本科毕业设计(论文电气自动化基于机器视觉的指针表图像采集技术)
基于机器视觉的电气自动化智能检测技术的研究
基于机器视觉的电气自动化智能检测技术的研究摘要：随着科技的不断发展，电气自动化在工业生产中的应用日益广泛，对电气设备的检测要求也越来越高。
机器视觉作为一种新兴的检测技术，具有非接触、高精度、高速度等优点，为电气自动化智能检测提供了新的解决方案。
本文深入研究了基于机器视觉的电气自动化智能检测技术，包括其原理、系统组成、关键技术以及应用实例，并对该技术的发展前景进行了展望。
关键词：机器视觉；电气自动化；智能检测一、引言电气设备在工业生产、电力系统、交通运输等领域中起着至关重要的作用。
为了确保电气设备的安全、可靠运行，需要对其进行定期检测和维护。
传统的电气检测方法主要依靠人工检测，存在检测效率低、误差大、危险性高等问题。
随着机器视觉技术的不断发展，其在电气自动化检测中的应用越来越受到关注。
机器视觉技术可以快速、准确地获取电气设备的图像信息，并通过图像处理和分析算法实现对设备的智能检测，大大提高了检测效率和精度。
二、机器视觉技术概述（一）机器视觉的定义机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断的技术，它通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
（二）机器视觉的原理机器视觉的原理主要包括图像采集、图像处理和图像分析三个部分。
图像采集是通过相机、镜头等设备获取被检测物体的图像；图像处理是对采集到的图像进行去噪、增强、分割等操作，以提高图像的质量和可识别性；图像分析是对处理后的图像进行特征提取、模式识别等操作，以获取被检测物体的相关信息。
（三）机器视觉的优势与传统的检测方法相比，机器视觉技术具有以下优势：1.非接触式检测，不会对被检测物体造成损伤；2.检测速度快，可以实现实时检测；3.检测精度高，可以检测到微小的缺陷和变化；4.可以实现自动化检测，减少人工干预，提高检测效率和可靠性。
(完整版)电力系统自动化专业毕业设计论文
（本科）电力系统自动化专业毕业设计设计题目220kV降压变电所电气部分初步设计函授站班级学生姓名指导老师日期2011.12前言随着社会生产力的迅猛发展，电力能源已成为了人类历史发展的主要动力资源之一，近年来，我国的电力工业也有了很大的发展，这对电业生产人员的素质也提出了更高的要求。
我作为一名电力企业职工和一名电气工程及自动化专业的毕业生，要科学合理地驾驭电力，就得从电力工程的设计原则和方法上来理解和掌握其精髓，提高电力系统的安全可靠性和运行效率，从而达到降低生产成本、提高经济效益和巩固、提高所学知识的目的。
本次毕业设计是继完成专业基础课和专业课后的总结和运用，是一次综合运用理论和实践相结合来解决工程问题能力的训练。
通过毕业设计，可以将所学各门课程的理论知识和工作技能综合复习和运用一遍，可以培养我们独立工作和独立思考的能力，还可以通过方案的比较查阅各种手册、规程、资料、数据等来扩大知识面，了解国家的方针和政策，以便更好地适应工作的需要。
本毕业设计论文共包括设计的任务、说明、计算、图纸等几大部分，内容是关于220KV变电所电气部分初步设计，作者通过参考电力系统毕业指导书及老师的帮助，进行了主接线方案的设计；选择了主变的容量和型号；然后再通过短路计算，选择和校验了电气设备及母线；最后，为全厂配置微机继电保护、进行防雷的规划等等。
通过本次毕业设计，可以熟悉国家能源开发的方针政策和有关技术规程、规定、导则等，树立工程设计必须安全、可靠、经济的观点；巩固并充实所学基本理论和专业知识，能够灵活应用，解决实际问题；初步掌握电气工程及其自动化专业工程的设计流程和方法，能独立完成工程设计、工程计算、工程绘图、编写工程技术文件等相关设计任务；培养严肃认真、实事求是和刻苦钻研的工作作风。
在整个毕业设计过程中，得到南京工程学院陈跃、程桂林老师的指导和帮助，在此深表感谢！鉴于本人水平及时间所限，本设计书难免有疏漏，错误之处，敬请批评指正！作者2011年12月目录毕业设计任务书 (1)设计说明书 (2)一、概述 (2)二、主变压器的选择 (3)三、主接线的确定 (4)四、短路电流计算 (6)五、电器设备的选择 (7)六、所用电的接线方式与所用变的选择 (20)七、配电装置 (21)八、电压互感器的配置 (22)九、继电保护的配置 (25)十、防雷规划 (27)毕业设计任务书一．设计题目：220kV降压变电所电气部分初步设计二．待建变电所基本资料1．设计变电所在城市近郊，向开发区的炼钢厂供电，在变电所附近还有地区负荷。
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。
电气自动化毕业设计(论文)
电气自动化毕业设计(论文)引言电气自动化是现代工业生产中必不可少的一个领域，随着科技的不断发展，电气自动化技术也在不断更新和进步。
本论文旨在探讨电气自动化在工业生产中的应用以及其中涉及的关键技术和挑战。
背景在传统的工业生产中，人工操作和控制是主要的方式，但由于人力的限制和劳动强度大，容易出错和效率低等问题，逐渐出现了对电气自动化技术的需求。
电气自动化技术利用电气控制系统，通过传感器和执行器实现对工业过程的自动控制和监测，大大提高了生产效率和质量。
设计目标本毕业设计的主要目标是设计和实现一个电气自动化系统，该系统能够实现对某一工业过程的自动控制和监测。
具体的设计要求包括以下几点： 1. 实现对工业过程的自动控制，包括启动、停止、调节等功能。
2. 实现对关键参数的实时监测和记录。
3. 具备故障检测和报警功能。
设计思路为了实现以上设计目标，本设计将采用以下的设计思路： 1. 选择合适的控制系统硬件平台，如PLC（可编程逻辑控制器），根据实际需求进行配置。
2. 选择合适的传感器和执行器，如温度传感器、压力传感器和电机等，用于实时监测和控制工业过程。
3. 设计合理的控制算法，根据传感器获得的参数和设定值，对工业过程进行控制和调节。
4. 开发合适的人机界面，实现对系统的监控和人机交互功能。
关键技术和挑战本设计涉及的关键技术和挑战主要包括以下几点： 1. 选择合适的控制算法。
