CN107240109B

CN107240109B - 一种仪表刻度线位置自动检测方法

Info

Publication number: CN107240109B
Application number: CN201710330896.3A
Authority: CN
Inventors: 邓宏平; 汪俊锋; 韩钰; 刘罡
Original assignee: Anhui Wisdom Gold Tong Technology Co Ltd
Current assignee: Anhui Wisdom Gold Tong Technology Co Ltd
Priority date: 2017-05-11
Filing date: 2017-05-11
Publication date: 2020-03-17
Anticipated expiration: 2037-05-11
Also published as: CN107240109A

Abstract

本发明属于仪表检测技术领域，具体涉及一种仪表刻度线位置自动检测方法，具体包括亮刻度仪表和暗刻度仪表的判别，针对判别之后的亮刻度仪表或暗刻度仪表分别采用相应的办法进行刻度线的检测，之后计算刻度线在刻度仪表中相对刻度仪表圆心的位置，实现刻度线位置的自动检测。本发明采用的自动化策略实现了刻度仪表刻度线位置的自动检测，具有高效方便准确率高的特点。

Description

一种仪表刻度线位置自动检测方法

技术领域

本发明属于仪表检测技术领域，具体涉及一种仪表刻度线位置自动检测方法。

背景技术

随着汽车电子技术的发展，汽车上使用的电子部件数量正在不断增加，汽车仪表显示的信息已经不再局限于车速、转速、水温和油量等基础信息，汽车仪表的功能正在不断增加，逻辑也变得更加复杂，由此导致制造商对仪表进行功能测试时的难度不断增大，一直以来汽车仪表测试工作都是以人力测试为主，存在着诸如效率低，速度慢等缺点，每个功能都需要两次或多次的反复测试，整个测试过程是枯燥、低效、易错的，使用机器视觉技术自动识别汽车仪表读数是提高汽车仪表功能测试效率和准确性的有效方法。

发明内容

本发明针对现有技术的缺陷和不足，提供一种仪表刻度表轮廓自动检测方法，完全采用全自动化的策略，将刻度线所在位置检测出来，获得刻度线轮廓，用户几乎不需要进行任何人工操作。

本发明采用的技术方案如下：

一种仪表刻度线轮廓自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)、通过对二值化刻度仪表图像的最大连通域尺寸分析以及亮度直方图分析判断待分析刻度仪表属于亮刻度仪表还是暗刻度仪表，具体如下：

1.1)、图像二值化：在对仪表图像进行二值化之前，还需要先计算二值化阈值；二值化阈值采用经验值，在算法运行之前由人工设定；

1.2)、连通域提取：在二值化图像中，提取每一个连通域，并且得到其对应的轮廓；

1.3)、最大连通域尺寸分析：暗刻度仪表，有一个面积很大的圆盘；而亮刻度仪表，没有这样的圆盘，只是各个孤立的刻度线按圆形排列；可以通过图像中最大连通域的尺寸，来判别属于亮刻度仪表还是暗刻度仪表；

1.4)、亮度直方图分析：暗刻度仪表与亮刻度仪表，对应的图像的亮度直方图截然不同；暗刻度仪表中，前景像素较多，因此亮度直方图偏向高亮度方向；而亮刻度仪表，背景像素较多，直方图偏向低亮度方向；通过比较二者的亮度直方图，可以判别其属于哪一种仪表；

2)、依据亮刻度仪表中刻度线的形状、尺寸特定进行刻度线提取，之后根据刻度线的空间分布特点对提取到的刻度线进行验证和补漏，得到亮刻度仪表中刻度线，实现亮刻度仪表中刻度线的检测；具体如下：

亮刻度仪表中，刻度线的检测，难度比暗刻度仪表要大，因为圆形检测更加困难；但是，亮刻度仪表也具有其自身的特点，通过挖掘这些特点，可以实现刻度线的自动检测，方法如下：

