CN103776482B - 无标尺线指针式仪表刻度的图像检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于图像的无标尺线指针式仪表圆形标尺上的刻度自动检测方法，利用单台数码照相机构建图像采集系统并进行标定；在对应于20%和80%满量程的激励信号下拍摄两幅表头图像；经阈值分割和形态学处理后，按二阶矩特征初筛刻度线区域；按刻度线向心性进行次筛并确定标尺盘心的粗略位置；根据用户给定的近心标志确定候选刻度基点集，并结合圆的双点移除截断最小二乘法求取拟合圆弧；以候选刻度线与拟合圆弧的交点作为检测所得刻度基点；合并两幅图像的结果为最终的刻度基点集。本发明能自动完成无标尺线指针式仪表刻度位置的自动检测，可应用于仪表的自动校准和自动读数中，提高读数准确度，减轻劳动强度。

Description

无标尺线指针式仪表刻度的图像检测方法

技术领域

本发明涉及仪表自动校准和仪表自动读数等领域，具体是一种基于图像的无标尺线指针式仪表的圆形标尺上刻度的自动检测方法。

背景技术

指针式仪表的结构简单，使用方便。不但在已经使用的各类系统中广泛存在着大量的指针式仪表，而且即使在数字式仪表应用日益广泛的情况下，每年仍有数以万计的指针式仪表被生成。针对新产和使用中的指针式仪表的检定和校准工作，如果靠人工来完成的话，劳动量大，且容易受到检验人员的主管因素影响。基于图像处理的指针式仪表检定和校准是解决这一问题的低成本且可行的方法。此外，现有系统的计算机远程控制与管理也要求能够自动获取包括指针式仪表读数在内的各个生产数据，而基于图像处理的指针式仪表自动读数方法是实现这一目标的最为直接、对现有系统的影响和改造最小的途径。在基于图像的指针式仪表自动校准与自动读数中，仪表刻度的自动识别是不可或缺的重要步骤。

目前在仪表的自动读数中，常通过人为设置刻度在图像中的角度范围来实现仪表指针方向到读数的转换；也有方法通过OCR识别出表头的刻度值文字，确定出刻度位置与大小后，再将指针位置转换为仪表读数。这些方法或者失之过简，无法适用于刻度间距存在不均匀性的场合，从而造成自动读数中较大的系统误差；或者方法较为繁琐，且可靠性也有所下降。

因此，有必要找到一种相对简单、适用性好的方法，在同型号仪表批量校准或自动读数时，能够利用图像处理和识别技术，可靠地自动确定仪表刻度线或其代表点在图像中的位置，进而将图像中检测得到的指针位置转换为仪表读数，由此实现仪表读数自动化，消除仪表读数不确定度中人为因素的分量，提高仪表读数的准确度，减轻工作者的劳动强度，便于实现仪表校准及信息管理和应用中数据采集的自动化。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，是针对无标尺线指针式仪表表头的圆形标尺，提供一种刻度自动检测的方法。所述的无标尺线圆形标尺仅由若干相互分离的、以均匀或不均匀间距分布的、指向指针旋转轴心的短直线段刻度所构成，这些刻度直线段的一端分布于一个以指针旋转轴心为圆心的虚拟圆弧之上，此外没有任何以实线或虚线绘制于表头上的、可作为标尺基线的圆弧标尺线；称所述的指针旋转轴心为标尺盘心；称所述的共圆刻度直线段端点为刻度基点；称所述的刻度基点所在的虚拟圆弧为虚标尺线。

本发明为解决上述技术问题所提出的方法具体包括以下步骤：

i.固定一个放置待检测刻度的指针式仪表的平面；在垂直于仪表表头平面的方向上安装一台数码照相机（也可用数码摄像机，为简洁起见，以下行文中仅以数码照相机为例进行描述）；调整数码照相机的位置和焦距，使得照相机恰好聚焦于表头平面，且在保证表头被完整拍摄的前提下，使得表头在图像中尽可能大；利用现有标准的照相机标定方法（可参考“C.Steger,M.Ulrich,C.Wiedemann,著,杨少荣,吴迪靖,段德山,译.机器视觉算法与应用（双语版）.北京：清华大学出版社,2008”第3.9.4节），确定如上构成的视觉系统的径向畸变因子κ和比例因子s，以像素/mm为单位，该比例因子描述了被拍摄对象的实际物理尺寸（以mm计）和它在图像中的尺寸（以像素计）之间的比例关系；在下述的整个检测过程中，如上述构成的视觉系统不得再进行调整；

