Generate QR code
Open Access
Subscription Access
Применение метода распознавания показаний в системах гидростатического нивелирования
Abstract
A technical approach is proposed to use methods of image detection in hydrostatic leveling systems. An algorithm is developed based on determination of the liquid level against the markers set in a certain way. The results are presented of an experiment carried out to estimate the error of the image detection method for a hydrostatic leveling instrument with two gauges.
About the Authors
В. Епин
Институт механики сплошных сред УрО РАН
Russian Federation
Russian Federation
Р. Цветков
Институт механики сплошных сред УрО РАН
Russian Federation
Russian Federation
А. Шестаков
Институт механики сплошных сред УрО РАН
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Васильев А. М., Перевалов Д. С., Трофимов В. В. Мониторинг технологических установок на основе встраиваемых систем и модулей технического зрения // Новые материалы и технологии НМТ-2010: материалы Всерос. науч.-тех. конф. 2010. Т. 2. С. 86.
2. Волегов Д. Б., Юрин Д. В. Считывание показаний стрелочного прибора при помощи web-камеры: 18-я межд. конф. по компьютерной графике и её приложениям. ГрафиКон, 2008. С. 242-247.
3. Головенков Е. В., Дегтярев С. В. Метод распознавания показаний стрелочных индикаторов // Известия вузов. Приборостроение. 2012. Т. 55. № 2. С. 36-39.
4. Kim W., Kim C. Y., Kim D. G., Lee C. J. Development of image water level meter using image processing technique // Proc. Annual Conf. of Korea Water Resources Association (KWRA’06), Korea. 2006. P. 500-504.
5. Kim Y. J., Park H. S., Lee C. J., Kim D. G., Seo M. B. Development of a Cloud-based Image Water Level Gauge // IT Convergence Practice (INPRA). 2014. V. 2 (1). P. 22-29.
6. Takagi Y., Tsujikawa A., Takato M. Development of a noncontact liquid level measuring system using image processing // Water sci. technol. 1998. V. 37. N. 12. P. 381-387.
7. Cao H, Shen Y. The measurement of liquid level based on peak image recognition technique // Advanced Materials Reseach. Machine design and manufacturing engineering. 2012. V. 566. P. 505-510.
8. Цветков Р. В., Шардаков И. Н. Автоматизированная система измерения неравномерности осадок сооружения // Вестник Волгоградского архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура. 2008. № 10. С. 128-134.
9. Цветков Р. В., Шардаков И. Н., Шестаков А. П. Система мониторинга неравномерности осадок сооружений с использованием ip-камер // Вестник Волгоградского архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура. 2013. № 30. С. 95-100.
10. Костоусов К. В. Сравнительный анализ калибровочных маркеров для системы технического зрения // Современные проблемы математики: Тез. 42-й Всерос. молодеж. конф. ИММ УрО РАН, Екатеринбург. 2011. С. 297-299.
11. Naimark L., Foxlin E. Circular data matrix fiducial system and robust image processing for a wearable vision-inertial self-tracker // Proc. 1st Int. Symp. on Mixed and Augmented Reality, Washington. 2002. Р. 27.
12. Костоусов К. В. Алгоритм обработки изображений в системе технического зрения промышленного испытательного стенда // Проблемы теоретической и прикладной математики: Тез. 41-й Всерос. молодеж. конф. ИММ УрО РАН, Екатеринбург, 2010. С. 548-552.
Review
For citations:
, , . Izmeritel`naya Tekhnika. 2016;(4):43-46. (In Russ.)
Views:
80
Email this article 