2.1)、非细长型连通域过滤：亮刻度线在外形上都是细长的矩形；在得到二值化图像中的连通域轮廓之后，就可以根据连通域的形状，对每一个连通域进行初步筛选，步骤包括：a)、对当前轮廓，计算最小外接矩形；b)、验证轮廓的矩形度，矩形度小于0.7，滤除；c)、最小外接矩形的长宽比小于6，滤除；

2.2)、尺寸相似性聚类：所有的刻度线，在尺寸上具有很大的相似性；本申请用刻度线的长和宽来实现尺寸聚类；具体方法如下：a)、设定初始聚类数目为1；b)、遍历各个连通域，依次将各个连通域加入聚类；c)、计算当前聚类中连通域的长和宽的平均值；d)、如果当前聚类中，长和宽的标准差，有一个超过了阈值5，则将新的连通域单独作为一个类；e)、依次遍历，直到所有的连通域都已经放入到聚类中为止；f)、找到数目最多的两个聚类，作为待考察的连通域（亮刻度仪表中包含两种刻度，粗刻度线比细刻度线尺寸稍大）；

2.3)、刻度线聚类正确性验证：连通域数目最多一个聚类中，如果所有的连通域都是刻度线，则必须满足于如下的规律，否则聚类不正确；

2.31)、向心性：所有的刻度线，都是指向圆心的；可以利用这一特点来进行验证；方法如下：a)、选择位于最左侧的刻度线和最上侧的刻度线，延长它们的中心线，得到交点；b)、将其余刻度线的中心线延长，计算这些中心线到交点的距离；c)、如果某一个刻度线的中心线到交点的距离，大于10个像素，则说明这个聚类中存在噪声连通域，聚类失败；

2.32)、色彩一致性：统计聚类中所有的刻度线的颜色值；如果某个颜色值与其他颜色值相比，RGB之中的任何一个通道的差异，都超过10，则聚类失败；

2.33)、刻度线等距离：所有的刻度线都是等间距的；依次计算相邻两个连通域之间的距离，然后分析所有这些距离值的特性：如果某个距离值与其他的距离值相比，超过5个像素，则聚类失败；

2.34)、对称性：仪表上刻度盘的刻度线，都是具有左右对称性的；检测每一个刻度线，是否与聚类中的另一个刻度形成镜面对称或者关于自身对称，如果找不到对称的刻度线，则去掉该刻度线；

2.4)、圆形拟合：利用经过正确性验证之后的刻度线聚类，来进行圆形拟合，然后将不属于圆上的刻度线过滤掉；细节如下：a)、计算每一个刻度线的中线上的相对于圆心的远端点；b)、利用随机采样一致性（RANSAC）算法，对这些远端点进行圆形拟合；c)、对聚类中的所有刻度线上的远端点，计算其到圆形边界的距离；d)、滤除掉距离较大的刻度线；

2.5)、第二聚类分析：由于刻度盘的圆周上，存在两种长度不一致的刻度线：一种长一些，另一种短一点。进行尺寸聚类时，可以将这两种长度不一致的刻度线，分别聚类到各自的子类中。第一聚类，是指长一点的那种刻度线形成的子类。第二聚类，则对应短一点的那种刻度线的子类。第一个子类的刻度，它们有一个圆心的，并且它们的刻度线中点，可以连接成一个圆。看看第二聚类的刻度中心和第一聚类的圆心是否重合就可以判断聚类分析的正确性。同样，观察第一聚类的圆，是否穿过第二聚类的每个刻度线，来验证是否正确；利用第一聚类的刻度线的圆心，来验证第二聚类中刻度线的正确性；具体为：a)、检测每个刻度线到圆心的距离，是否一致；b)、检测每个刻度线，是否经过第一聚类中刻度线形成的圆；

2.6)、漏缺刻度线修补：由于相机拍摄的图像，难免受到各种干扰，某个刻度线被错误滤除的可能性是存在的；此时需要进行检查和修补，将漏缺的刻度线补回来；具体方法如下所示：a)、根据前述步骤得到的圆，重新提取所有距离该圆边界在20个像素以内的连通域；b)、每个连通域进行分析，如果连通域是细长的，并且与相邻的刻度线的距离满足等间距特性，则可以将该刻度线加入到进来；