ii.确定以下待检测仪表刻度的先验参数：刻度直线段的最小长度单位为mm，典型的取值在2～7；刻度直线段的最大长度单位为mm，典型的取值在5～10；刻度直线段的最大宽度单位为mm，典型的取值在0.1～0.8；刻度基点与虚标尺线之间偏差距离的容许限单位为mm，典型的取值在0.1～0.3；刻度线的数目N_tick；基础刻度线的比例k，该比例描述了第vii步候选刻度线次筛步骤应能基本保证识别得到的短刻度线的数量占所有刻度线数量的比例，典型的取值在0.3～0.5；第一根刻度线的朝向角下限值α_first与最后一根刻度线的朝向角上限值α_last，且α_first<α_last；各刻度线对应的量值υ_t（1≤t≤N_tick）；刻度基点近心标志f_peri，如果刻度基点为刻度直线段靠近标尺盘心的那一端，则f_peri=TRUE，否则f_peri=FALSE；针对同一型号的仪表，以上参数均保持不变，因此可事先针对不同型号的仪表确定上述参数值并保存于配置文件中，然后在进行检测时，通过人工选择仪表型号或自动识别仪表型号，即可由相应的配置文件读取上述参数；利用视觉系统的比例因子s将和参数换算为以像素为单位的图像尺寸l_tick,min、l_tick,max、w_tick,max和ε_{tick_base}，即

$\begin{array}{cc}{l}_{\mathrm{tick},\min }={\mathrm{sl}}_{\mathrm{tick},\min }^w& l_{\mathrm{tick},\max }={\mathrm{sl}}_{\mathrm{tick},\max }^w\\ w_{\mathrm{tick},\max }={\mathrm{sw}}_{\mathrm{tick},\max }^w& {\mathrm{\&epsiv;}}_{\mathrm{tick}\_\mathrm{base}}={\mathrm{s\&epsiv;}}_{\mathrm{tick}\_\mathrm{base}}^w\end{array};---\left(1\right)$

iii.将待检测刻度的指针式仪表放置在上述平面上，接入适用于该表的激励信号源，并调整输入大小至满量程的20%左右；利用数码照相机拍摄得到表头的灰度图像，并根据径向畸变因子κ进行图像矫正后得到灰度图像I_A；

iv.利用固定阈值对I_A进行二值化，得到二值图像B。当对同一型号的多个仪表进行检测且环境光照条件稳定时，可通过实验方式获得合适的阈值t，并用于这一整批进行检测的仪表。当表头为浅色背景、深色刻度时，二值化过程为：

$B(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}1& I_A(x,y)\&le;t\\ 0& I_A(x,y)>t\end{array}\right.---\left(2\right)$

而当表头为深色背景、浅色刻度时，二值化过程为：

$B(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}1& I_A(x,y)\&GreaterEqual;t\\ 0& I_A(x,y)<t\end{array}\right.---\left(3\right)$

式中，1≤x≤N和1≤y≤M分别为图像中各像素点的列下标和行下标，N和M分别为图像的宽度和高度；

v.利用一个半径为

r_pre=(0.1～0.3)×s（像素）

的圆盘形结构元素S_pre对B进行数学形态学开运算，得到二值图像B_bg，即

B_bg=BoS_pre （4）

式中，o表示二值图像的数学形态学中开运算；对B_bg利用现有标准的孔洞填充方法（可参考MATLAB7.0的图像处理工具包中提供的bwfill函数的实现）填充叶片区域中的孔洞，得到二值图像B_panel；利用B_panel和B的反色图像B_rev进行二值图像的与操作，得到刻度候选区域二值图像T_cand，即

B_rev(x,y)=NOTB(x,y),1≤x≤N,1≤y≤M （5）

T_cand(x,y)=B_panel(x,y)ANDB_rev(x,y),1≤x≤N,1≤y≤M （6）

vi.利用区域的二阶矩特征，对T_cand进行初筛，得到初筛候选刻度线集（N_cand,1表示初筛候选刻度线的数量），每条初筛候选刻度线的起点坐标为终点坐标为参考点坐标为朝向角为

vii.利用候选刻度线的向心性，对初筛候选刻度线集进行第二轮筛选，得到标尺盘心的粗略坐标(x_c,coarse,y_c,coarse)与次筛候选刻度线集（N_cand,2表示次筛候选刻度线的数量），每条次筛候选刻度线的起点坐标为终点坐标为参考点坐标为