根据实际需求，选择合适的控制算法，如PID控制算法、模糊控制算法等。
2. 传感器和执行器的选择和配置。
根据工业过程的需求，选择合适的传感器和执行器，并进行合理的配置和连接。
3. 人机界面的设计和开发。
根据用户需求和系统功能，设计合理的人机界面，实现对系统的监控和操作。
4. 故障检测和报警。
针对可能出现的故障，设计合理的故障检测和报警机制，保证系统的稳定运行。
预期结果通过本毕业设计，预期能够成功实现一个基于电气自动化技术的工业过程控制系统。
基于机器视觉的自动化质检系统设计与实现
基于机器视觉的自动化质检系统设计与实现自动化质检系统在现代工业生产中起到了重要的作用，可以提高生产效率、降低劳动成本、提升产品质量。
而基于机器视觉的自动化质检系统具有无接触、高速度、高精度等优势，逐渐成为工业领域中广泛应用的质检方法。
本文将对基于机器视觉的自动化质检系统的设计与实现进行探讨。
一、系统设计在设计基于机器视觉的自动化质检系统时，需要考虑以下几个关键点：图像采集、图像处理、特征提取、分类识别以及异常检测。
1. 图像采集图像采集是基于机器视觉的自动化质检系统的第一步，通常使用相机进行图像采集。
在选择相机时，需要考虑分辨率、速度、适应环境等因素。
另外，还需要根据实际情况选择合适的光照条件和摄像机位置，以确保采集到清晰、准确的图像。
2. 图像处理图像处理是基于机器视觉的自动化质检系统中的核心环节，通过对采集到的图像进行去噪、增强、滤波等处理，可以提高后续处理的准确性和鲁棒性。
常用的图像处理技术包括边缘检测、滤波、二值化等。
3. 特征提取特征提取是基于机器视觉的自动化质检系统中的重要环节，通过对图像中的对象进行特征提取，可以用来进行分类、识别和异常检测。
常见的特征提取方法有形态学运算、边缘检测、纹理分析等。
4. 分类识别分类识别是基于机器视觉的自动化质检系统中的关键环节，通过对特征向量进行分类，可以判断产品是否合格。
常见的分类算法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
5. 异常检测异常检测是基于机器视觉的自动化质检系统中的重要环节，通过对图像进行比对和匹配，可以检测出产品的缺陷或错误。
常见的异常检测算法有基于模板匹配、统计学方法等。
二、系统实现基于机器视觉的自动化质检系统的实现过程可以分为软硬件选择、算法实现、系统集成几个关键步骤。
1. 软硬件选择在实现基于机器视觉的自动化质检系统时，需要选择合适的硬件设备和软件工具。
硬件设备包括相机、光源、传感器等，需要根据实际需求进行选择。
软件工具可以选择常用的机器视觉库，例如OpenCV、Matlab等。
基于机器视觉的毕业设计
基于机器视觉的毕业设计
本文的目的是探讨基于机器视觉的毕业设计。
机器视觉是一门多领域交叉学科，旨在将计算机算法、系统及方法应用于处理从数字图像和图像序列获得的信息。
随着时代发展，机器视觉已成为比较普遍的工具来解决实际问题，在许多领域都有广泛的应用。
机器视觉非常有用，用于更好地加强自动化，改善采集地区等布局，优化设备拍摄结果，增加工厂制造和控制质量，与人类的集成系统交互等等。
在一些应用程序中，它还用于识别、检测、分类和跟踪物体。
毕业设计使用机器视觉可以解决很多实际问题。
例如，可以实现对并发的管理分析和监视，用于检测事物是否达到规定的要求，或者用于城市环境的监测等等。
毕业设计有助于改善自动机器人的自动化程度，增强人机交互体验，可以帮助解决计算机视觉问题。
此外，毕业设计还可以用于建立自动监测系统，用于对原材料的缺陷和质量的检测。
机器视觉的毕业设计可以通过不同的技术来解决问题。
这些技术包括形状识别、多视图立体重建、计算机视觉和目标跟踪。
这些技术都可以帮助我们处理计算机视觉问题，更好地理解复杂的场景，实现智能识别和实时分析处理。
本文对基于机器视觉的毕业设计进行了分析，包括它的实用性、可行性和各种解决方案等等。
最后，总结了机器视觉的毕业设计的主要优势，以及为什么它可以解决实际问题。
电气自动化毕业设计论文范文模板
论文题目：智能电气设备监测与远程控制系统设计与实施摘要本论文主要探讨了智能电气设备的监测与远程控制系统的设计与实施。
首先从研究背景和意义出发，阐述了智能电气设备的重要性和国内外的研究现状。
接着，对系统进行了整体设计，包括功能需求分析、系统架构设计以及各模块的功能设计。
然后详细介绍了数据采集技术和通信技术，包括数据采集原理、硬件选型，以及无线和有线通信技术。
在具体设计与实现部分，分别讨论了监测系统、控制系统以及硬件电路和软件系统的设计与实现过程。
最后，通过设计测试方案并分析测试结果，对系统的性能进行了评估，并总结了全文的主要工作，指出了存在的问题和改进的方向。
关键词：智能电气设备；监测与远程控制系统；数据采集技术；通信技术；硬件电路设计；软件系统设计目录第1章绪论 (1)1.1 智能电气设备的研究背景及意义 (1)1.2 国内外研究现状分析 (1)1.3 论文的主要研究内容和结构安排 (1)第2章智能电气设备监测与远程控制系统的总体设计 (2)2.1 系统功能需求分析 (2)2.2 系统架构设计 (2)2.3 各模块功能设计 (2)第3章数据采集与通信技术 (3)3.1 数据采集技术 (3)3.1.1 数据采集原理 (3)3.1.2 数据采集硬件选型 (3)3.2 通信技术 (3)3.2.1 无线通信技术 (3)3.2.2 有线通信技术 (3)第4章监测与控制系统的设计与实现 (4)4.1 监测系统设计 (4)4.2 控制系统设计 (4)4.3 硬件电路设计与实现 (4)4.4 软件系统设计与实现 (4)第5章系统测试与性能评估 (5)5.1 测试方案设计 (5)5.2 测试结果分析 (5)5.3 性能评估 (5)第6章结论 (6)6.1 主要工作总结 (6)6.2 存在问题及改进方向 (6)致谢 (7)第1章绪论1.1 智能电气设备的研究背景及意义智能电气设备的研究背景及意义随着科技的发展和人们生活水平的提高，电力系统变得越来越复杂，对电气设备的管理和维护也提出了更高的要求。
电气自动化毕设论文
电气自动化毕设论文1. 引言电气自动化是一个涵盖广泛领域的学科，其应用于工业控制、自动化设备和系统等方面。