3)、依据暗刻度仪表刻度线、表盘外轮廓、表盘内轮廓为亮圆的特点，进行图像处理以及刻度线的提取，并根据刻度线空间分布特点进行验证，得到暗刻度仪表中刻度线，实现暗刻度仪表中刻度线的检测刻度线检测；

3.1)、圆形拟合：利用连通域的轮廓点，作为边缘点；在这些边缘点的基础上，利用Hough圆形检测算法，进行圆形拟合；在完成圆形拟合之后，还需要统计该圆上边缘点的数目；如果边缘点数目小于圆周长的30%，则舍弃该圆；

3.2)、同心圆检测：为了提高圆形拟合的质量，还需要进行同心圆的检测；将上一步拟合得到的所有的圆，两两之间进行比较；如果两个圆的圆心坐标欧氏距离小于5个像素，则认为是同心圆；在暗刻度仪表中，仅保留同心圆，非同心圆都舍弃；

3.3)、内部轮廓提取：找到同心圆中的最大圆，作为暗刻度仪表中圆形表盘的外轮廓；进一步找到该外轮廓所在连通域的内部轮廓；在内部轮廓的基础上，进行刻度线的提取和分析；

3.4)、刻度线提取：a)、将内部轮廓绘制在新的黑色图像上，内部填充为白色；b)、将内部轮廓的部分碎片形成的半径最小的内圆也绘制在另一幅新的黑色图像上，内部填充为白色；c)、使用尺寸为3的正方形核，将内圆膨胀；为了降低两幅图像在做差时，内圆边界附近出现稍许的残留像素，影响后续检测，需要将内圆外扩；d)、轮廓图与内圆图做差；在轮廓图中为白色像素，但是在内圆图中为黑色像素的，作为差值图中的前景像素，否则为背景；e)、在差值图中提取连通域，作为刻度线；

3.5)、检测结果验证：在得到所有的刻度线之后，需要对其特征进行分析，验证它们的统一性，从而确定刻度线的检测是否正确；从如下几个方面进行验证：a)、刻度线的延长线是否经过或者接近圆心，如果圆心到直线的距离不超过10个像素，则认为经过圆心；b)、刻度线平均亮度，彼此不超过20；c)、刻度线的最小外接矩形，长宽比都大于4；d)、刻度线的最小外接矩形，彼此长度之差不超过5个像素，高度之差不超过3个像素；e)、刻度线中心到圆心距离，彼此不差过5个像素；f)、相邻刻度线之间的此距离，是稳定的；多个距离值，彼此相差不超过5个像素； g)、刻度线满足对称性；

4)、刻度线角度计算：计算每个刻度线的重心位置；利用刻度线对应的圆心位置，将刻度线重心与圆心相连；计算该连接直线对应的角度值，并且存储下来；至此，刻度线检测完成；

本发明的有益效果如下：

本发明采用的自动化策略实现了刻度仪表刻度线位置的自动检测，先进行亮刻度仪表和具有高效方便准确率高的特点。

附图说明

图1为本发明流程图。

具体实施方式

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种仪表刻度线位置自动检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)、通过对二值化刻度仪表图像的最大连通域尺寸分析以及亮度直方图分析判断待分析刻度仪表属于亮刻度仪表还是暗刻度仪表：具有圆盘连通区域的为暗刻度仪表，没有的为亮刻度仪表；亮度直方图偏向高亮度方向的是暗刻度仪表，亮度直方图偏向低亮度方向的是亮刻度仪表；

2)、依据亮刻度仪表中刻度线的形状、尺寸特征进行刻度线提取，之后根据刻度线的空间分布特点对提取到的刻度线进行验证和补漏，得到亮刻度仪表中刻度线；

3)、依据暗刻度仪表刻度线、表盘外轮廓、表盘内轮廓为暗刻度盘为亮圆的特点，进行图像处理以及刻度线的提取，并根据刻度线空间分布特点进行提取刻度线验证，得到暗刻度仪表中刻度线，实现暗刻度仪表中刻度线的检测刻度线检测；