viii.对次筛候选刻度线集合中的每条候选刻度线计算其端点和各自到(x_c,coarse,y_c,coarse)的距离；如果刻度基点近心标志f_peri=TRUE，则取较小距离所对应的端点坐标为候选刻度基点坐标否则取较大距离所对应的端点坐标为候选刻度基点坐标，由此得到候选刻度基点坐标集合

ix.利用圆的双点移除截断最小二乘法，对P中的点进行拟合，得到标尺盘心坐标(x_c,y_c)和半径r；

x.以次筛候选刻度线（1≤j≤N_cand,2）的参考点至标尺盘心之间连线的朝向角作为次筛候选刻度线的朝向角找出中满足的那些次筛候选刻度线，并根据它们的朝向角由小到大进行排序，得到最终确定的刻度线集（N_A表示所确定刻度线的数量），每条所确定的刻度线的参考点坐标为计算每条刻度线的参考点与标尺盘心的连线和虚标尺线的交点坐标，以之作为刻度基点

xi.调整激励信号源输入大小至满量程的80%左右；拍摄并矫正得到仪表盘面的灰度图像I_B；重复步骤iv～x，得到另一组刻度基点（N_B表示根据I_B所确定刻度线的数量）；

xii.将上述所得的两组刻度基点合并为一个刻度基点集合，并按各个刻度基点至标尺盘心连线的朝向角由小到大对刻度基点进行排序；依次考察排序后位置相邻的刻度基点对之间的距离，如果某两个相邻刻度基点之间的距离不大于一个给定的阈值ε_repeat，则以这两个刻度基点连线的中点坐标代替它们作为相应刻度的刻度基点，ε_repeat的典型取值可设为0.1×s；以由此得到的刻度基点集（N表示最终确定的刻度线数量）以及它们各自所对应的量值υ_t作为刻度检测的结果。

所述的候选刻度线初筛方法（第vi步）具体包括以下步骤：

（vi.1）根据l_tick,min、l_tick,max和w_tick,max计算刻度线长轴最大长度l_axis,max和最小离心率χ_min，计算公式为

$l_{\mathrm{axis},\max }=\sqrt{\frac{3}{4}(l_{\mathrm{tick},\max }^2+w_{\mathrm{tick},\max }^2)}---\left(7\right)$

${\mathrm{\&chi;}}_{\min }=\sqrt{1-\frac{w_{\mathrm{tick},\max }^2}{l_{\mathrm{tick},\min }^2}}---\left(8\right)$

（vi.2）利用现有的标准二值图像连通区域提取方法（可参考MATLAB7.0的图像处理工具包中提供的bwlabel函数的实现），提取T_cand中的各个连通区域R_i（1≤i≤N_reg，N_reg为T_cand中的连通区域个数）；

（vi.3）对每个上述连通区域R_i，设R_i中的点的坐标集合为{(x_j,y_j)|1≤j≤N_reg,i}，其中N_reg,i表示R_i中点的个数。则利用现有的标准方法，如下计算R_i的重心坐标与R_i具有相同二阶矩的椭圆的长轴长度离心率χ^R和朝向角θ^R：

$x_c^R=\frac{1}{N_{\mathrm{reg},i}}\underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{reg},i}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_j---\left(9\right)$

$y_c^R=\frac{1}{N_{\mathrm{reg},i}}\underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{reg},i}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_j---\left(10\right)$

$l_{\mathrm{major}\_\mathrm{axis}}^R=\sqrt{8(u_{\mathrm{xx}}+u_{\mathrm{yy}}+c)}---\left(11\right)$

式中，

$c=\sqrt{{(u_{\mathrm{xx}}-u_{\mathrm{yy}})}^2+{4u}_{\mathrm{xy}}^2}---\left(12\right)$

$u_{\mathrm{xx}}=\frac{1}{12}+\frac{1}{N_{\mathrm{reg},i}}\underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{reg},i}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_j^2---\left(13\right)$

$u_{\mathrm{yy}}=\frac{1}{12}+\frac{1}{N_{\mathrm{reg},i}}\underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{reg},i}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_j^2---\left(14\right)$

$u_{\mathrm{xy}}=\frac{1}{N_{\mathrm{reg},i}}\underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{reg},i}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{x}_j{y}_j---\left(15\right)$

${\mathrm{\&chi;}}^R=\sqrt{1-\frac{l_{\min \mathrm{or}\_\mathrm{axis}}^R}{l_{\mathrm{major}\_\mathrm{axis}}^R}}---\left(16\right)$

