![一種基于圖像識別材料試驗(yàn)機(jī)的檢定讀數(shù)方法_第1頁](http://file4.renrendoc.com/view/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c1/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c11.gif)
![一種基于圖像識別材料試驗(yàn)機(jī)的檢定讀數(shù)方法_第2頁](http://file4.renrendoc.com/view/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c1/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c12.gif)
![一種基于圖像識別材料試驗(yàn)機(jī)的檢定讀數(shù)方法_第3頁](http://file4.renrendoc.com/view/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c1/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c13.gif)
![一種基于圖像識別材料試驗(yàn)機(jī)的檢定讀數(shù)方法_第4頁](http://file4.renrendoc.com/view/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c1/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c14.gif)
![一種基于圖像識別材料試驗(yàn)機(jī)的檢定讀數(shù)方法_第5頁](http://file4.renrendoc.com/view/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c1/6be62de66cb4dd01a0f7526d9f14f7c15.gif)
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一種基于圖像識別材料試驗(yàn)機(jī)的檢定讀數(shù)方法一種基于圖像識別的材料試驗(yàn)機(jī)檢定讀數(shù)方法。該方法頭獲取材料試驗(yàn)機(jī)上的讀數(shù),然后利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行圖數(shù)字識別,最后將識別結(jié)果與實(shí)際讀數(shù)進(jìn)行比較,從而確定材的準(zhǔn)確度和精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有較高的準(zhǔn)確度和識別;材料試驗(yàn)機(jī);數(shù)字識別;檢定讀數(shù)AbstractnthispaperamethodforcalibratingreadingofmaterialtestingmachinebasedonimagerecognitionisproposedThismethodusesacameratoobtainthereadingsonthematerialtestingmachine,thenusescomputervisiontechnologyforimagerecognitionanddigitalrecognitionandfinallycomparestherecognitionresultswiththeactualreadingstodeterminetheaccuracyandprecisionofthematerialtestingmachineTheexperimentalresultsshowthatthismethodhashighaccuracyandpracticalityandcaneffectivelyreduceoperatingerrorsandimprovecalibrationefficiency.gerecognitionmaterialtestingmachinedigitalbratedreading機(jī)是一種用于測定材料力學(xué)性能的儀器,廣泛應(yīng)用于材料程建筑、航空航天、能源等領(lǐng)域。材料試驗(yàn)機(jī)在使用時(shí)需要進(jìn)以確保其準(zhǔn)確度和精度,這對試驗(yàn)結(jié)果的可靠性至關(guān)重要。傳試驗(yàn)機(jī)檢定方法需要手動讀取和記錄試驗(yàn)數(shù)據(jù),然后進(jìn)行計(jì)算容易出現(xiàn)操作誤差和數(shù)據(jù)錯誤,且較為耗時(shí)。因此,提出一種識別的材料試驗(yàn)機(jī)檢定讀數(shù)方法,可以有效地減少操作誤差和普通相機(jī)獲取材料試驗(yàn)機(jī)上的數(shù)字讀數(shù),然后利用計(jì)算覺技術(shù)進(jìn)行圖像識別和數(shù)字識別,最后將識別結(jié)果與實(shí)際讀數(shù)進(jìn)行比較。本實(shí)驗(yàn)使用了OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)和TesseractOCR(OpticalCharacterRecognition)庫,前者用于圖像處用相機(jī)對材料試驗(yàn)機(jī)進(jìn)行拍攝,獲取試驗(yàn)機(jī)上的數(shù)字讀數(shù)。為了別準(zhǔn)確度,還需要對圖片進(jìn)行去噪和灰度化處理,以去除背景噪別是圖像識別的關(guān)鍵環(huán)節(jié),主要步驟包括數(shù)字分割、特征提模式匹配。數(shù)字分割是將圖像中的數(shù)字分離開來,形成一個(gè)個(gè)單獨(dú)字字符。本實(shí)驗(yàn)采用投影法和二值化法實(shí)現(xiàn)數(shù)字分割。特征提取是字字符轉(zhuǎn)換成一系列特征向量,用于表示數(shù)字的內(nèi)在特征。本實(shí)驗(yàn)Zernike采用k-NN(k-NearestNeighbors)算法和SVM(SupportVectorMachine)算法進(jìn)行數(shù)是將識別結(jié)果與實(shí)際讀數(shù)進(jìn)行比較,從而確定材料試驗(yàn)機(jī)確度和精度。本實(shí)驗(yàn)采用誤差分析和統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行檢定讀數(shù)。誤差是將識別誤差和計(jì)量誤差分解開來,從而評估材料試驗(yàn)機(jī)的準(zhǔn)確度和精度。統(tǒng)計(jì)方法是使用相關(guān)統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)(如均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、誤差率等),從多個(gè)角度評估材料試驗(yàn)機(jī)的性能。性和實(shí)用性,本文設(shè)計(jì)了一組實(shí)驗(yàn),對材料行了檢定讀數(shù)。實(shí)驗(yàn)過程中,使用相機(jī)對材料試驗(yàn)機(jī)上的讀數(shù)像采集和處理,然后利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)行數(shù)字識別和數(shù)據(jù)明,本方法具有較高的準(zhǔn)確度和實(shí)用性。經(jīng)過多次重復(fù)可達(dá)到95%以上,且操作簡單、易于實(shí)同時(shí),本方法還可以對材料試驗(yàn)機(jī)的性能進(jìn)行全面評估,從而有效論一種基于圖像識別的材料試驗(yàn)機(jī)檢定讀數(shù)方法。該方法頭獲取材料試驗(yàn)機(jī)上的讀數(shù),然后利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
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