本文对电气自动化领域的某一具体问题进行研究，并提出了一个毕业设计的构想。
在本章节中，我们将介绍研究的背景和意义，以及毕业设计的目标。
2. 研究背景鉴于现代工业中所需的高效、安全和可靠的生产环境要求，电气自动化的应用越来越普遍。
随着科技的进步和自动化技术的发展，人们对电气自动化技术的需求不断增加。
3. 研究意义电气自动化技术在工业控制、电力系统、机器人技术等领域都有重要的应用。
本毕设旨在研究并解决电气自动化领域中的某一具体问题，为相关行业提供有效的解决方案。
4. 毕业设计目标本毕业设计的目标是设计一个基于电气自动化技术的控制系统。
该控制系统能够实现对电力设备的监控和控制，提高生产效率和安全性。
5. 方法与步骤在本毕业设计中，我们将采用以下步骤来实现目标：•研究相关理论知识，了解现有的电气自动化技术和方法。
•分析和总结现有的控制系统设计方法，为本设计提供基础。
•设计硬件电路，包括传感器、执行器和控制器等。
•编写控制算法和软件程序。
•进行系统仿真和实验验证。
•分析实验结果，并对设计进行改进和优化。
6. 预期结果与意义通过本毕业设计，预期可以实现一个电气自动化控制系统，并验证其在电力设备控制方面的有效性。
该控制系统的应用将提高电力设备的生产效率、降低运营成本，并增强生产环境的安全性。
7. 论文结构本毕设论文将按照以下结构进行组织：•第1章：引言。
介绍毕业设计的背景、意义和目标。
•第2章：相关理论与方法。
介绍电气自动化领域相关的理论知识和方法。
•第3章：系统设计。
详细描述电气自动化控制系统的设计步骤和方法。
•第4章：系统实验与结果。
介绍系统仿真和实验验证的过程和结果。
•第5章：结果分析与讨论。
对实验结果进行分析和讨论。
•第6章：总结与展望。
总结毕业设计的主要成果，并展望未来的研究方向。
•参考文献：列举本论文中所引用的相关文献。
电气自动化技术专业毕业设计范文
电气自动化技术专业毕业设计范文电气自动化技术专业毕业设计范文导言：电气自动化技术是现代工程领域中不可或缺的一部分，它涉及到了自动化控制系统的设计、电力系统的管理与控制、以及电子器件与电路的开发与应用等方面。
在电气自动化技术专业毕业设计中，学生将会综合运用所学的理论知识和实践经验，完成一个具有实际应用价值的工程项目。
本文将就电气自动化技术专业毕业设计范文进行详细的介绍和分析，以期对该专业的学生有所帮助和启发。
一、选题背景和目的1.1 选题背景电气自动化技术在工业控制、装备自动化、能源管理等方面有广泛的应用，因此在毕业设计中选取与该领域相关的课题是非常有意义的。
以往的毕业设计中，学生通常选择的是基于单一技术或领域的设计，而本次选题则立足于综合应用，力求在专业性和综合性上有所突破。
1.2 选题目的本设计旨在培养学生的综合应用能力和创新思维，通过实际的项目开发，使学生了解和掌握各个环节的技术，并能将它们融会贯通地运用于实际工程中。
通过与企业合作，搭建起学生与企业对接的桥梁，为学生今后的就业提供更多的机会。
二、设计内容和方案2.1 设计内容本设计选取了XX公司的一项实际项目作为设计内容，该项目是一个针对某种特定设备的电气控制系统设计。
该设备在实际生产中存在一系列问题，包括控制不稳定、效率低下等，并且需要实现远程监控和维护。
本设计旨在通过设计一个稳定、高效的电气控制系统，解决设备存在的问题，并实现对设备的远程控制和监控。
2.2 设计方案设计方案包括两个主要部分：硬件设计和软件设计。
硬件设计方面，需要选取合适的传感器、执行器等设备，并设计出合理的电路连接方式；软件设计方面，需要编写相应的控制算法和界面程序，实现对设备的控制和监控。
三、实施过程和结果分析3.1 实施过程进行项目调研和需求分析，了解设备的工作原理和存在的问题。
进行硬件设计，选取适合的传感器和执行器，并设计出相应的电路连接方式。
接下来，进行软件设计，编写控制算法和界面程序。
本科毕业设计(论文电气自动化基于机器视觉的指针表图像采集技术)
本科毕业设计(论文电气自动化基于机器视觉的指针表图像采集技术)本科毕业设计（论文）基于机器视觉的指针表图像采集技术基于机器视觉的指针表图像采集技摘要人类社会发展到今时今日，不断涌现出大量新技术，而机器视觉的应用，无疑也是当中重要的一项。
如今，机器视觉已经不断被应用到各种工业现场自动化领域，发挥着极其重要的作用。
而传统的指针表具有很多优点，目前还在电力系统、铁路系统、厂矿企业、计量部门等大量使用。
但是在工业上，指针表还存在很多问题，导致不能广泛应用，而且对于指针表的研究资料还比较少。
本文主要讨论的是基于机器视觉指针仪表的图像采集技术的应用及其图像预处理的关键技术。
本文首先介绍了课题的研究背景和意义，包括机器视觉的概念、历史、存在问题和前景，然后从指针表的特点入手，研究一个应用于指针表的图像采集系统，包括图像的采集，图像的预处理。
并且设计出仿真采集指针表图像的实验系统，从实验中分析处理的效果，而找出最佳的图像预处理效果。
在图像采集方面，本课题分析研究了摄像机的景深，还有摄像时的光源对采集的图像的影响。
在图像预处理方面，采用图像增强、滤波去噪、二值化等预处理的方法处理图像并取得预期的效果。
图像的采集和预处理，是本课题的主要研究工作。
建立实验仿真系统，对实验结果进行对比，从而得出结论。
关键词：机器视觉，指针表,摄像机,图像增强,中值滤波,二值化AbstractDevelopment of human society today, a large number of new emerging technology, and machine vision applications, which is undoubtedly important. Today, machine vision has been applied to various fields of industrial automation field, plays an extremely important role. The traditional indicator table has many advantages, So it still use in the power system, railway systems, factories and mines, large-scale use of measurement sector. However, in industry, pointer table still exist many problems, resulting in not widely used, and the pointer table for research data is still relatively small。
