CN102176228B - 一种用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法 - Google Patents
一种用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法，主要包括采集含有多个指针式仪表信息的图像、对采集的图像预处理、对图像中含有的多个指针式仪表表盘进行定位标记、多个指针式仪表表盘图像中仪表表盘的分割、数学形态学滤波、借鉴人眼视觉的跳跃搜索指针和借鉴人眼视觉注视特性提取仪表盘中的指针特征、计算出仪表指针读数等步骤。本发明可以自动对一幅图像中的多个指针式仪表表盘信息进行视觉识别。本发明具有自动化程度高、测量准确及效率高等优点；相对于目前的单指针式仪表检测中一图一仪表的检测方法，本发明提高了指针式仪表检测设备的利用率且降低了仪表检测的成本。
Description
技术领域
本发明属于机器视觉检测技术领域，是图像处理与识别技术的应用，特别是涉及一种用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法。
背景技术
在仪表检测方面，目前主要依靠人工观测、粗略估计的方法，或者部分实现对单个仪表进行视觉检测。但随着工业的快速发展，越来越多的仪表被应用，且会出现多个仪表集成在一起或将多个仪表集中安装在某一区域使用，以便于观测记录。这时依靠人工观测会出现人为误差和视觉误差、效率低下等缺点；而使用摄像机对单个仪表进行视觉检测识别，则需要多台摄像机或人工控制一台摄像机依次采集每个仪表的图像，这样就造成了成本的增加或检测效率及准确度的降低，不利于生产发展。
发明内容
本发明提供一种能大大提高仪表检测效率及识别的准确度，并降低仪表检测成本的用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法。
本发明实现上述发明目的的技术方案是：一种用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法，其创新点在于：包括如下步骤：
（1）、采集含有多个指针式仪表表盘信息的图像；
（2）、预处理步骤（1）中采集到的含有多个指针式仪表表盘信息的图像，最终得到二值化的含有多个指针式仪表表盘信息的图像；
（3）、对经过预处理后得到的二值化的含有多个指针式仪表表盘信息的图像中含有的多个指针式仪表表盘进行定位标记；
（4）、再对经过定位标记后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像中的多个指针式仪表表盘的轮廓进行检测，然后将检测后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像分割成多个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像；
（5）、对分割后只含有单一指针式仪表表盘信息的图像进行数学形态学滤波；
（6）、对分割滤波后的每个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像的 
处依次从左到右扫描，其中n为正整数，i＝1,3,5,…,2n-1，搜索出表盘中可能是指针上的一个点，并对该点的连通域进行分析，若该连通域不符合指针特征，则将该点及其连通域舍去，然后重复搜索表盘中可能是指针上的点，并对这个点进行连通域分析的步骤，直到找到符合要求的点及其连通域，提取出仪表的指针特征，从而得出仪表指针对应的角度；
（7）、根据步骤（6）中得到的角度，计算出每个单一指针式仪表表盘的指针读数。
所述步骤（2）中预处理采集到的含有多个指针式仪表表盘信息的图像是指：
（2a）、变灰度图像，即是将采集到的含有多个指针式仪表表盘信息的图像变为数字化的灰度图像；
（2b）、进行图像增强，包括采用中值滤波去除含有多个指针式仪表表盘信息的图像的噪声，及对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行灰度拉伸以增加含有多个指针式仪表表盘信息的图像的对比度；
（2c）、对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行二值化处理。
所述步骤（2b）中对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行灰度拉伸的步骤为：首先扫描中值滤波后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像
，然后选出两个合适的灰度值a、b（其中0<a<b<255），如果
的灰度值小于a，则将
的值赋为0，如果的灰度值大于b，则将
的值赋为255，如果
的值介于a和b之间，则按
的计算结果给
赋值；即按如下公式对