式中，

$l_{\min \mathrm{or}\_\mathrm{axis}}^R=\sqrt{8(u_{\mathrm{xx}}+u_{\mathrm{yy}}-c)}---\left(17\right)$

式中

如果或χ^R<χ_min，则R_i被筛除，不作为候选刻度线；否则，认为R_i对应于一条候选刻度线，以作为候选刻度线的参考点坐标(x^ref，1，y^ref，1)，以θ^R作为候选刻度线的朝向角θ^cand,1，过(x^ref,1,y^ref,1)作一条朝向角为θ^cand,1的直线，如下计算R_i中各点{(x_j,y_j)|1≤j≤N_reg,i}到该直线的正交投影投影值η_j：

η_j=x_jcosθ^cand,1+y_jsinθ^cand,1 （21）然后找到所有η_j中的最大值η_max和最小值η_min：

${\mathrm{\&eta;}}_{\max }=\underset{j}{\max }{\mathrm{\&eta;}}_j---\left(22\right)$

${\mathrm{\&eta;}}_{\min }=\underset{j}{\min }{\mathrm{\&eta;}}_j---\left(23\right)$

如下计算候选刻度线的起点(x^start,1,y^start,1)和终点(x^end,1,y^end,1)：

x^start,1=-ρsinθ^cand,1+η_mincosθ^cand,1 （24）

y^start,1=ρcosθ^cand,1+η_minsinθ^cand,1 （25）

x^end,1=-ρsinθ^cand,1+η_maxcosθ^cand,1 （26）

y^end,1=ρcosθ^cand,1+η_maxsinθ^cand,1 （27）

式中，

ρ=-x^ref,1sinθ^cand,1+y^ref,1cosθ^cand,1 （28）

将候选刻度线加入候选刻度线集合。

所述的候选刻度线次筛方法（第vii步）具体包括以下步骤：

（vii.1）将I_A的整个图像区域划分成边长为b的正方形构成的网格，b的典型取值为5s；为每一个正方形网格G_uv={(x,y)|(u-1)b+1≤x≤ub,(v-1)b+1≤y≤vb}分配一个初始值为0的累加器A_uv，其中W和H分别表示图像的宽度和高度，表示向上取整；

（vii.2）对初筛候选刻度线集合中的每条候选刻度线作一条经过其参考点朝向角为的直线L；对每个正方形网格G_uv，如下计算G_uv在朝向角方向上的最大截距ρ_max和最小截距ρ_min：

${\mathrm{\&rho;}}_k=x_k^G\sin {\mathrm{\&theta;}}_i^{\mathrm{cand},1}+y_k^G\cos {\mathrm{\&theta;}}_i^{\mathrm{cand},1},k=\mathrm{1,2,3,4}---\left(29\right)$

${\mathrm{\&rho;}}_{\max }=\underset{1\&le;k\&le;4}{\max }{\mathrm{\&rho;}}_k---\left(30\right)$

${\mathrm{\&rho;}}_{\min }=\underset{1\&le;k\&le;4}{\min }{\mathrm{\&rho;}}_k---\left(31\right)$

式中，

$\begin{array}{cc}{x}_1^G=\mathrm{ub}-b+1& y_1^G-\mathrm{vb}-b+1\\ x_2^G=\mathrm{ub}& y_2^G=\mathrm{vb}-b+1\\ x_3^G=\mathrm{ub}-b+1& y_3^G=\mathrm{vb}\\ x_4^G=\mathrm{ub}& y_4^G=\mathrm{vb}\end{array}---\left(32\right)$

而直线L的截距ρ_L为

${\mathrm{\&rho;}}_L=x_i^{\mathrm{ref},1}\sin {\mathrm{\&theta;}}_i^{\mathrm{cand},1}+y_i^{\mathrm{ref},1}\cos {\mathrm{\&theta;}}_i^{\mathrm{cand},1}---\left(33\right)$

如果ρ_min≤ρ_L≤ρ_max，则判断L与网格G_uv相交，并增加累加器A_ij的值，增加的值等于的长度，即 $\sqrt{{(x_i^{\mathrm{end}1,}-x_i^{\mathrm{start},1})}^2+{(y_i^{\mathrm{end},1}-y_i^{\mathrm{start},1})}^2};$

（vii.3）找出具有最大累加值的累加器以该累加器对应的网格的中心坐标为粗略的标尺盘心坐标(x_c,coarse,y_c,coarse)：

$x_{c,\mathrm{coarse}}=\frac{{2u}^{*}b-b+1}{2}---\left(34\right)$

$y_{c,\mathrm{coarse}}=\frac{{2v}^{*}b-b+1}{2}---\left(35\right)$

（vii.4）再次考察初筛候选刻度线集合中的每条候选刻度线同样如步骤（vii.2）中所述那样作直线，并判断该直线是否与网格相交，如果相交则作为次筛候选刻度线，否则就去除该候选刻度线。

