关于环境设计毕设

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1、本文格式为Word版，下载可任意编辑关于环境设计毕设 人类生存的空间及其中可以直接或间接影响人类生活和进展的各种自然因素称为环境。对人的心理发生实际影响的整个生活环境也称为环境，更多称为心理环境， 以下是为大家整理的关于环境设计毕设论文3篇 , 供大家参考选择。 环境设计毕设论文3篇 1 绪论 首先介绍指针式仪表读数识别系统的研究目的和现实意义，表示了计算机图像处理技术的进展对于工业检测，工业生产的重要作用。其次，说明课题的研究意义，同时描述课题的研究现状以及国内外进展处境，以强调研究指针式仪表识别系统的重要性。1.1 课题的提出及研究意义 由于指针式仪表构造简朴，使用便当，价格低廉。因此指针

2、式仪表在工业生产中的应用分外普遍，不仅类型繁多，而且产量也分外巨大。尽管数字式仪表具有高精度，易读性好等特点，但是指针式仪表可以直观的反映出当前测量值变化范围以及变化趋势，并且价格优势明显，故这些指针式测量仪器在工业生产中发挥着不成替代的作用。1.1.1.课题的提出 仪表生产企业以及相关检定部门，需要在工业生产的过程中对仪表误差举行定期检测，以确保仪表符合国家质量规定，为正常生产做出保证。但是目前为止，多数工业生产中还在使用传统的人工检定方法举行检定，这类方法对检测人员提出了很高的要求，需要同时瞄准，读数，记录数据等多项工作，而且受操作员个人阅历，水平以及外界因素等影响，存在着低效率高强度，稳

3、当性差等问题。 因此，对于我国现阶段所普遍通行的传统检定方法，尽快开发出一种针对指针式仪表的快速检定系统，利用数字图像处理技术，对指针的视觉信号举行处理，完成图像的采集，转换与存储，并定位指针以及计算读数等，同时利用计算机系统实现自动检测一体化，将大大提高我国的仪表生产和检定的水平和效率。 1.1.2.课题的研究意义 对于指针式仪表的精度以及质量检测是一个典型的强度大，重复性高的检定过程。由于其简朴的操作，检定工作轻易在在确定环境中举行检测，因此为指针式仪表识别系统的自动化供给了广阔的前景。 由于指针式仪表的人工检定效率分外低且误差大，需要提出新的仪表鉴定系统。此时利用计算机的数字图像处理技术

4、，完成指针读数检定以及识别功能，对于不同仪表举行甄别筛选，以提高生产效率，裁减人工消耗，降低生产本金，这对我国的工业水平会产生一个促进作用。 1.2 课题研究背景及现状 应用数字图像处理技术对指针式仪表读数举行识别和检定在国内外都早有先例，而且方法种类繁多，研究水平也对比成熟，德国、美国等公司已经研制出指针式仪表自动检定系统，可快速切实的对仪表读数举行识别与分析。但是价格颇贵，在国内前景并不被看好，同时也有产权方面的问题，故国内自主研究是将来的必然趋势。 目前国内，指针式仪表图像识别的研究最先是由哈工大的李铁桥教授等开头的，研究方向是关于压力表读数的识别；而之后关于多刻度盘水表的读数识别系统是

5、由武汉工业大学的王三武教授等开展的等等；还有对于汽车仪表，飞行器仪表等识别方案的设计和研究。 现阶段，国内使用的最多的是光电法对指针式仪表举行读数识别检测，启程信号通过光电效应产生并被计算机接收，因此可获得检测时刻的指针的概括位置，结果经过比较后确定仪表读数。但是该方法稳定性不佳。但仪表的检测、校正在我国有着巨大又广阔的前景，故大力开展相关方面的研究，追逐国外技术，是我国目前进展的必然趋势。 1.3 论文的主要工作 本论文的研究目的，是应用计算机数字图像处理技术对指针式仪表的读数举行识别，并研究出一种可以代替人工检定的可行性的方案。最终实现指针式仪表的图像采集、预处理、读数判别，并举行数据记录

