1. 本选题研究的目的及意义

测量仪表是工业生产中不可或缺的一部分，其读数的准确性和实时性直接影响到生产过程的安全和效率。

传统的仪表读数依赖人工巡检，存在着效率低下、易出错、实时性差等问题。

随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，基于图像处理的测量仪表定位方法应运而生，为解决上述问题提供了新的思路和途径。

2. 本选题国内外研究状况综述

测量仪表定位作为计算机视觉和模式识别领域的重要应用之一，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在测量仪表定位领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，在仪表图像预处理、特征提取、定位算法等方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对测量仪表定位过程中的关键问题，开展以下几方面研究：
1.仪表图像预处理:针对工业现场环境复杂、光照变化大等问题，研究有效的图像预处理方法，包括图像去噪、增强、校正等，提高图像质量，为后续的仪表识别和定位奠定基础。

2.仪表目标区域提取:研究高效、鲁棒的仪表目标区域提取方法，从复杂的背景图像中准确地提取出仪表区域，为后续的仪表识别和定位提供有效的目标区域。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解测量仪表定位技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现阶段：(1)研究不同的图像预处理方法，如图像去噪、增强、校正等，并针对仪表图像的特点进行改进和优化，以提高图像质量，为后续的仪表识别和定位奠定基础。

(2)研究和比较不同的仪表目标区域提取方法，如基于颜色特征的方法、基于形状特征的方法、基于边缘检测的方法等，并根据实验结果选择最优的方法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于深度学习的测量仪表定位方法：针对传统方法在复杂场景下识别率低、鲁棒性差等问题，研究基于深度学习的仪表定位方法，利用深度学习强大的特征学习能力，提高算法对不同类型、不同角度、不同光照条件下的仪表图像的识别精度和鲁棒性。

2.研究基于多特征融合的仪表目标区域提取方法：针对单一特征提取方法容易受到噪声、光照等因素影响的问题，研究基于多特征融合的仪表目标区域提取方法，结合颜色特征、形状特征、纹理特征等多种特征，提高目标区域提取的准确性和鲁棒性。

3.构建面向复杂场景的仪表定位数据集：针对现有数据集规模小、场景单一的问题，构建面向复杂场景的仪表定位数据集，包含不同类型、不同角度、不同光照条件下的仪表图像，为算法训练和测试提供数据保障。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.张帆,徐俊,王振华,等.基于深度学习的电力仪表识别与读数研究综述[j].电力系统自动化,2021,45(03):171-184.

2.刘帅,李辉,王建,等.复杂背景下指针式仪表识别与读数方法研究综述[j].仪器仪表学报,2021,42(04):761-772.

3.李博,张乐乐,李雪峰,等.基于深度学习的模拟表盘读数识别方法综述[j].电测与仪表,2020,57(16):1-8 14.