电气自动化专业 毕业设计
针对电气自动化专业的毕业设计，可以选择一个与电气工程、自动化控制相关的课题，结合理论知识和实际应用，展示专业能力和创新思维。
以下是一些电气自动化专业毕业设计的选题方向供参考：
1. 智能电网与电力系统
1.1 分布式能源管理系统：
-设计一套智能分布式能源管理系统，实现对太阳能、风能等分布式能源的优化管理和协调控制。
1.2 电力系统稳定性分析：
-运用数学建模和仿真方法，研究电力系统的稳定性问题，并提出改进控制方案。
2. 自动化控制与机器人技术
2.1 工业机器人路径规划：
-研究工业机器人路径规划算法，优化机器人运动轨迹，提高生产效率和精度。
2.2 智能家居控制系统：
-开发基于物联网技术的智能家居控制系统，实现远程监控和智能化调控。
3. 电气设备与电力系统保护
3.1 电力系统故障检测与诊断：
-基于人工智能技术，开发电力系统故障检测与诊断系统，提高电网故障处理效率。
3.2 电力系统保护装置设计：
-设计新型电力系统保护装置，提高电力设备的安全性和可靠性。
4. 新能源与电气控制
4.1 光伏逆变器控制策略：
-研究光伏逆变器控制策略，提高光伏发电系统的效率和稳定性。
4.2 电动汽车充电桩设计：
-设计智能电动汽车充电桩，实现对电动车辆的快速充电和管理。
以上是一些电气自动化专业毕业设计的选题方向，学生可以根据个人兴趣和专业方向选择合适的课题，并结合实际情况进行深入研究和实践，展示专业能力和创新思维。
在选择毕业设计题目时，建议与指导老师充分沟通，确保选题符合要求并具有一定的研究意义和实际应用前景。
《2024年基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究》范文
《基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究》篇一一、引言在科技迅猛发展的时代，信息采集与处理技术在各领域得到了广泛的应用。
嵌入式机器视觉作为一项前沿技术，通过结合嵌入式系统与机器视觉技术，能够在复杂环境中快速、准确地采集并处理信息。
本文将就基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术进行深入研究，分析其技术原理、应用领域及未来发展。
二、嵌入式机器视觉技术原理嵌入式机器视觉技术是指将机器视觉算法集成到嵌入式系统中，实现对图像的实时采集、处理与分析。
该技术主要涉及图像采集、图像预处理、特征提取、图像识别等步骤。
其中，图像采集是获取目标信息的基础，图像预处理则是对原始图像进行去噪、增强等处理，以便更好地提取特征。
特征提取是提取出与任务相关的关键信息，而图像识别则是根据提取的特征进行分类、定位等操作。
三、信息采集与处理技术基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术主要包括以下几个方面：1. 图像采集技术：通过摄像头等设备获取目标图像，确保图像的清晰度和准确性。
2. 图像预处理技术：对原始图像进行去噪、增强等处理，提高图像质量，以便更好地提取特征。
3. 特征提取技术：根据任务需求，提取出与目标相关的关键特征，如形状、颜色、纹理等。
4. 图像识别技术：利用机器学习、深度学习等算法对提取的特征进行分类、定位等操作，实现信息的处理与分析。
四、应用领域基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术在各领域得到了广泛应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 工业检测：用于检测生产线上的产品质量、尺寸等参数，提高生产效率和产品质量。
2. 智能交通：用于交通监控、车辆识别、车牌识别等，提高交通管理效率和安全性。
3. 医疗诊断：辅助医生进行病灶检测、病变诊断等操作，提高诊断准确性和效率。
4. 智能家居：用于家庭安全监控、智能门禁等场景，提高家居智能化程度和居住安全。
五、技术研究与发展趋势基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术在研究方面仍有很多工作要做。
电气自动化专业毕业设计2024
引言概述：电气自动化专业毕业设计是电气自动化专业学生完成学业的重要环节，也是他们将理论知识应用于实践的机会。
本文将以电气自动化专业毕业设计为主题，深入探讨设计所需的理论基础和实际操作，以及设计中所面临的挑战和解决方案。
通过详细阐述整个设计过程中的各个环节，旨在提供给电气自动化专业学生一个全面的指导，帮助他们顺利完成毕业设计。
正文内容：1.理论基础1.1电气自动化原理1.1.1电路理论和电气控制基础1.1.2自动化控制理论1.2PLC（可编程逻辑控制器）基础1.2.1PLC硬件结构和工作原理1.2.2PLC编程语言和编程方法1.3传感器技术1.3.1传感器的分类和原理1.3.2传感器的选择和应用2.设计准备2.1设计需求分析2.1.1客户需求的获取和分析2.1.2系统功能需求的确定2.2设计方案制定2.2.1系统框架设计2.2.2硬件和软件的选择2.3成本预估和资源安排2.3.1设备和材料的采购2.3.2人力资源的配备3.系统设计3.1硬件设计3.1.1电气线路图设计3.1.2控制柜布置和连接3.2软件设计3.2.1PLC程序设计3.2.2上位机软件设计3.3传感器选择和布置3.3.1传感器的参数选择3.3.2传感器的布置和连接4.系统实施4.1硬件安装和调试4.1.1电气线路的安装和连接4.1.2控制柜的组装和测试4.2软件编程与调试4.2.1PLC程序的编写和4.2.2上位机软件的开发和调试4.3传感器的安装和调试4.3.1传感器的安装位置和方式4.3.2传感器的参数调整和测试5.系统测试和改进5.1系统功能测试5.1.1单元测试和整体测试5.1.2故障排除和修复5.2系统性能改进5.2.1控制算法的优化5.2.2软硬件配置的升级5.3系统稳定性测试5.3.1长时间运行测试5.3.2温度和湿度测试总结：电气自动化专业毕业设计对于学生们来说是一项充满挑战和机遇的任务。