4)、针对亮刻度仪表和暗刻度仪表中的刻度线，计算相对于刻度仪表中心的角度值；

其中，步骤2)中亮刻度仪表中刻度线的形状特征为细长型，基于刻度线的形状为细长型对图像进行非细长型连通区域过滤滤除确定刻度条连通区域；

所述亮刻度仪表中刻度线的尺寸特征为尺寸相似，基于刻度线的尺寸相似特征进行尺寸相似性聚类确定刻度条连通区域；

所述的亮刻度仪表中刻度线空间分布特点是指刻度线的向心性、色彩一致性、刻度线等间距性以及对称性，基于这些特征进行刻度条聚类验证；

步骤3)中的刻度线提取包括以下步骤：a)、将内部轮廓绘制在新的黑色图像上，内部填充为白色；b)、将内部轮廓的部分碎片形成的半径最小的内圆也绘制在另一幅新的黑色图像上，内部填充为白色；c)、使用尺寸为3的正方形核，将内圆膨胀；d)、轮廓图与内圆图做差；在轮廓图中为白色像素，但是在内圆图中为黑色像素的，作为差值图中的前景像素，否则为背景；e)、在差值图中提取连通域，作为刻度线；

所述的步骤3)中的提取刻度线验证包括以下几方面的检测：a)、检测刻度线的延长线是否经过或者接近圆心，如果圆心到直线的距离不超过10个像素，则认为经过圆心；b)、检测刻度线平均亮度：刻度线平均亮度，彼此不超过20；c)、检测刻度线的最小外接矩形：刻度线的最小外接矩形长宽比都大于4，彼此长度之差不超过5个像素，高度之差不超过3个像素；d)、检测刻度线中心到圆心距离：刻度线中心到圆心距离彼此不差过5个像素；e)、检测相邻刻度线之间的此距离：相邻刻度线之间的此距离是稳定的；多个距离值，彼此相差不超过5个像素；e)、检测刻度线的对称性：刻度线满足对称性。

2.根据权利要求1所述的仪表刻度线位置自动检测方法，其特征在于，尺寸相似性聚类确定刻度条连通区域的过程如下：

a)、设定初始聚类数目为1；b)、遍历各个连通域，依次将各个连通域加入聚类；c)、计算当前聚类中连通域的长和宽的平均值；d)、如果当前聚类中，长和宽的标准差，有一个超过了阈值5，则将新的连通域单独作为一个类；e)、依次遍历，直到所有的连通域都已经放入到聚类中为止；f)、找到数目最多的两个聚类，作为待考察的连通域。

3.根据权利要求1所述的仪表刻度线位置自动检测方法，其特征在于，步骤2)还包括在刻度条聚类验证后进行的通过圆形拟合滤除不属于圆形上的刻度线步骤。

4.根据权利要求1所述的仪表刻度线位置自动检测方法，其特征在于，步骤3)中所述的图像处理以及刻度线提取过程如下：

a)、圆形拟合，舍弃不合格圆：利用连通域的轮廓点，作为边缘点；在这些边缘点的基础上，利用Hough圆形检测算法，进行圆形拟合；统计拟合圆上边缘点的数目，如果边缘点数目小于圆周长的30％，则认为该拟合圆不合适，舍弃；

b)、同心圆检测，保留同心圆：将拟合得到的所有的圆，两两之间进行比较；如果两个圆的圆心坐标欧氏距离小于5个像素，则认为是同心圆，保留，否则，舍弃；

c)、确定外部轮廓和内部轮廓：找到同心圆中的最大圆，作为暗刻度仪表中圆形表盘的外轮廓；进一步找到该外轮廓所在连通域的内部轮廓，在内部轮廓进行刻度线提取。