肖宾杰. 基于图像处理的仪表自动判读系统研究[D]. 同济大学, 2008
18. 汪仁煌. 机器视觉的数显仪表读数研究及应用[D]. 广东工业大学, 2007
六、毕业设计加选专题部分
七、毕业设计各阶段安排。