通过本文对电气自动化专业毕业设计的全面介绍，我们可以看到，毕业设计不仅需要扎实的理论基础，还需要丰富的实践经验和良好的团队合作能力。
基于机器视觉的自动化捕捉系统设计与实现
基于机器视觉的自动化捕捉系统设计与实现近年来，随着人工智能的快速发展，机器视觉技术在自动化领域得到了广泛应用。
基于机器视觉的自动化捕捉系统是利用计算机视觉技术对目标进行实时检测、识别和跟踪，并通过机器控制完成目标捕捉的系统。
本文将介绍基于机器视觉的自动化捕捉系统的设计与实现。
一、系统设计基于机器视觉的自动化捕捉系统主要包括图像采集模块、图像处理模块、目标识别与跟踪模块和机器控制模块。
1. 图像采集模块图像采集模块用于采集外部环境中的图像信息，一般采用摄像头等设备。
传感器会将图像信息转化为数字信号，并传输给计算机进行处理。
传感器的选择需要考虑图像分辨率、帧率等因素，以保证系统的实时性和精度。
2. 图像处理模块图像处理模块用于对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、增强、滤波等操作。
常用的图像处理算法包括高斯滤波、中值滤波、直方图均衡化等。
通过对图像进行预处理，可以提高后续目标识别和跟踪的准确性和稳定性。
3. 目标识别与跟踪模块目标识别与跟踪模块是基于图像处理结果，对目标进行实时检测、识别和跟踪。
目标识别常用的方法包括特征提取和模式识别。
特征提取可以通过边缘检测、颜色匹配等方式获取目标的特征信息，而模式识别可以通过机器学习算法对提取的特征进行分类判断。
目标跟踪是指在连续的图像帧中追踪目标的位置和形状变化。
常用的目标跟踪方法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
这些算法可以根据目标的运动模型和测量值进行逐帧的跟踪，并预测目标的下一步位置。
4. 机器控制模块机器控制模块是根据目标识别和跟踪结果，通过控制机械臂、移动平台等执行器实现目标捕捉。
控制器通常基于PID控制器或模糊控制器，将目标位置与当前位置进行对比，计算出控制信号，驱动执行器完成捕捉动作。
二、系统实现基于机器视觉的自动化捕捉系统的实现需要软件和硬件的配合。
1. 软件实现软件实现主要涉及图像处理和目标识别与跟踪算法的编写。
常用的图像处理软件包括OpenCV、Matlab等，它们提供了各种图像处理和计算机视觉算法的函数库。
《2024年基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究》范文
《基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，嵌入式机器视觉技术逐渐成为当今信息技术领域的重要分支。
这一技术主要基于图像识别与处理，为机器提供了理解周围环境的能力。
它不仅可以实现目标信息的采集，而且还可以进行实时分析、理解、判断等操作。
在医疗、安防、智能制造等众多领域中，嵌入式机器视觉技术的应用显得尤为重要。
因此，基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究具有十分重要的意义。
二、嵌入式机器视觉的信息采集技术2.1 硬件基础嵌入式机器视觉的信息采集技术需要依赖于相应的硬件设备，如摄像头、图像传感器等。
这些设备通过捕获环境中的图像信息，为后续的图像处理与分析提供原始数据。
2.2 图像采集技术图像采集是嵌入式机器视觉的基础工作。
在图像采集过程中，需要考虑到图像的分辨率、色彩深度、动态范围等因素。
此外，为了确保图像的实时性，还需要采用高效的图像传输技术。
三、信息处理技术3.1 图像预处理图像预处理是信息处理的重要环节，包括图像的滤波、增强、二值化等操作。
这些操作可以改善图像的质量，提高后续处理的准确性。
3.2 特征提取与识别特征提取与识别是嵌入式机器视觉的核心技术。
通过提取图像中的关键特征，如颜色、形状、纹理等，实现对目标的识别与分类。
此外，还可以采用深度学习等技术，提高识别的准确性与效率。
四、嵌入式机器视觉的应用研究4.1 医疗领域在医疗领域，嵌入式机器视觉技术可以用于医学影像的分析与诊断。
通过提取医学影像中的关键信息，辅助医生进行疾病的诊断与治疗。
此外，还可以用于手术导航、病人监控等方面。
4.2 安防领域在安防领域，嵌入式机器视觉技术可以用于视频监控、人脸识别等任务。
通过实时分析监控视频中的信息，实现对异常事件的检测与报警。
同时，还可以通过人脸识别技术，对人员进行身份验证与管理。
4.3 智能制造领域在智能制造领域，嵌入式机器视觉技术可以用于生产线自动化、质量检测等方面。
电气自动化类专业毕业设计论文课题
4、编写系统操作说明书。
设计题目二：五相十拍步进电动机控制程序的设计与调试
一、控制要求：
1．五相步进电动机有五个绕组: A、B、C、D、E ,
正转顺序: ABC→BC→BCD→CD→CDE→DE→DEA→EA→EAB→AB
反转顺序: ABC←BC←BCD←CD←CDE←DE←DEA←EA←EAB←AB
二、课题要求：
1．根据题意设计显示电路图，并按图连接。
2．画出PLC I/O端口接线图，并按图接线。
3．编制控制程序，并画出梯形逻辑图。
4．完成系统调试，实现控制要求。
5. 完成课程设计说明书。
设计题目四：饮料罐装生产流水线的PLC控制
一、课题内容：
饮料罐装生产流水线梯形图控制程序设计并画出硬件接线图
二、控制基本要求
1、系统应包含对不同材质、不同颜色的物料进行传送与分拣。
2、在传送分拣过程中，皮带轮应有速度和方向的变化。
3、系统中应考虑对可能出现的紧急情况处理。如停电保持、急停、故障报警等。
三、设计步骤
1、确定系统总体控制要求，完成设备选型及系统装配图纸的绘制。