赋值：
所述步骤（2c）中对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行二值化处理的步骤为：先确定一个灰度值范围在0到255之间的阈值T，再将含有多个指针式仪表表盘信息的图像中每个像素的灰度值与T进行比较，大于T的灰度值设置为255，小于T的灰度值设置为0；即按如下公式赋值：
所述步骤（6）中对分割滤波后的每个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像的
处依次从左到右扫描，其中n为正整数，i＝1,3,5,…,2n-1，搜索出表盘中可能是指针上的一个点，并对该点的连通域进行分析，若该连通域不符合指针特征，则将该点及其连通域舍去，然后重复搜索表盘中可能是指针上的点，并对这个点进行连通域分析的步骤，直到找到符合要求的点及其连通域，提取出仪表的指针特征，从而得出仪表指针对应的角度，所采用的具体算法实现过程如下：
(6a) 对分割滤波后的只含有单一仪表表盘信息的图像进行跳跃搜索，此时分割滤波后的只含有单一仪表表盘信息的图像是二值化图像，只含有两种灰度值，其中，背景含有一种灰度值，其他部分为另一种灰度值；统计出分割后的只含有单一指针式仪表表盘信息的图像的高度H，依次从图像高度的
处从左到右扫描图像，其中n为正整数，i＝1,3,5,…,2n-1，如果遇到不是背景上的点，对其进行分析；
(6b) 对遇到的不是背景上的点进行注视识别；对扫描到的不是背景上的点搜索其8个方向的邻域，并把邻域中搜索到的与该点具有同一灰度值的点的位置值存储起来，统计出这些具有同一灰度值的点形成的连通域的长度L、宽度W、宽长比A和和面积S，其中A=W/L，S为该连通域包含的像素总和；如果宽长比A<A0，则将上述存储起来的位置值清零，并认为该点及其连通域不是所要寻找的目标，继续重复步骤(6a)扫描图像，直到找到一个点，且该点的连通域满足A>A0和S>S0，则认为找到目标，停止搜索；
(6c) 计算指针的中心点坐标，取yj＝j/6H，其中j＝1,2,...5，为了消除边缘对识别的影响，则采用
来计算xj的值，所以指针上的取样点为（xj, yj），其中j=1,2,…,5；
(6d) 拟合指针中轴线，利用最大似然估计产生指针的最大拟合参数，并根据步骤(6c)中的取样点（xj, yj），其中j＝1,2,…,5，确定近似指针函数：
即，使F(c，d)最小，应使：
即可确定最小二乘法直线拟合的参数c，d；
(6e) 确定只含有单一指针式仪表表盘信息的图像中指针的角度，根据霍夫变换，可以表示为极坐标
，得出指针角度θ。
所述步骤（7）根据步骤（6）中得到的角度，计算出每个单一指针式仪表表盘的指针读数的步骤为：先利用上述算法得到仪表表盘中零刻度时指针对应的角度
，满刻度时指针对应的角度
及待测指针对应的角度θ，再按照如下公式计算出该指针所对应的读数值：
，其中D为仪表的总量程，d为待测仪表指针的读数值。
本发明具有如下优点：
（1）、本发明自动检测识别仪表指针，避免了人眼检测带来的人为误差和视觉误差，并且大大降低了劳动强度、节省了人力物力、降低了检测成本；
（2）、本发明可以在不更新原有仪表检测设备的情况下实现同时对多个指针式仪表图像信息的采集、分析、处理及识别，提高了工作效率，解决了目前仪表检测中一图一表检测模式工作效率低下的不足；
（3）、本发明提出了一种同时检测多个仪表的思想，可以大大提高仪表检测的效率，且丰富了仪表检测的方法；
（4）、本发明提出了一种新的识别仪表表盘信息的机器视觉方法，即利用计算机模仿人眼识别图像的跳跃和注视特性快速有效地搜索仪表指针并提取指针特征，本方法能够模仿人眼的视觉特征，具有良好的智能性，灵活性，能节省运算时间和存储量，且大大提高了仪表识别的准确度。
附图说明
图1为本发明的硬件设备组成方框图；
图2为本发明中机器视觉识别多个指针式仪表表盘信息图像的流程图；
图3为本发明中预处理仪表表盘信息图像的流程图；
图4为本发明中仪表表盘中指针圆点定位的流程图；
图5为本发明中仪表指针读数获取的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的说明。
实施本发明的一种硬件设备框图如附图1所示，包括PC机1、摄像机2、光源3、图像处理与识别系统4、存储设备5、输出显示6，其中摄像机2、图像处理与识别系统4、存储设备5、输出显示6均与PC机1连接，通过PC机1控制摄像头2在光源3提供的良好光照条件下进行含有多个仪表表盘信息图像的采集，对摄像头2采集的含有多个指针式仪表表盘信息的图像用存储设备5进行存储，然后通过图像处理与识别系统4对图像进行处理得出仪表指针读数，并将结果通过输出显示6显示出来。
本实施例自动检测并识别出多个指针式仪表表盘信息图像中指针的值，其具体流程如附图2、5所示，包括如下步骤：
（1）、采集含有多个指针式仪表表盘信息的图像；
