【正文】 別連接于汽包，形成了自然循環(huán)回路；省煤器出口與汽包連接；汽包出口與過(guò)熱器連接。 ?5 [ Q0 H! _39。鍋爐的蓄熱量的變化的靠鍋爐汽壓的變化來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 f* b/ ? m由水冷壁進(jìn)入汽包的汽水混合物，利用汽包內(nèi)部的蒸汽空間和汽水分離裝置進(jìn)行汽水分離，使離開汽包的飽和蒸汽的水分降到最低值。汽包水位自動(dòng)識(shí)別是一項(xiàng)利用汽包水位的動(dòng)態(tài)視頻或靜態(tài)圖像進(jìn)行水位計(jì)號(hào)碼、水位計(jì)顏色自動(dòng)識(shí)別的模式識(shí)別技術(shù)。本文共分五個(gè)部分，各部分主要內(nèi)容安排如下：：主要介紹了課題的研究背景及作用。：介紹了LabVIEW軟件的應(yīng)用。僅在啟動(dòng)過(guò)程中，就需要監(jiān)視500多個(gè)項(xiàng)目，進(jìn)行400多個(gè)操作。2．提高機(jī)組運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。但由于未實(shí)現(xiàn)機(jī)組的自動(dòng)啟停，機(jī)組啟動(dòng)時(shí)還需派人協(xié)助操作及做抄表工作。以鍋爐汽包水位為例，在舊式鍋爐中，必須有司水員整天呆在溫度高、飛灰多、工作環(huán)境很差的爐頂汽包旁進(jìn)行監(jiān)視。某些水位計(jì)識(shí)別系統(tǒng)還具有通過(guò)視頻圖像判斷水位計(jì)視野的功能稱之為視頻水位檢測(cè)。 提出總體設(shè)計(jì)方案為了進(jìn)行水位計(jì)識(shí)別，需要以下幾個(gè)基本的步驟：水位計(jì)定位，定位圖片中的水位計(jì)位置；水位字符分割，把水位計(jì)中的字符分割出來(lái)；水位字符識(shí)別，把分割好的字符進(jìn)行識(shí)別，最終組成水位計(jì)號(hào)碼。流程圖:（2）水位計(jì)字符分割 :完成水位計(jì)區(qū)域的定位后，再將水位計(jì)區(qū)域分割成單個(gè)字符，然后進(jìn)行識(shí)別。流程圖:（3）水位計(jì)的字符識(shí)別 :字符識(shí)別方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。水位計(jì)質(zhì)量會(huì)受到各種因素的影響，如生銹、污損、油漆剝落、字體褪色、水位計(jì)傾斜、高亮反光等等；實(shí)際拍攝過(guò)程也會(huì)受到環(huán)境亮度、拍攝亮度等等因素的影響。早在1965年就有人提出邊緣檢測(cè)算子[4]，主要分為經(jīng)典算子、最優(yōu)算子、多尺度方法及自適應(yīng)平滑濾波方法，近年來(lái)又提出了將模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)應(yīng)用于邊緣檢測(cè)的思想。其次在邊緣檢測(cè)中邊緣定位能力和噪聲抑制能力方面，有的算子邊緣定位能力強(qiáng)，有的抗噪聲能力比較好：Roberts算子利用局部差分算子尋找邊緣，邊緣定位精度較高，但容易丟失一部分邊緣，同時(shí)由于沒(méi)經(jīng)過(guò)圖像平滑計(jì)算，不能抑制噪聲。但該算子容易丟失一部分邊緣的方向信息，造成不連續(xù)的檢測(cè)邊緣，同時(shí)抗噪聲能力比較差，比較適用于屋脊型邊緣檢測(cè)。但在實(shí)際圖像當(dāng)中，高斯濾波的零交叉點(diǎn)不一定全部是邊緣點(diǎn)，還需要進(jìn)一步確定真?zhèn)蝃7]；坎尼把邊緣檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為檢測(cè)單位函數(shù)極大值問(wèn)題，根據(jù)邊緣檢測(cè)的有效性和定位的可靠性，研究了最優(yōu)邊緣檢測(cè)器所需的特性，推導(dǎo)出最優(yōu)邊緣檢測(cè)器的數(shù)學(xué)表達(dá)式。Rosenfeld等[8]首先提出要把多個(gè)尺寸的算子檢測(cè)到的邊緣加以組合；Marr倡導(dǎo)同時(shí)使用多個(gè)尺度不同的算子，并提出了一些啟發(fā)性的組合規(guī)則。與傅立葉變換和窗口傅立葉變換相比，小波變換是時(shí)間和頻率的局域變換，因而能有效地從信號(hào)中提取信息，它通過(guò)伸縮和平移等運(yùn)算功能對(duì)函數(shù)或信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，解決了傅立葉變換不能解決的很多困難問(wèn)題，因而被譽(yù)為“數(shù)學(xué)顯微鏡”。