2、设计系统电气控制线路，正确设置变频器参数和传感器精度。
三、答辩及成绩评定
（1）答辩委员会由3～5名讲师以上职称人员组成。答辩学生应在2013年4月30日前向答辩委员会提交WORD文档，经审核，通过审核后方能回校参加答辩。
（2）成绩评定原则
1）独立完成毕业论文的情况，特别是综合能力的情况。
2）毕业论文质量，主要包括选择是否合理，分析是否正确，文字表达是否通顺，是否有创新或实用价值。
设计题目四64点温度监测与控制系统
机器视觉与图像采集的研究
河北工程大学理学学士学位论文论文题目：机器视觉与图像采集的研究论文作者：**学号：***专业：应用物理学指导老师：****二零一二年五月摘要机器视觉顾名思义就是让机器装上“人的眼睛”从而能够识别特定的物体。
机器视觉系统主要由光源、镜头、相机和图像采集卡等硬件组成。
本文在介绍机器视觉系统的构成基础上，主要做了一下几方面的工作：（1）阐述了机器视觉系统中光源、相机、镜头、图像采集卡等器件的工作原理，重要参数以及它们之间的选择搭配原则。
（2）分析了机器视觉由于其精确性高，具有重复性，速度快，客观性好，成本低等优势在人类生活的各个方面得到了广泛的应用，例如：工业领域中对钞票或纺织产品质量的检测，零件缺陷检测和定位等；在民用领域，农作物种子质量检验，医疗CT检测，智能交通；科学研究领域可以利用机器视觉进行材料分析、生物分析、化学分析和生命科学，如血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等；在军事领域视觉技术可用在航天、航空、兵器(敌我目标识别、跟踪)及测绘。
（3）介绍了由于机器视觉技术越来越成熟和国家在机器视觉领域的资金和技术上的投入越来越多，机器视觉技术呈现出：价格持续下降，功能逐渐增多，产品小型化，集成产品增多等新特点，并且还出现了新的标准。
关键词: 机器视觉，图像采集，摄像机，图像采集卡，光源。
AbstractMachine vision as the name suggesting is to allow the machine installed “eyes" in order to be able to identify a specific object. Machine vision system is mainly composed of a light source, a lens, camera, image acquisition card and other hardware components. This article introduces the composition of machine vision systems foundation：（1）The dissertation elaborates with emphasis in the working principle of the machine vision system: light source, lens, camera, image acquisition card and other devices, main parameters and the choice between them matching principle.（2）The article also described the machine vision due to its high accuracy, being reproducible, fast speed, good objectivity, and low cost is widely used in all aspects of human life such as: Industry in the field of banknotes or textile product quality detection, defect detection and positioning parts; in civilian areas, crops seed quality inspection, medical CT detection, intelligent traffic; scientific research field of the use of machine vision for material analysis, biological analysis, chemical analysis and the life science, such as blood cells for automatic counting and classification, chromosome analysis, cancer cell recognition; in the military field vision technology used in aerospace, aviation, ordnance ( friend or foe, target recognition tracking ) and mapping.(3) Finally, this paper describes as the technology of machine vision is becoming more and more mature and the country in the field of machine vision of the investment on capital and technology is becoming more and more, the machine vision technology presents new features: the price to drop continuously, function gradually increased, miniaturization, integration products increased. And some countries formulate a new standard.Keywords: machine vision，image capture，camera，frame grabber，light source.