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如何使用机器视觉技术和D-S证据理论实现数字显示仪表的自动读数
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利用机器视觉技术与D-S证据理论，实现数字显示仪表的自动读数。首先，利用机器视觉中色彩空间选择，阈值二值化等技术对数显仪表图像进行预处理；之后，统计并提取目标区域像素分布特征；最后，利用D-S证据理论，对所提取的目标区域特征进行融合判断，实现数字自动读取。经过大量实验验证，该算法具有较高的识别准确度与良好的实时性，研究改进后可推广应用于实际工业场所的数显仪表读数。
对现代工业而言，如何提高生产效率并降低生产成本是众多企业追求的目标，于是， 工业生产自动化应运而生。 工业自动化的显著特点是较少人工参与，并具有良好的精确性、及时性。 机器视觉以其良好的精确性、及时性、便捷性、自动性和控制性，成为现代工业自动化应用的一个主要技术手段。 由于数显仪表直观的读数特性，而被广泛的应用于 现代工业 各个行业 为入们读取测量数据提供了很大的方便。 如何利用机器视觉设备以及 机器视觉 与模式识别 相关 知识 实现 数字显示仪表的自动读数 成 为众多企业与科研机构的研究热点。研究了 各种图像处理算法在数显仪表显示 数字、 字符识别中的应用及其改进 所提出的的数字识别算法具有一定的创新性， 但是其 在识别准确度与识别效率方面不能达到满意的效果 为提高识别准确度，本文提出利用机器视觉技术和 D S 证据理论 相结合，实现数显仪表自动读数 。
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