6、和操作员信息录入等功能。 主要研究内容：1.指针式仪表识别系统的总设计； 2.图像采集系统的和软件开发平台的调试； 3.指针式仪表表盘的处理和读数识别算法的设计； 4.测验数据分析和相关误差分析。 2 模拟仪表指针识别系统的设计 本论文设计的模拟仪表指针识别系统以软件片面为主体，采用硬件外连设备的方式举行图像采集。2.1 硬件片面 采用罗技C310 CMOS摄像头，像素为500万，辨识率达1280*720，接口为usb2.0，支持Windows 7，Windows Vista，Windows XP 等系统，对焦方式为自动对焦，这就为表盘的读取供给了良好的视觉效果。罗技C310摄像头拍照和摄像功

7、能都分外强大，画面辨识率高且明显，同时具备降噪才能强，较少的画面拖影效果，稳定的图像性等优点。即使使用很长的时间也不会对图像质量和声音明显度产生影响,另外摄像头可以根据环境的光线明暗自动调理图象明暗的才能，使图像更加明显，个人对比中意这个功能，因此解决了其他摄像图像过亮或过暗的问题。 同时，图像采集格式为RGB格式，通过驱动直接与电脑相连举行图像采集和调试，在摄像头运行的过程中，采集视频为彩色图像，直接被OpenCV的camera采集程序调用画面后完成一次采集过程。 2.1.1指针式仪表图像采集环境 指针式仪表的硬件主要有，罗技C310摄像头，计算机一台，通信usb接口，待检测的表盘构成。 在

8、图像的采集过程中，摄像头和被检测指针位置需要相对固定以减小误差，位置的每一次变动都会造成采集图像的变形和误差，同时对外界环境如光线和背景的操纵要求也颇高，每次条件的变化都会对采集到的图像产生很大的影响，故本文议论的是，在摄像头无偏移的处境下，对摄像头采集到的指针式图像举行研究。 2.2 软件片面2.2.1软件系统分析 软件设计采用的操作系统和软件开发平台：操作系统 采用Win7；编译器采用Visual C+。视觉库采用OpenCV。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，采用C/C+语言编写。OpenCV的设计目标是执行速度尽量快，主要关注实时应用。由于采用优化的C代码，能够充分利用多核处理器

9、的优势。 系统主要有表仪表图像采集模块，仪表图像处理模块，仪表示数计算模块三大模块组成。整体软件系统采用的是自上到下的布局，总体工作流程图入图2.1所示。 系统软件设计流程如图2.1所示。 图2.1 系统工作流程 仪表图像采集系统：使用罗技C310 CMOS摄像头通过usb数据线与计算机连接，OpenCV调用相关的摄像头采集程序，举行图像采集。 仪表图像预处理：将采集的图像送OpenCV举行灰度变换，平滑滤波等方式去除噪声，以便更好的举行读数识别。 仪表示数计算：通过canny检测以及hough变换等一系列算法识别表盘读数。 由以上描述可分析得知，指针式仪表读数的识别最关键的是如何实现读数的自

10、动判读和分析，故本论文主要是针对指针式仪表读数识别方法举行研究，同时为误差计算供给数据。 2.2.2软件系统布局 指针式仪表读数识别系统由计算机，高辨识率CMOS摄像头，软件驱动，通信接口，数据存储等构成。系统布局入图2.2所示。该系统的操纵中心是计算机。通过在计算机上的开发平台对摄像头实现数据采集，然后通过图像处理后，可计算出仪表盘当前的示数，并实时将数据保存到预备的txt文档中，以便后续的误差分析等工作的举行。 图 2.2 指针式仪表读数识别系统布局 3 指针式仪表图像预处理 本论文设计的模拟式指针仪表读数识别系统对图像做预处理，是整个图像处理过程的前提和先决条件。由于图像是由摄像机从外界

11、直接采集，加上输入设备以及外部环境的干扰，导致采集的数据图像中含有噪声，造成图像的质量降低，明显度降低等影响。若是从这样的图像中提取特征举行指针读数识别，将产生较大的误差且效率低下。故在对指针图像举行识别之前，务必通过预处理去除噪声、失真等影响。 图像预处理包括图像的灰度化以及中值滤波等。 3.1 彩色图像的灰度化 摄像头采集的图像，在计算机中是以数字矩阵为存储形式记录的。即是，矩阵中的一个数字就代表着图像中的一个像素点。 在灰度图像中，仅仅含有每个像素点的亮度信息，矩阵值仅仅表示像素的暗亮程度。同时灰度值的取值范围为0255，即灰度值为255表示白色，若是为0那么代表黑色。可以看出，更具像素