目录摘要 (I)Abstract (II)第1章引言 (1)1.1 机器视觉系统简介 (1)1.2 机器视觉系统国内外发展现状 (1)第2章机器视觉技术系统及组件原理 (3)2.1 机器视觉系统的组成 (3)2.1.1光源照明 (3)2.1.2相机镜头 (5)2.1.3相机选择 (6)2.1.4 图像采集卡 (11)2.1.5 图像信号处理 (12)2.1.6 执行机构 (12)2.2 本章总结 (13)第3章机器视觉技术的应用及发展趋势 (14)3.1 机器视觉技术的应用 (14)3.1.1 工业领域 (14)3.1.2 民用领域 (14)3.1.3 科学研究领域 (15)3.1.4 军事领域 (15)3.2 机器视觉技术的发展趋势 (15)3.2.1价格持续下降 (15)3.2.2功能逐渐增多 (15)3.2.3产品小型化 (15)3.2.4 集成产品增多 (16)3.2.5 新的标准 (16)第4章结论 (17)参考文献 (18)致谢 (19)第1章引言1.1 机器视觉系统简介机器视觉是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观世界的识别。
基于机器视觉的自动化检测与分析技术研究
基于机器视觉的自动化检测与分析技术研究随着科技的进步和智能制造的兴起，机器视觉技术日益受到重视。
基于机器视觉的自动化检测与分析技术通过利用计算机视觉算法和图像处理技术，使得机器能够以视觉的方式感知和理解现实世界，实现自动化的检测和分析任务。
本文将对这一领域的技术进行研究与讨论。
一、机器视觉的基本原理机器视觉是通过模仿人类视觉系统，通过摄像机等传感器获取图像信息，经过图像处理、特征提取、目标检测和识别等步骤，来实现对目标物体的感知和理解。
其基本原理包括图像采集、图像处理、特征提取和目标识别等环节。
1. 图像采集：机器视觉的第一步是通过摄像机等传感器采集图像。
高质量的图像采集对后续的图像处理和分析有着重要的影响。
2. 图像处理：图像处理是机器视觉中的关键环节，其目的是通过一系列的算法对图像进行增强、去噪、边缘检测等处理，从而提高图像的质量和准确性。
3. 特征提取：在图像处理的基础上，机器视觉可以提取目标物体的特征信息，例如形状、颜色、纹理等，以实现对目标物体的识别和区分。
4. 目标识别：通过对提取出的特征进行分类和匹配，机器视觉可以对目标物体进行识别和分类。
常用的识别方法包括模板匹配、神经网络等。
二、自动化检测与分析技术的应用领域基于机器视觉的自动化检测与分析技术在许多领域得到了广泛应用。
1. 工业生产：机器视觉技术可以用于自动化生产线上的检测和控制任务。
例如，在产品装配过程中，机器可以通过视觉系统对产品的尺寸、形状和质量进行检测，实现自动化的质量控制。
2. 医疗诊断：机器视觉在医学领域中的应用也日益重要。
它可以通过医学图像的分析和识别，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，通过对医学影像的分析，可以实现肿瘤的自动检测和分析。
3. 安防监控：机器视觉技术在安防监控领域中发挥着重要作用。
通过对视频图像的实时分析，可以实现对异常行为的自动检测和报警。
4. 交通管理：机器视觉技术可以应用于智能交通系统中，实现对车辆的自动识别和追踪，提高交通管理的效率和安全性。
《2024年基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究》范文
《基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，嵌入式机器视觉技术在各个领域的应用越来越广泛。
它能够实现对目标物体的快速识别、跟踪与处理，从而在工业自动化、医疗诊断、安防监控等领域发挥重要作用。
本文旨在研究基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术，分析其原理、方法及实际应用，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、嵌入式机器视觉技术概述嵌入式机器视觉技术是一种将图像处理、模式识别等技术集成于嵌入式系统中的技术。
它通过采集目标物体的图像信息，利用计算机视觉算法对图像进行处理与分析，实现对目标物体的识别、跟踪与处理。
嵌入式机器视觉技术具有实时性、准确性、可靠性等特点，广泛应用于工业自动化、医疗诊断、安防监控等领域。
三、信息采集技术信息采集是嵌入式机器视觉技术的关键环节。
它主要依赖于图像传感器、光学镜头等设备，实现对目标物体的图像信息采集。
在信息采集过程中，需要考虑光照条件、镜头选择、图像分辨率等因素对图像质量的影响。
此外，为了获取更准确的图像信息，还需要对图像进行预处理，如去噪、增强等操作。
四、信息处理技术信息处理是嵌入式机器视觉技术的核心环节。
它主要依赖于计算机视觉算法对图像进行处理与分析。
常见的计算机视觉算法包括特征提取、目标检测、图像分割等。
这些算法可以实现对目标物体的识别、跟踪与处理。
在信息处理过程中，需要考虑算法的实时性、准确性、鲁棒性等因素。
此外，为了进一步提高信息处理的效率与准确性，还需要对算法进行优化与改进。
五、技术研究与应用基于嵌入式机器视觉的信息采集与处理技术在各个领域都有广泛的应用。
在工业自动化领域，它可以实现对生产线的自动化监控与控制，提高生产效率与产品质量。
在医疗诊断领域，它可以辅助医生进行疾病诊断与治疗，提高诊断的准确性与治疗效果。
在安防监控领域，它可以实现对监控区域的实时监控与报警，提高安全防范能力。
此外，嵌入式机器视觉技术还可以应用于智能交通、无人驾驶等领域，为人们的生活带来更多的便利与安全。
基于机器视觉的抄表系统研究
基于机器视觉的抄表系统研究
刘雯雯;韩玉杰
【期刊名称】《林业机械与木工设备》
【年(卷),期】2008(036)011
【摘要】研究了一种基于机器视觉的电表抄表系统.采用数字图像传感器OV7640完成电表号码图像的采集,通过数字信号处理器TMS320VC5402将OV7640输出的图像数据进行处理和识别,并将处理后的结果通过液晶显示器显示出来.