另外小波變換具有較強(qiáng)的去相關(guān)性，變換后的小波系數(shù)之間仍然存在大量的相關(guān)性質(zhì)，即小波系數(shù)在不同分辨率下的對(duì)應(yīng)系數(shù)之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性或稱層間的相關(guān)性。近年來(lái)隨著模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，人們不斷探索將其應(yīng)用于圖像的邊緣檢測(cè)中。邊緣定位后往往存在一些小的邊緣片斷，通常是由于噪聲等因素引起的，為了形成有意義的邊緣需要對(duì)定位后的邊緣進(jìn)行鏈接。信號(hào)的數(shù)值微分的病態(tài)問(wèn)題：輸入信號(hào)的一個(gè)很小的變化就會(huì)引起輸出信號(hào)大的變化。然而圖像平滑會(huì)引起信息丟失，并且會(huì)使圖像平面的主要結(jié)構(gòu)發(fā)生移位。若存在噪聲，可以選用大尺度的模板平滑圖像，不會(huì)影響邊緣的定位。而不會(huì)影響到邊緣定位。對(duì)于方波型屋脊邊緣檢測(cè)，不僅與平滑尺度有關(guān)，還與邊緣寬度有關(guān)，若存在噪聲，可以選用大尺度的平滑模板，而不會(huì)影響邊緣的定位。雙階躍邊緣的兩個(gè)邊緣點(diǎn)通過(guò)檢測(cè)一階導(dǎo)數(shù)的兩個(gè)極值點(diǎn)和二階導(dǎo)數(shù)的兩個(gè)過(guò)零點(diǎn)獲得。實(shí)際應(yīng)用中可根據(jù)具體要求進(jìn)行建模，選取合適的平滑尺度，盡可能解決“兩難”問(wèn)題。因此邊緣檢測(cè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像分析等應(yīng)用中起著重要的作用，為人們描述或識(shí)別目標(biāo)以及解釋圖像提供了一個(gè)有價(jià)值的特征參數(shù)。由于實(shí)際圖像比較復(fù)雜，往往包含多種邊緣類型，因此很難對(duì)其進(jìn)行建模和分類。close all。%imread函數(shù)讀取圖像文件圖41原始圖像彩色圖像包含著大量的顏色信息，不但在存儲(chǔ)上開銷很大，而且在處理上也會(huì)降低系統(tǒng)的執(zhí)行速度，因此在對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別等處理中經(jīng)常將彩色圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榛叶葓D像，以加快處理速度。%rgb2gray轉(zhuǎn)換成灰度圖figure,imshow(Sgray),title(原始黑白圖) 圖42a原始黑白圖像:s=strel(39。%打開sgray s圖像figure,imshow(Bgray)。%輸出背景圖像圖42b背景圖像，對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理:Egray=imsubtract(Sgray,Bgray)。)。閾值處理的操作過(guò)程是先由用戶指定或通過(guò)算法生成一個(gè)閾值，如果圖像中某中像素的灰度值小于該閾值，則將該像素的灰度值設(shè)置為0或255，否則灰度值設(shè)置為255或0。%獲得最佳閾值bw22=im2bw(Egray,level)。圖像二值化39。所以，如果一個(gè)點(diǎn)的二維一階導(dǎo)數(shù)比指定的門限大，我們就定義圖像中的測(cè)點(diǎn)是一個(gè)邊緣點(diǎn)，一組這樣的依據(jù)事先定好的連接準(zhǔn)則相連的邊緣點(diǎn)就定義為一條邊緣。grd=edge(bw239。%輸出圖像邊緣圖43像邊緣提取數(shù)學(xué)形態(tài)非線性濾波，可以用于抑制噪聲，進(jìn)行特征提取、邊緣檢測(cè)、圖像分割等圖像處理問(wèn)題。4．3．2對(duì)二值圖像進(jìn)行區(qū)域提取，并計(jì)算區(qū)域特征參數(shù)進(jìn)行區(qū)域特征參數(shù)比較，提取水位區(qū)域:1．對(duì)圖像每個(gè)區(qū)域進(jìn)行標(biāo)記，然后計(jì)算每個(gè)區(qū)域的圖像特征參數(shù)：區(qū)域中心位置、最小包含矩形、面積。 %計(jì)算垂直投影histrow=sum(sbw139。垂直投影（含邊框）39。水平投影（含邊框）39。水平投影（含邊框）39。水位計(jì)二值子圖39。求垂直投影的最小值取閾值計(jì)算字符上升點(diǎn)計(jì)算谷寬度計(jì)算字符距離找到字符中心位置求垂直投影的平均值，自動(dòng)識(shí)別出字符代碼進(jìn)行水位計(jì)識(shí)別前需要使用樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，然后使用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對(duì)水位計(jì)進(jìn)行識(shí)別。和Delplti ,VC++等高級(jí)語(yǔ)言開發(fā)環(huán)境采用文體代碼變成不同，LabVIEW采用的是圖形化編程語(yǔ)言G語(yǔ)言，產(chǎn)生的源代碼是塊狀的方框圖，很像是一張電路圖。數(shù)據(jù)采集使用AI waveform ，該VI可以指定的采樣率從電壓電流通道采集指定點(diǎn)數(shù)的數(shù)據(jù)。從系統(tǒng)組成框圖可知，整個(gè)系統(tǒng)由測(cè)量傳感器、信號(hào)調(diào)理、一分三信號(hào)轉(zhuǎn)接板、數(shù)據(jù)采集及分析系統(tǒng)組成。在傳統(tǒng)測(cè)試系統(tǒng)中，可以輸入旋翼采集器，但增加了數(shù)據(jù)量，也可以輸入別的系統(tǒng)。電荷型加速度動(dòng)態(tài)信號(hào)通過(guò)放大器調(diào)理經(jīng)長(zhǎng)線傳輸至一分三轉(zhuǎn)接板，再進(jìn)入動(dòng)態(tài)信號(hào)采集卡PXI4472B，對(duì)于ICP型加速度傳感器，直接從傳感器通過(guò)長(zhǎng)線進(jìn)入動(dòng)態(tài)信號(hào)分析系統(tǒng)。這些數(shù)據(jù)采集模塊在硬件層根據(jù)功能不同需要相互獨(dú)立，但又要能并行工作。 模塊化設(shè)計(jì)采用模塊化設(shè)計(jì)的目的是增加軟件的靈活性和提高軟件的整體效率。并根據(jù)一定要求各模塊進(jìn)入同步或異步采集狀態(tài)。如圖53b所示，圖53b在同一個(gè)畫面中任選幾個(gè)通道時(shí)域波形數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示。近幾年來(lái)，虛擬儀器技術(shù)在中國(guó)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，在汽包水位控制系統(tǒng)諸如液位計(jì)量、設(shè)備校驗(yàn)與測(cè)試、汽包水位控制系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)控等領(lǐng)域也得到了一定的應(yīng)用。結(jié)論這次理論設(shè)計(jì)對(duì)水位計(jì)識(shí)別系統(tǒng)的軟件部分進(jìn)行了研究，分別從圖像預(yù)處理、水位計(jì)定位、字符分割以及字符識(shí)別等方面進(jìn)行了系統(tǒng)的分析。經(jīng)過(guò)幾周的奮戰(zhàn)我的課程設(shè)計(jì)終于完成了。在這次課程設(shè)計(jì)中也使我們的同學(xué)關(guān)系更進(jìn)一步了，同學(xué)之間互相幫助，有什么不懂的大家在一起商量，聽聽不同的看法對(duì)我們更好的理解知識(shí)，所以在這里非常感謝幫助我的同學(xué)，我也明白學(xué)習(xí)不是埋頭苦讀書，而是合理的利用資源，從同學(xué)那里，老師那里得到的有用的想法和信息，特別是網(wǎng)上有很多很好的資料，對(duì)自己的自學(xué)能力也是很好的提高。也不能因?yàn)樽龀鰜?lái)就以為自己什么都懂了，在很多的地方還需要進(jìn)一步的去學(xué)習(xí)和研究，只是在理論上能行得通，根本不可能運(yùn)用到商業(yè)上，因此在接下來(lái)的工作中，應(yīng)該去找更好的方法來(lái)提高識(shí)別率。同時(shí)我也學(xué)會(huì)了查閱各種文獻(xiàn)資料并引用其中的相關(guān)學(xué)術(shù)成果，熟悉了論文的寫作方法，了解了學(xué)術(shù)過(guò)程的嚴(yán)謹(jǐn)性。這是我大學(xué)知識(shí)的一個(gè)總結(jié)，使我再次回顧了五年內(nèi)所學(xué)的知識(shí)并所學(xué)知識(shí)的綜合運(yùn)用