基于MATLAB图像识别的升降车自动识别电解槽号技术??   从化升降车租赁,  从化升降车出租,  升降车租赁      随着铝工业的快速发展，电解铝技术水平不断提高，工艺技术控制进入精细化，对铝电解多功能升降车的智能化的要求也越来越高，所以一些智能化，人性化的功能就显得重要，而且它会极大的提高工作及生产效率。自动识别技术是一项在工控领域越来越受到人们重视的技术，如何有效的进行视觉识别是很多人想要实现的。在工业自动化控制领域中，ＭＡＴＬＡＢ具有强大的科学计算能力，灵活的程序编写，提供丰富的标准复杂的算法库，图像处理，人工神经算法，模糊控制，系统辨识，数字信号处理等，而且还提供了实时动态系统建模、仿真和分析等。如果将ＭＡＴＬＡＢ应用在实际的工程中必将达到较好的控制效果。

      自动识别电解槽号的方法与原理,  电解槽图像的采集原理,  因为通常电解槽上都会写有数字符号的槽号，电解铝生产中槽号具有重要的作用，因此电解槽号识别系统对正确率的要求就要很高，而且对实时的周围环境光线强度、拍照位置和天车运行速度等条件也有一些要求。铝电解多功能升降车的图像采集部分主要是由光电距离传感器，摄像头，及其无线电台等部分组成。多功能机组行驶时，每当经过电解槽时，已经固定在多功能机组位置上的光电传感器会根据向下光线高度的改变而触发传感器，然后触发摄像头的传感器，设置在升降车端梁一侧上的相机会同时拍摄下电解槽的正面图像。由摄像机或ＣＣＤ摄像头拍摄的含有电解槽的图像通过车载无线电台发送到地面电台然后传输到车间或监控室内的监控主机里。

     电解槽号分析与提取的原理与方法,   图像识别的过程与结构电解槽号识别系统是分为槽号的定位和槽号的识别两部分组成，而电解槽号定位分为图片处理和槽号区域的定位切割分析；槽号数字识别可以分为符号的分割与符号特征的提取和特征比对识别两个部分组成。 它主要用于确定照片处理后数字区域的具体位置。其做法是把数字区域的照片处理成灰度照片，然后把包含数字的小块图片从整个图片中切分出来，以便槽号识别使用，提取质量影响到电解槽数字识别系统的识别率。因为电解槽号的切分和槽号的识别，所以照片要具有好光亮度，和好的对比度及清晰度的电解槽照片。实际上系统的摄影部分处于电解铝厂房内的开放的环境，而且电解槽的整洁度、自然光照及摄像头的焦距距离、镜头的光学变形所产生的干扰都会不同程度地造成槽号区域的模糊不清、字迹断开或粗细不同，都会影响槽号识别的准确性。并且拍摄时摄像机与电解槽的距离角度和多功能升降车行走速度的影响，图象照片或许会出现模糊、歪斜和缺损等一些问题，所以要对原始照片进行处理。

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    照片的灰度转换与电解槽数字区域提取,    因为电解槽照片在现场拍摄时受到现场各种各样的条件限制及干扰，照片的灰度值常常与真正的实物不完全一样，因此会影响到照片以后的处理。产生这种问题的原因有很多种因素，其中最重要的是因为被拍摄物体的距离不一样，所以照片的中间部分和边缘部分的灰度不同，也可能是摄像头在照相时感光度不同而影响产生图片灰度失真，所以就要使用灰度校正的方法来进行处理，增强灰度的变化区域、增加灰度层次，从而得到增强图片的对比度和分辨率。灰度取值范围通常在ｒ＝（５０，２００）之间，所以处理系统也要把灰度范围展开到ｓ＝（０，２５５）之间，灰度值如下：ｓ＝Ｔ（ｒ）ｒ＝［ｒｍｉｎ，ｒｍａｘ］使得Ｓ∈［Ｓｍｉｎ，Ｓｍａｘ］，其中，Ｔ为线性变换。Ｓ＝Ｓｍａｘ－Ｓｍｉｎｒｍａｘ－ｒｍｉｎｒ＋Ｓｍｉｎ×ｒｍａｘ－Ｓｍａｘ×ｒｍｉｎｒｍａｘ－ｒｍｉｎ（１）若ｒ（５０，２００）、ｓ（０，２５５）则：Ｓ＝２５５１５０ｒ－２５５×５０１５０≈１．７ｒ－８５灰度变换完成后在ＭＡＴＬＡＢ中通过ＲＵＦＦ算法实现特征对比，对电解槽上面的数字区域进行识别，然后进将数字区域通过跟预制的数字特征比对，然后将数字区域定位出来然后且分割提取出。

    识别提取图像内数字原理,   首先要把分割提取所得图像内的数字二值化，然后还要进行一些分析和计算，这里采取的是模版匹配算法。模板匹配属于图象识别方法中的一种方法，通过把待识别图片区域ｆ（ｉ，ｊ）中所得到的若干特征量与模板Ｔ（ｉ，ｊ）对应的特征量进行一一比较，计算它们之间的互相关量。最后跟对应模板匹配完成之后得出最后的电解槽号。

     将识别出来的槽号传送到多功能升降车识别出来的电解槽号可以在ＭＡＴＬＡＢ中通过ＯＰＣ方式，将数据通过无线传送到天车上的ＰＬＣ，然后通过天车上的大屏幕显示器或者触摸屏显示出来，也可以直接储存在监控主机的电脑上指定文件夹的ＥＸＣＥＬ文件内。并同时存储对应识别日期。

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