【总页数】3页(P21-23)
【作者】刘雯雯;韩玉杰
【作者单位】东北林业大学,黑龙江,哈尔滨,150040;东北林业大学,黑龙江,哈尔滨,150040
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于机器视觉的直读式抄表系统的研究 [J], 李雪梅
2.基于北斗卫星通信技术的自动抄表系统研究 [J], 付瑶;温酬钦;孙汉威;张捷;杨林
3.基于物联网的自动路由抄表系统研究 [J], 袁玉英;罗永刚;袁慧祥;张光兴;邹志远
4.基于LoRa的远程自动抄表系统研究与实现 [J], 葛理威;严炎;王坤龙
5.基于ZigBee协议栈的无线抄表系统研究 [J], 蒋韦;宾曼琳;方丁伟
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本科毕业设计（论文）基于机器视觉的指针表图像采集技术基于机器视觉的指针表图像采集技摘要人类社会发展到今时今日，不断涌现出大量新技术，而机器视觉的应用，无疑也是当中重要的一项。
如今，机器视觉已经不断被应用到各种工业现场自动化领域，发挥着极其重要的作用。
而传统的指针表具有很多优点，目前还在电力系统、铁路系统、厂矿企业、计量部门等大量使用。
但是在工业上，指针表还存在很多问题，导致不能广泛应用，而且对于指针表的研究资料还比较少。
本文主要讨论的是基于机器视觉指针仪表的图像采集技术的应用及其图像预处理的关键技术。
本文首先介绍了课题的研究背景和意义，包括机器视觉的概念、历史、存在问题和前景，然后从指针表的特点入手，研究一个应用于指针表的图像采集系统，包括图像的采集，图像的预处理。
并且设计出仿真采集指针表图像的实验系统，从实验中分析处理的效果，而找出最佳的图像预处理效果。
在图像采集方面，本课题分析研究了摄像机的景深，还有摄像时的光源对采集的图像的影响。
在图像预处理方面，采用图像增强、滤波去噪、二值化等预处理的方法处理图像并取得预期的效果。
图像的采集和预处理，是本课题的主要研究工作。
建立实验仿真系统，对实验结果进行对比，从而得出结论。
关键词：机器视觉，指针表,摄像机,图像增强,中值滤波,二值化AbstractDevelopment of human society today, a large number of new emerging technology, and machine vision applications, which is undoubtedly important. Today, machine vision has been applied to various fields of industrial automation field, plays an extremely important role. The traditional indicator table has many advantages, So it still use in the power system, railway systems, factories and mines, large-scale use of measurement sector. However, in industry, pointer table still exist many problems, resulting in not widely used, and the pointer table for research data is still relatively small。
This article is focused on machine vision in the pointer table and the application of its key technologies.In this paper, we first introduced to study the background and significance of issues, including the concept of machine vision, history, problems and prospects, and then make a pointer table used in image acquisition systems by Characteristics of the table pointer , including image acquisition , image pre-processing. Simulation and design a collection for the pointer table of the experimental system images from the experimental analysis of the effects of image pre-processing to find the best results.In image acquisition, the analysis of this issue of the depth of field camera, as well as when the camera light on the impact of image acquisition. Image Pre-processing, the use of image enhancement, noise filtering, binarization, such as pre-processing approach to image and obtain the desired results.Image acquisition and pre-processing, is the subject of a major research work. Experimental simulation system, the experimental results were compared in order to reach a conclusion.Key words：Machine Vision ,Camera，Indicator Type Measuring Appliance， Image Enhancement，Median filter，Binarization目录1绪论 (4)1.1引言 (1)1.1.1本课题的背景和意义 (1)1.1.2国外的应用现状和存在问题 (2)1.1.3本课题的主要容和关键技术 (3)1.1.4 本章小结 (4)2图像的采集 (5)2.1引言 (5)2.2景深对图像的影响 (5)2.3光源对图像质量的影响 (7)2.3.1光源的分析与选择 (7)2.3.2 光照方式的分析和选择 (9)2.4 本章小结 (10)3图像的预处理 (11)3.1 引言 (11)3.2 图像的增强 (11)3.2.1灰度拉伸 (11)3.2.2直方图均衡化 (12)3.2.3梯度场放大增强 (13)3.2.4本课题采用的图像增强方法 (14)3.3 图像的滤波去噪 (14)3.3.1算术平均值滤波 (14)3.3.2加权均值滤波 (15)3.3.3中值滤波 (15)3.3.4本设计采用的滤波去噪方法 (17)3.4 图像的二值化 (17)3.4.1整体全局阈值二值化 (18)3.4.2分块局部阈值二值化 (19)3.4.3动态阈值二值化 (19)3.4.4本文采用的图像二值化方法 (20)3.5本章小结 (21)4指针表图像采集实验系统 (22)4.1引言 (22)4.2 系统硬件设计 (22)4.2.1程控标准电流源的设计 (22)4.2.2程控电流源硬件结构及电路设计 (23)4.3系统软件设计 (25)4.3.1程控电流源软件设计 (25)4.4基于Matlab的图像处理程序设计 (26)4.5 本章小结 (27)5总结 (28)6参考文献 (29)7致 (30)1. 绪论在人类的科学探索与生产实践活动中，仪器仪表是认识世界的重要工具。
作为现代社会中“信息获得”的源头，仪器仪表工业代表着一个国家科技发展的水平。
随着数字电子的发展，数字仪表精度高、易读，虽然部分指针式仪表已被数字仪表所代替，但是当被测量对象快速变化或来回波动时，数字式仪表的示值会快速变化而不易读取，且价格较高。
而指针式仪表可以直观地反映出被测量值的变化趋势，而且还具有结构简单，安装维护方便，具有防尘、防水、防寒、不受电磁场干扰、可靠性高、价格便宜等优点，目前还在电力系统、铁路系统、厂矿企业、计量部门等大量使用。
1.1引言对于一些行业的指针式仪表，特别是准确度比较高的仪表的检验，至今仍是采用手工记录读数、处理结果，指针式仪表的检定要求检定人员在每个需要检定的刻度上通过比较指针表的实际读数与标准电源的输出值之间的差异来分析被检定仪表的性能。
然而由于人眼的分辨能力有限，当指针位于两刻度线之间时，只能粗略估计指针的位置，不能准确读取仪表的示数，这将直接影响了检定的准确程度。
再者人的眼睛在大量的视觉工作之后会出现视觉疲劳，在检验测试工作中会出现疏忽和差错，若能及时发现改正这些差错，则要增加了重复劳动。
如果不能及时发现，则有可能带来严重的后果。
采用人工方式工作费时间、劳动强度大、检定效率低、检定误差大、可靠性差。
针对人工方式检定的缺点，才用机器视觉来对仪表进行读数必成为未来的主流[1]。
1.1.1本课题的背景和意义机器视觉自起步发展到现在，已有15年的发展历史。
应该说机器视觉作为一种应用系统，其功能特点是随着工业自动化的发展而逐渐完善和发展的。
机器视觉又叫计算机视觉，是用计算机系统来对人的视觉的模拟和延伸。
机器视觉涉及到多个学科，给出一个精确的定义是很困难的，而且在这个问题上见仁见智，各人认识不同。
美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会关于机器视觉的定义是：“Machine vision is the use of devices for optical non—contact sensing to automatically receive and interpret an image of a real scene in orderto obtain information and／or control machines or processes．”译成中文是：“机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和(／或)控制机器或过程[2]。
”它涉及多方面的技术，包括光源技术、图像采集技术、图像处理技术及运动控制技术等多个方面的技术。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
目前，在指针式仪表检定方面还没有见到使用自动化检定装置的产品，基本上采用常规的检测方法和检测手段，自动化检定装置作为研究方向一直在进行之中，在科学、技术方面还需要进一步研究。