关键词：机械表;机器视觉;mask-rcnn
摘 要：针对机械表读时需要耗费大量人力物力的现象,提出了一种基于机器视觉的自动化机械表精度测量方法.首先设计了一个用于图片采集的硬件系统,然后在采集到的图片上,利用改进后的mask-rcnn网络,对指针和各区域进行了提取,其次利用canny算子对表盘进行边缘提取,确定各连通域的质心,根据各质心到12点位与6点位之间连线中点的距离关系,筛选出刻度质心,用刻度质心拟合表盘内圆,确定表盘中心的位置.然后将中心与12点位中心的连线作为测量的基准线,再利用RANSAC最小二乘距离法对各指针的中心线进行提取.通过计算基准线与中心线之间的角度关系,进而达到用机器读取时间的目的,同时针对机械表的读数识别,提出了误差校正原则,大大提高了机械表精度测量的效率.
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