所述的双点移除截断最小二乘圆拟合方法（第ix步）的具体步骤如下：

（ix.1）计算各个候选刻度基点（1≤j≤N_cand,2）到粗略的标尺盘心(x_c,coarse,y_c,coarse)之间距离的算术平均值r_coarse；令候选刻度基点拟合圆的初始圆心坐标为(x₀,y₀)=(x_c,coarse,y_c,coarse)，初始半径为r₀=r_coarse；

（ix.2）令当前待拟合点集为C={(x_j,y_j)|1≤j≤N_C}，其中N_C=N_cand,2， $y_j=y_j^{\mathrm{base}};$

（ix.3）若N_C≤kN_tick，则至（ix.10）；否则至（ix.4）；

（ix.4）令当前拟合圆的圆心坐标为(x_curr,y_curr)=(x₀,y₀)、半径为r_curr=r₀；

（ix.5）计算各待拟合点至当前拟合圆圆心的距离（1≤j≤N_C）：

$r_j^a=\sqrt{{(x_j-x_{\mathrm{curr}})}^2+{(y_j-y_{\mathrm{curr}})}^2}---\left(36\right)$

（ix.6）计算雅克比矩阵J：

$J=\left[\begin{array}{ccc}(x_{\mathrm{curr}}-x_1){{/r}_1}^a& (y_{\mathrm{curr}}-y_1)/{r_1}^a& -1\\ (x_{\mathrm{curr}}-x_2)/r_2^a& (y_{\mathrm{curr}}-y_2)/r_2^a& -1\\ M& M& M\\ (x_{\mathrm{curr}}-x_{N_C})/r_{N_C}^a& (y_{\mathrm{curr}}-y_{N_C})/r_{N_C}^a& -1\end{array}\right]---\left(37\right)$

（ix.7）计算新的拟合圆圆心坐标(x_next,y_next)和半径r_next：

$\left[\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{next}}\\ y_{\mathrm{next}}\\ r_{\mathrm{next}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{curr}}\\ y_{\mathrm{curr}}\\ r_{\mathrm{curr}}\end{array}\right]-{\left(J^{T}J\right)}^{-1}{J}^T{d}_r---\left(38\right)$

式中，J^T表示矩阵J的转置，

$d_r=\left[\begin{array}{cccc}{r_1}^a-r_{\mathrm{curr}}& r_2^a-r_{\mathrm{curr}}& L& r_{N_C}^a-r_{\mathrm{curr}}\end{array}\right]---\left(39\right)$

（ix.8）对给定的误差限ε_C，若

max{|x_curr-x_next|,|y_curr-y_next|,|r_curr-r_next|}≤ε_C （40）

则至（ix.9）；否则令x_curr=x_next，y_curr=y_next，r_curr=r_next，至（ix.5）。ε_C的典型值可设为0.001；

（ix.9）令x₀=x_curr，y₀=y_curr，r₀=r_curr；计算C中各点至(x₀,y₀)的距离，找到最大距离和最小距离及其分别对应的两个C中的点和然后从C中去除它们，即：

$C=C-\{(x_{j_{\max }},y_{j_{\max }}),(x_{j_{\min }},y_{j_{\min }})\}---\left(41\right)$

N_C=N_C-2 （42）

至（ix.3）；

（ix.10）令拟合圆圆心为(x_c,y_c)=(x₀,y₀)，半径r=r₀，结束。

综上所述，本发明所提供的方法，能够自动地检测无标尺线指针式仪表图像中圆形标尺上各刻度线的代表点在图像中的位置，利用这一位置信息以及仪表指针位置的检测结果，便能实现仪表自动读数。由于可以利用所有的刻度信息，因此相比于仅利用满刻度范围的角度信息来计算读数的方法，采用本发明所提供的方法检测得到的刻度位置信息，能够更为准确地进行自动读数。此外，本发明所提供的方法虽然需要事先确定的参数数目较大，但由于对同一型号、批次的仪表，这些参数都是相同的，而且参数的物理意义明确，参数精度的要求也并不严格，因此可以较为容易地针对需要考虑的仪表型号确定这些参数，并以配置文件的方式加以保存和利用，对实际工作量的影响可以忽略。