12、值等级的不同，被平匀的分为256个亮度等级。 而由罗技C310摄像头采集的图像数据格式是以RGB彩色模型为根基的。同时在数字图像处理技术中，常用的是面向硬件的模型， RGB（红、绿、蓝）模型。这一类模型现在分外广泛的应用于摄像机和监视器中。 在RGB 彩色模型中，图像像素点全部是由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个图像的分量组合而成的，同时每一个分量图像都是其原色图像。三幅分量图像同时在荧光屏上混合显示将会产生出一幅合成的图像，这就是我们人眼所查看到的彩色图像。 因此包含更多信息的彩色图像将在图像识别时消耗更多的资源和时间，严重降低了计算机识别系统的效率和切实性。因此为了提高指针式仪表的识别切实

13、率以及效率，务必先对采集的图像举行灰度化。 彩色图像的灰度化，常用方法是分解各个像素点中的像素信息，由此提取每个像素的R,G,B颜色单量值，然后利用公式（2-1）计算每点相应的灰度值： （2-1） 其中，是转换后点的灰度值。这一公式所表示的方法称为加权法。其他方法还有诸如均值法，最值法等。 综合以上:在数字图像处理技术中，使用灰度化对彩色图像举行处理，一方面减轻了计算机cpu负担，另一方面那么裁减了计算量以及处理时间，较大提升了图像识别的效率。故在图像处理中，一般优先将采集的彩色图像转化为灰度图像，这使得接下来的计算更加简便。 图像灰度化前后效果比较如图3.1所示。 图3.1 灰度化后图像 3

14、.2 图像平滑滤波 由上一节介绍了对于图像举行灰度处理后，为了可以持续提高图像识别质量和切实度，照旧需要其他的图像巩固方法。如下面介绍的平滑滤波。 平滑滤波即是对低频巩固的空间域滤波技术。它有两个目的：一是模糊；另一是消释噪音。而空间域的平滑滤波算法，通常是应用平均法举行的，即是求出相近像素点的平均亮度值。 因此，外部环境等各种因素的影响，在图像的采集过程会不成制止的产生各类噪声点。但是由于噪声的存在，会使得计算机在仪表读数识别过程中展现误差等问题，影响系统的正确率。故在灰度变换后，还需要对图像举行平滑处理。 3.2.1中值滤波法 中值滤波是以排序统计理论为根基的，一类可以较好抑制噪声点的非线

15、性信号的图像处理技术，其原理是把图像或序列者的一点的像素值用该点的一个邻域中，全体点值排列的中值代替。从而让相邻的像素接近的真实值，以此除掉孤立的噪声点。概括的方法为利用某种布局的二维滑动模板，并将模板里像素按其像素值的大小举行排列，以此来产生单调的二维数据序列。所以利用中值滤波算法就可以较好的对图像举行平滑处理。 对图像的中值滤波算法公式定义为： (3-1) 在公式（3-1）中，图像平面的窗口定义为W;m为窗口的水平方向尺寸，n为窗口垂直方向尺寸；是图像目标中心点的像素值，坐标为；同时以为中心，平面窗口W范围内像素点灰度值的中间值，即的灰度值。中值滤波作为一类非线性的滤波器，并不凭借于邻域内与典型值区别较大的数值，故能有效的去除噪声，同时保持图像的细节。因此在识别过程中，中值滤波可以抑制线性滤波方法带了的图像细节模糊等缺点，滤掉噪声点，有更好的应用效果。 概括的算法实现步骤如下： （1）首先建立一个的滤波窗口，其中为奇数，然后利用该窗口按先行后列的方式对像素点举行逐个滑动。 （2）每一次移动一个点，然后对窗口内的数字信息按值举行排序。 （3）用排序后得到的中间值代替窗口中心位置的原始值。 （4）持续滑动窗口，重复步骤（2）、（3）。 指针式