（2）、预处理步骤（1）中采集到的含有多个指针式仪表表盘信息的图像，最终得到二值化的含有多个指针式仪表表盘信息的图像；
（3）、对经过预处理后得到的二值化的含有多个指针式仪表表盘信息的图像中含有的多个指针式仪表表盘进行定位标记；
（4）、再对经过定位标记后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像中的多个指针式仪表表盘的轮廓进行检测，然后将检测后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像分割成多个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像；
（5）、对分割后只含有单一指针式仪表表盘信息的图像进行数学形态学滤波；
（6）、对分割滤波后的每个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像的
处依次从左到右扫描，其中n为正整数，i＝1,3,5,…,2n-1，搜索出表盘中可能是指针上的一个点，并对该点的连通域进行分析，若该连通域不符合指针特征，则将该点及其连通域舍去，然后重复搜索表盘中可能是指针上的点，并对这个点进行连通域分析的步骤，直到找到符合要求的点及其连通域，提取出仪表的指针特征，从而得出仪表指针对应的角度；
（7）、根据步骤（6）中得到的角度，计算出每个单一指针式仪表表盘的指针读数。
步骤（2）预处理采集到的含有多个指针式仪表表盘信息的图像的流程图如图3所示，具体包括：
（2a）、变灰度图像，即是将采集到的含有多个指针式仪表表盘信息的图像变为数字化的灰度图像；
（2b）、进行图像增强，包括采用中值滤波去除含有多个指针式仪表表盘信息的图像的噪声，及对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行灰度拉伸以增加含有多个指针式仪表表盘信息的图像的对比度；
所述步骤（2b）中对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行灰度拉伸的步骤为：首先扫描中值滤波后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像
，然后选出两个合适的灰度值a、b（其中0<a<b<255），如果的灰度值小于a，则将
的值赋为0，如果
的灰度值大于b，则将
的值赋为255，如果
的值介于a和b之间，则按的计算结果给
赋值；即按如下公式对
赋值：
（2c）、对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行二值化处理。
所述步骤（2c）中对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行二值化处理的步骤为：先确定一个灰度值范围在0到255之间的阈值T，再将含有多个指针式仪表表盘信息的图像中每个像素的灰度值与T进行比较，大于T的灰度值设置为255，小于T的灰度值设置为0；即按如下公式赋值：
本实施例的步骤（3）对经过预处理的含有多个指针式仪表表盘信息的图像中含有的多个指针式仪表表盘进行定位标记的具体方法是先行后列扫描整幅含有多个指针式仪表表盘信息的图像，确定图像中每个指针式仪表表盘所在的区域，完成对图像中每个指针式仪表表盘的定位，再按从左到右、从上到下的顺序给图像中的每个指针式仪表表盘标记序号，这对后续的图像处理有着重要作用，根据定位标记可清楚知道分割后是对哪个指针式仪表表盘信息的图像进行处理识别。
对图像中含有的多个指针式仪表表盘进行定位标记后，再通过步骤（4）对经过定位标记后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像中的多个指针式仪表表盘的轮廓进行检测，然后将检测后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像分割成多个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像，这样分割后的只含有单一指针式仪表表盘信息的图像都有相应的标记序号，方便后续的处理。
分割后的只含有单一指针式仪表表盘信息的图像中的表盘信息是指指针与刻度盘的对应关系，这种指针与刻度盘的对应关系可以分为以下5类：
a、一个仪表指针对应一个刻度盘；
b、多个仪表指针对应一个刻度盘；
c、一个仪表指针对应多个刻度盘；
d、多个仪表指针对应多个刻度盘，并且指针数量与刻度盘数量相同；
e、其他情况；
本实施例中指针与刻度盘的对应关系为上述第一类关系a，即一个仪表指针对应一个刻度盘。
将图像中的多个指针式仪表表盘分割成只含有单一的有标记的仪表表盘图像后，通过步骤（5），对检测分割后的只含有单一指针式仪表表盘信息的图像进行数学形态学滤波，其具体做法是对输入的图像进行数学形态学中的开启运算然后再进行闭合运算，消除二值化图像中的杂点和孤立噪声。