附图说明

图1为本发明中所提方法的总体流程框图；

图2为利用本发明中所提方法的步骤i和步骤iii采集得到的实施例仪表表头图像；

图3为利用本发明中所提方法的步骤iv～v分割得到的实施例表头二值图像；

图4为利用本发明中所提方法的步骤vi所得的实施例初筛候选刻度区域二值图像；

图5为利用本发明中所提方法步骤vi所得的实施例初筛候选刻度线端点；

图6为利用本发明中所提方法步骤vii～viii所得的实施例候选基点与粗略的标尺盘心；

图7为利用本发明中所提方法步骤ix所得的实施例候选基点拟合圆圆心与拟合圆弧；

图8为利用本发明中所提方法步骤x所得的实施例刻度基点。

具体实施方式

以下将结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。

本发明所提方法的总体流程框图如图1所示。

如图2所示是根据本发明所提方法的步骤i和步骤iii采集得到的实施例仪表表头图像。

步骤ii中所述的参数设置如下，其中实际物理长度均已转换为相应的图像像素长度：l_tick,min=50像素；l_tick,max=150像素；w_tick,max=10像素；ε_{tick_base}=10像素；N_tick=31；k=0.5；α_first=π/6；α_last=5π/6；f_peri=TRUE；υ_t={0V,1V,L,30V}。

如图3所示是利用本发明中所提方法的步骤iv～v分割得到的实施例表头二值图像，其中使用的分割阈值为128，进行开操作的圆盘形结构元素半径r_pre=3像素。

如图4所示是利用本发明中所提方法的步骤vi所得的实施例初筛候选刻度区域二值图像。由图4可见，大部分非刻度区域在初筛中均已被成功筛除。利用本发明中所提方法的步骤vi所得的实施例初筛候选刻度线端点检测结果如图5所示，其中各端点用白色圆点表示。

如图6所示是利用本发明中所提方法步骤vii～viii所得的实施例候选基点与粗略的标尺盘心，其中候选基点用白色圆点表示，标尺盘心用白色方块表示。由图6可见，通过步骤vii中的向心性次筛后，在初筛中未能被筛除的两个非刻度区域也被成功排除，且针对该实施例而言，所有刻度的向心端均被成功检测出来。

如图7所示是利用本发明中所提方法步骤ix所得的实施例候选基点拟合圆圆心与拟合圆弧，其中拟合误差限参数ε_C=0.001。由图7可见，拟合圆弧与实际的刻度向心端的吻合程度良好。

如图8所示是利用本发明中所提方法步骤x所得的实施例刻度基点。由图8可见，所得的刻度基点与视觉观察结果吻合良好。

由于第2幅图像的处理过程与上述相同，因此为简洁起见，针对本实施例，省略了第2幅图像的处理及其结果。

由实施例可见，本发明所提的无标尺线指针式仪表圆形标尺上的刻度自动检测方法，其原理合理可行，参数意义明确，检测精度良好，检测过程可靠，可用于上述特定仪表的自动校准及自动读数应用之中。

Claims (4)

1.一种基于图像的、无标尺线指针式仪表自动校准或自动读数中的圆形标尺刻度检测方法；无标尺线圆形标尺仅由若干相互分离的、以均匀或不均匀间距分布的、指向指针旋转轴心的刻度线所构成，这些刻度线的一端分布于一个以指针旋转轴心为圆心的虚拟圆弧之上，此外没有任何以实线或虚线绘制于表头上的、可作为标尺基线的圆弧标尺线；称所述的指针旋转轴心为标尺盘心；称共圆刻度直线段端点为刻度基点；称所述的刻度基点所在的虚拟圆弧为虚标尺线；所述无标尺线指针式仪表的圆形标尺刻度自动检测方法包括以下步骤：

i.固定一个放置待检测刻度的指针式仪表的平面；在垂直于仪表表头平面的方向上安装一台数码照相机；调整数码照相机的位置和焦距，使得数码照相机恰好聚焦于表头平面，且在保证表头被完整拍摄的前提下，使得表头在图像中尽可能大；利用现有标准的照相机标定方法，确定如上构成的视觉系统的径向畸变因子κ和比例因子s，以像素/mm为单位，该比例因子描述了被拍摄对象的实际物理尺寸和它在图像中的尺寸之间的比例关系，其中，实际物理尺寸以mm为单位，图像中的尺寸以像素为单位；在下述的整个检测过程中，如上构成的视觉系统不得再进行调整；