所述步骤（6）中借鉴人眼视觉的跳跃和人眼视觉注视特性，对分割滤波后的每个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像的
处依次从左到右扫描，其中n为正整数，i＝1,3,5,…,2n-1，搜索出表盘中可能是指针上的一个点，并对该点的连通域进行分析，若该连通域不符合指针特征，则将该点及其连通域舍去，然后重复搜索表盘中可能是指针上的点，并对这个点进行连通域分析的步骤，直到找到符合要求的点及其连通域，提取出仪表的指针特征，从而得出仪表指针对应的角度，所采用的具体算法实现过程如下：
(6a) 对分割滤波后的只含有单一仪表表盘信息的图像进行跳跃搜索，此时分割滤波后的只含有单一仪表表盘信息的图像是二值化图像，只含有两种灰度值，其中，背景含有一种灰度值，其他部分为另一种灰度值；统计出分割后的只含单一指针式仪表表盘信息的图像的高度H，依次从图像高度的
处从左到右扫描图像，其中n为正整数，i＝1,3,5,…,2n-1，如果遇到不是背景上的点，对其进行分析；
(6b) 对遇到的不是背景上的点进行注视识别；对扫描到的不是背景上的点搜索其8个方向的邻域，并把邻域中搜索到的与该点具有同一灰度值的点的位置值存储起来，统计出这些具有同一灰度值的点形成的连通域的长度L、宽度W、宽长比A和面积S，其中A=W/L，S为该连通域包含的像素总和；S即为该连通域的面积，如果宽长比A<A0，则将上述存储起来的位置值清零，并认为该点及其连通域不是所要寻找的目标，继续重复步骤(6a)扫描图像，直到找到一个点，且该点的连通域满足A>A0和S>S0，则认为找到目标，停止搜索；
(6c) 计算指针的中心点坐标，取yj＝j/6H，其中j＝1,2,...,5，为了消除边缘对识别的影响，则采用
来计算xj的值，所以指针上的取样点为（xj, yj），其中j=1,2,…,5；
(6d) 拟合指针中轴线，利用最大似然估计产生指针的最大拟合参数，并根据步骤(6c)中的取样点（xj, yj），其中j＝1,2,…,5，确定近似指针函数：
即，使F(c，d)最小，应使：
即可确定最小二乘法直线拟合的参数c，d；
(6e) 确定只含有单一指针式仪表表盘信息的图像中指针的角度，根据霍夫变换，
可以表示为极坐标，得出指针角度θ。
所述步骤（6）中对分割滤波后的每个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像的处依次从左到右扫描，其中n为正整数，i＝1,3,5,…,n-1，搜索出表盘中可能是指针上的一个点，并对该点的连通域进行分析，若该连通域不符合指针特征，则将该点及其连通域舍去，然后重复搜索表盘中可能是指针上的点，并对这个点进行连通域分析的步骤，直到找到符合要求的点及其连通域，提取出仪表的指针特征，从而得出仪表指针对应的角度的流程图如附图4所示，其具体做法是按照上述算法步骤采集分割后的待检测只含有单一指针式仪表表盘信息的图像中指针所在的两个不同位置即零刻度和满刻度位置的图像，经过最大似然估计拟合得到仪表指针在这两个位置时所对应的直线，通过所述两条直线的交点确定指针圆点，确定为零刻度时指针对应的角度，
为满刻度时指针对应的角度，并得到指针式仪表的总量程D。
所述步骤（7）根据步骤（6）中得到的角度，计算出每个单一指针式仪表表盘的指针读数的步骤为：先利用上述算法得到仪表表盘中零刻度时指针对应的角度，满刻度时指针对应的角度
及待测指针对应的角度θ，再按照如下公式计算出该指针所对应的读数值：
，其中D为仪表的总量程，d为待测仪表指针的读数值。
本发明实现同时对多个指针式仪表图像信息的采集、分析、处理及识别，具有自动化程度高、测量准确及效率高等优点；相对于目前流行的单指针式仪表检测中一图一仪表的检测方法，本发明可以在不更新原有仪表检测设备的情况下对指针式仪表图像进行检测，提高了指针式仪表检测设备的利用率并且降低了仪表检测的成本，同时也丰富了仪表检测的方法；本发明借鉴了人眼的视觉特征，具有良好的智能性，灵活性，能节省运算时间和存储量；本发明在目前以及将来的仪表日趋集成化使用的条件下具有极大的现实意义和应用价值。
Claims (4)
1.一种用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法，其特征在于：包括如下步骤：
（1）、采集含有多个指针式仪表表盘信息的图像；
（2）、预处理步骤（1）中采集到的含有多个指针式仪表表盘信息的图像，最终得到二值化的含有多个指针式仪表表盘信息的图像；
（3）、对经过预处理后得到的二值化的含有多个指针式仪表表盘信息的图像中含有的多个指针式仪表表盘进行定位标记；