ii.确定以下待检测刻度的所述仪表刻度的先验参数：刻度线的最小长度单位为mm，取值在2～7；刻度线的最大长度单位为mm，取值在5～10；刻度线的最大宽度单位为mm，取值在0.1～0.8；刻度基点与虚标尺线之间偏差距离的容许限单位为mm，取值在0.1～0.3；刻度线的数目N_tick；基础刻度线的比例k，该比例描述了第vii步中应能基本保证识别得到的刻度线的数量占所有刻度线数量的比例，取值在0.3～0.5；第一根刻度线的朝向角下限值α_first与最后一根刻度线的朝向角上限值α_last，且α_first＜α_last；各刻度线对应的量值υ_t，其中1≤t≤N_tick；刻度基点近心标志f_peri，如果刻度基点为刻度直线段靠近标尺盘心的那一端，则f_peri＝TRUE，否则f_peri＝FALSE；针对同一型号的仪表，先验参数均保持不变，因此可事先针对不同型号的仪表确定先验参数值并保存于配置文件中，然后在进行检测时，通过人工选择仪表型号或自动识别仪表型号，即可由相应的配置文件读取先验参数；利用视觉系统的比例因子s将和参数换算为以像素为单位的图像尺寸l_tick,min、l_tick,max、w_tick,max和ε_{tick_base}，即

$\begin{array}{cc}{l}_{tick,\min }={\mathrm{sl}}_{tick,\min }^w& l_{tick,\max }={\mathrm{sl}}_{tick,\max }^w\\ w_{tick,\max }={\mathrm{sw}}_{tick,\max }^w& {\mathrm{\&epsiv;}}_{tick\_base}={\mathrm{s\&epsiv;}}_{tick\_base}^w\end{array};---\left(1\right)$

iii.将待检测刻度的指针式仪表放置在上述平面上，接入适用于该仪表的激励信号源，并调整输入大小至满量程的20％；利用数码照相机拍摄得到表头的灰度图像，并根据径向畸变因子κ进行图像矫正后得到灰度图像I_A；

iv.利用固定阈值进行二值化，得到二值图像B；当对同一型号的多个仪表进行检测且环境光照条件稳定时，可通过实验方式获得合适的阈值并用于这一整批进行检测的仪表；

v.利用一个半径为

r_pre＝(0.1～0.3)×s，单位：像素，

的圆盘形结构元素对B进行数学形态学开运算，得到二值图像B_bg；对B_bg利用现有标准的孔洞填充方法填充叶片区域中的孔洞，得到二值图像B_panel；利用B_panel和B的反色图像B_rev进行二值图像的与操作，得到刻度候选区域二值图像T_cand；

vi.利用区域的二阶矩特征，对T_cand进行初筛，得到初筛候选刻度线集其中，N_cand,1表示初筛候选刻度线的数量，每条初筛候选刻度线的起点坐标为终点坐标为参考点坐标为朝向角为

vii.利用候选刻度线的向心性，对初筛候选刻度线集进行第二轮筛选，得到标尺盘心的粗略坐标(x_c,coarse,y_c,coarse)与次筛候选刻度线集其中，N_cand,2表示次筛候选刻度线的数量，每条次筛候选刻度线的起点坐标为终点坐标为参考点坐标为

viii.对次筛候选刻度线集中的每条次筛候选刻度线计算其端点和各自到的距离；如果刻度基点近心标志f_peri＝TRUE，则取较小距离所对应的端点坐标为候选刻度基点否则取较大距离所对应的端点为候选刻度基点，由此得到候选刻度基点集

ix.利用圆的双点移除截断最小二乘法，对P中的点进行拟合，得到标尺盘心坐标(x_c,y_c)和半径r；

x.以次筛候选刻度线其中，1≤j≤N_cand,2，其参考点至标尺盘心之间连线的朝向角作为次筛候选刻度线的朝向角找出中满足的那些次筛候选刻度线，并根据它们的朝向角由小到大进行排序，得到最终确定的刻度线集其中，N_A表示所确定刻度线的数量，每条所确定的刻度线的参考点坐标为计算每条刻度线的参考点与标尺盘心的连线和虚标尺线的交点坐标，以之作为刻度基点

xi.调整激励信号源输入大小至满量程的80％；拍摄并矫正得到仪表盘面的灰度图像I_B；重复步骤iv～x，得到另一组刻度基点其中，N_B表示根据I_B所确定刻度线的数量；