（4）、再对经过定位标记后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像中的多个指针式仪表表盘的轮廓进行检测，然后将检测后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像分割成多个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像；
（5）、对分割后只含有单一指针式仪表表盘信息的图像进行数学形态学滤波；
（6）、对分割滤波后的每个只含有单一指针式仪表表盘信息的图像的 
处依次从左到右扫描，其中n为正整数，i＝1,3,5,…,2n-1，搜索出表盘中是指针上的一个点，并对该点的连通域进行分析，若该连通域不符合指针特征，则将该点及其连通域舍去，然后重复搜索表盘中是指针上的点，并对这个点进行连通域分析的步骤，直到找到符合要求的点及其连通域，提取出仪表的指针特征，从而得出仪表指针对应的角度；
实现过程如下：
(6a) 对分割滤波后的只含有单一仪表表盘信息的图像进行跳跃搜索，此时分割滤波后的只含有单一仪表表盘信息的图像是二值化图像，只含有两种灰度值，其中，背景含有一种灰度值，其他部分为另一种灰度值；统计出分割后的只含有单一指针式仪表表盘信息的图像的高度H，依次从图像高度的
处从左到右扫描图像，其中n为正整数，i＝1,3,5,…,2n-1，如果遇到不是背景上的点，对其进行分析；
(6b) 对遇到的不是背景上的点进行注视识别；对扫描到的不是背景上的点搜索其8个方向的邻域，并把邻域中搜索到的与该不是背景上的点具有同一灰度值的点的位置值存储起来，统计出这些具有同一灰度值的点形成的连通域的长度L、宽度W、宽长比A和面积S，其中A=W/L，S为该连通域包含的像素总和；如果宽长比A<A0，则将上述存储起来的位置值清零，并认为该不是背景上的点及其连通域不是所要寻找的目标，继续重复步骤(6a)扫描图像，直到找到一个连通域满足A>A0和S>S0的点，则认为找到目标，停止搜索；
(6c) 计算指针的中心点坐标，取yj＝j/6H，其中j＝1,2,...,5，为了消除边缘对识别的影响，则采用xj＝（xmin+xmax）来计算xj的值，所以指针上的取样点为（xj, yj），其中j=1,2,…,5；
(6d) 拟合指针中轴线，利用最大似然估计产生指针的最大拟合参数，并根据步骤(6c)中的取样点（xj, yj），其中j＝1,2,…,5，确定近似指针函数：
即，使F(c，d)最小，应使：
即可确定最小二乘法直线拟合的参数c，d ；
(6e) 确定只含有单一指针式仪表表盘信息的图像中指针的角度，根据霍夫变换，
可以表示为极坐标
，得出指针角度θ；
（7）、根据步骤（6）中得到的角度，计算出每个单一指针式仪表表盘的指针读数；
步骤为：先利用上述步骤（6）得到仪表表盘中零刻度时指针对应的角度，满刻度时指针对应的角度
及待测指针对应的角度
，再按照如下公式计算出该指针所对应的读数值：
，其中D为仪表的总量程，d为待测仪表指针的读数值。
2.根据权利要求1所述的用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法，其特征在于：所述步骤（2）中预处理采集到的含有多个指针式仪表表盘信息的图像是指：
（2a）、变灰度图像，即是将采集到的含有多个指针式仪表表盘信息的图像变为数字化的灰度图像；
（2b）、进行图像增强，包括采用中值滤波去除含有多个指针式仪表表盘信息的图像的噪声，及对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行灰度拉伸以增加含有多个指针式仪表表盘信息的图像的对比度；
（2c）、对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行二值化处理。
3.根据权利要求2所述的用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法，其特征在于：所述步骤（2b）中对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行灰度拉伸的步骤为：首先扫描中值滤波后的含有多个指针式仪表表盘信息的图像
，然后选出两个合适的灰度值a、b，其中0<a<b<255，如果
的灰度值小于a，则将
的值赋为0，如果
的灰度值大于b，则将
的值赋为255，如果
的值介于a和b之间，则按
的计算结果给
赋值。
4.根据权利要求2所述的用于识别多个指针式仪表表盘信息的机器视觉方法，其特征在于：所述步骤（2c）中对含有多个指针式仪表表盘信息的图像进行二值化处理的步骤为：先确定一个灰度值范围在0到255之间的阈值T，再将含有多个指针式仪表表盘信息的图像中每个像素的灰度值与T进行比较，大于T的灰度值设置为255，小于T的灰度值设置为0。
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