xii.将上述所得的两组刻度基点合并为一个刻度基点集，并按各个刻度基点至标尺盘心连线的朝向角由小到大对刻度基点进行排序；依次考察排序后位置相邻的刻度基点对之间的距离，如果某两个相邻刻度基点之间的距离不大于一个给定的阈值ε_repeat，则以这两个刻度基点连线的中点坐标代替它们作为相应刻度的刻度基点，ε_repeat的取值可设为0.1×s；以由此得到的刻度基点集以及它们各自所对应的量值υ_t作为刻度检测的结果，其中，N表示最终确定的刻度线数量。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像的、无标尺线指针式仪表自动校准或自动读数中的圆形标尺刻度检测方法，其特征在于，对第vi步中的T_cand进行的初筛包含如下步骤：

a.根据l_tick,min、l_tick,max和w_tick,max计算刻度线长轴最大长度l_axis,max和最小离心率χ_min，计算公式为

$l_{axis,max}=\sqrt{\frac{3}{4}(l_{tick,max}^2+w_{tick,max}^2)},---\left(2\right)$

${\mathrm{\&chi;}}_{min}=\sqrt{1-\frac{w_{tick,max}^2}{l_{tick,min}^2}};---\left(3\right)$

b.利用现有的标准二值图像连通区域提取方法，提取T_cand中的各个连通区域；

c.对每个上述连通区域，利用现有的标准方法计算以下区域特征：区域的重心坐标与区域具有相同二阶矩的椭圆的长轴长度离心率χ^R和朝向角θ^R；如果或χ^R＜χ_min，则当前连通区域被筛除，不作为初筛候选刻度线；否则，当前区域对应于一条候选刻度线，以区域重心坐标作为初筛候选刻度线的参考点坐标(x^ref,1,y^ref,1)，以θ^R作为初筛候选刻度线的朝向角θ^cand,1，过(x^ref,1,y^ref,1)作一条朝向角为θ^cand,1的直线，计算区域各点到该直线的正交投影点，以落在最外侧的两个投影点作为初筛候选刻度线的起点和终点，其坐标分别为(x^start,1,y^start,1)和(x^end,1,y^end,1)；将初筛候选刻度线加入初筛候选刻度线集。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像的、无标尺线指针式仪表自动校准或自动读数中的圆形标尺刻度检测方法，其特征在于，对第vii步中的初筛候选刻度线进行第二轮筛选包含如下步骤：

a.将I_A的整个图像区域划分成边长为b的正方形构成的网格，b的取值为5s；为每一个正方形网格G_uv＝{(x,y)|(u-1)b+1≤x≤ub,(v-1)b+1≤y≤vb}分配一个初始值为0的累加器A_uv，其中W和H分别表示图像的宽度和高度，表示向上取整；

b.对初筛候选刻度线集中的每条候选刻度线作一条经过其参考点朝向角为的直线L；对每个正方形网格G_uv，判断它是否与直线L相交；如果L与G_uv相交，则累加器A_uv的值增加，增加的值等于的长度，即

c.找出具有最大累加值的累加器以该累加器对应的网格的中心坐标为粗略的标尺盘心坐标(x_c,coarse,y_c,coarse)；

d.再次考察初筛候选刻度线集中的每条候选刻度线运用步骤b作直线，并判断该直线是否与网格相交，如果相交则作为次筛候选刻度线，否则就去除该候选刻度线。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像的、无标尺线指针式仪表自动校准或自动读数中的圆形标尺刻度检测方法，其特征在于，对第ix步中的利用圆的双点移除截断最小二乘法，对P中的点进行拟合包含如下步骤：

a.计算各个候选刻度基点到粗略的标尺盘心(x_c,coarse,y_c,coarse)之间距离的算术平均值r_coarse，其中，1≤j≤N_cand,2；令候选刻度基点拟合圆的初始圆心坐标为(x₀,y₀)＝(x_c,coarse,y_c,coarse)，初始半径为r₀＝r_coarse；

b.根据初始圆参数(x₀,y₀)和r₀，利用高斯-牛顿法对候选刻度基点进行圆拟合，得到拟合圆的圆心坐标(x_c,y_c)和半径r；

c.计算各个候选刻度基点到(x_c,y_c)的距离，并确定最大距离和最小距离所分别对应的两个候选刻度基点，将它们从候选刻度基点集中去除，令(x₀,y₀)＝(x_c,y_c)，r₀＝r；

d.重复上述步骤b和步骤c，直至剩余的候选刻度基点数量不超过kN_tick；此时得到的拟合圆圆心坐标(x_c,y_c)作为标尺盘心坐标，以此时得到的拟合圆半径r作为虚标尺线的半径。