CN109086763B - 一种指针式仪表读取方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种指针式仪表读取方法，包括对仪表图像进行预处理；获取表盘的圆心坐标；获取圆心坐标下的指针角度；根据指针角度计算读数值。同时也公开了使用该方法的指针式仪表读取装置。本发明对现有的霍夫变换进行了改进，先通过预处理后的图像获取圆心坐标，根据圆心坐标获取指针的角度，最后根据指针角度获取读数值；本发明受图像清晰度以及环境的影响较小，可在自然场景下准确的读出仪表读数值。

Description

一种指针式仪表读取方法及装置
技术领域
本发明涉及一种指针式仪表读取方法及装置，属于图像处理技术领域。
背景技术
电力设备体型庞大，有很多设备使用液压、气压等原理进行高重量设备驱动，所以设备的指针式仪表展示的液压、气压状态是巡检工作中的重要事项。而在现实环境中，主要依靠人工肉眼去查看，但往往由于输电线路长、变电站区域大、配电分布广等特点，特别是一线的员工在现场工作繁重，长期的持续工作，导致现场员工由于生理劳累的问题，往往较少的去查看指针式仪表，或者基本一个月查看一次各类设备的仪表，潜在安全风险很大。
随着机器学习和机器视觉的快速发展，现在有很多基于图像处理的仪表读取方法，如“一种基于图像识别技术的指针仪表识别方法”，图像通过坐标变换，将圆形表盘变成极坐标意义下的矩形，对其进行从上至下的扫描，获取指针位置信息，当这种方法必须固定好拍摄装置，对图像的属性要求很高；类似的方法还有很多，有的对图像的清晰度有要求，有的对光照、背景干扰有要求。
在实际应用时，拍摄都是在自然场景下，图像的清晰度、光照等不能很好的控制，很难达到现有方法中所需的条件，因此现有方法在实际中不是很适用。
发明内容
本发明提供了一种指针式仪表读取方法及装置，可在自然场景下对指针式仪表进行识别。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
一种指针式仪表读取方法，包括，
对仪表图像进行预处理；
获取表盘的圆心坐标；
获取圆心坐标下的指针角度；
根据指针角度计算读数值。
还包括，
在自然场景中，对仪表所在现场进行图像采集；
利用图像特征HOG，结合支持向量机对采集的图像进行检测，从图像中提取出仪表所在的部分，将其作为仪表图像。
仪表图像预处理的过程为，依次对仪表图像进行灰度化处理、直方图均衡化、中值滤波以及双边滤波。
获取圆心坐标的过程为，
11)对预处理后的仪表图像进行边缘检测，得到边缘图像；
12)任意选择边缘图像中的一个坐标点(x，y)，定义搜索半径radius、搜索半径范围(0，R)、步长A；
13)从以坐标点(x，y)为圆心、radius为半径的圆上选择若干个坐标点，检测这些坐标点的预设邻域B1内是否均有边缘点；若不是，则转至步骤14，若是，则转至步骤15；
14)调整搜索半径radius＝radius+A，判断调整后的搜索半径是否在搜索半径范围内，若是，则转至步骤13，否则判定坐标点(x，y)不是圆心；
15)从以(x，y)为圆心、radius为半径的圆上选择更多的坐标点，检测这些坐标点的预设邻域B2内是否均有边缘点；若不是，则转至步骤14；若是，则(x，y，radius)为一组圆参数，判断边缘图像中所有坐标点是否遍历完成，若完成，则转至步骤16，否则选择下一个坐标点转至步骤13；
16)从所有的圆参数中选择radius最大的作为表盘半径，对应的坐标点即为圆心坐标(c_x，c_y)。
步骤13中选择的坐标点为(x-radius，y)、(x+radius，y)、(x，y-radius)和(x，y+radius)。
获取指针角度的过程为，
21)计算预处理后的图像中像素点pt与圆心坐标(c_x，c_y)所在直线的角度i，acc_gray[i]＝acc_gray[i]+pt的灰度值，acc_ptr[i]＝acc_ptr[i]+1；
其中，acc_gray[i]为以(c_x，c_y)坐标为圆心，圆心角为i方向上的像素累计灰度值，各方向上的像素初始累计灰度值为0；acc_ptr[i]为以(c_x，c_y)坐标为圆心，圆心角为i方向上的像素点总数，各方向上的像素点初始总数为0；
22)遍历所有像素点后，计算每个圆心角方向上的平均灰度值acc_gray[i]/acc_ptr[i]；
23)选择最小平均灰度值对应的角度为指针角度。
若存在若干个平均灰度值与最小平均灰度值的差值小于预设阈值C，则判定圆心坐标(c_x，c_y)不准确，获取圆心坐标(c_x，c_y)预设邻域B3内的坐标点，以这些坐标点作为新的圆心坐标，计算最小平均灰度值，这些最小平均灰度值中最小值对应的圆心坐标即为最终的圆心坐标(x_best，y_best)，对应的角度即为最终的指针角度i_best。
读数值计算公式为，
Figure BDA0001739186110000031
其中，read为读数值，i_best为指针角度，start为刻度开始角度，end为刻度终止角度，total为仪表的量程。
一种指针式仪表读取装置，所述装置为具有摄像功能的智能终端，该智能终端的芯片采用权利要求1～8任意一项所述的方法读取仪表。
智能终端能收发信号。
本发明所达到的有益效果：本发明对现有的霍夫变换进行了改进，先通过预处理后的图像获取圆心坐标，根据圆心坐标获取指针的角度，最后根据指针角度获取读数值；本发明受图像清晰度以及环境的影响较小，可在自然场景下准确的读出仪表读数值。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为仪表所在现场采集的图像；
图3为仪表图像；
图4为指针识别结果图；
图5为本发明装置的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种指针式仪表读取方法，包括以下步骤：
步骤1，在自然场景中，对仪表所在现场进行图像采集，采集图像如图2所示。
步骤2，利用图像特征HOG，结合支持向量机对采集的图像进行检测，从图像中提取出仪表所在的部分，将其作为仪表图像，如图3所示。
现有的提取方法有很多，这里采用HOG特征与支持向量机(即分类器)结合的方法，具体如下：
首先是训练分类器，因为背景情况复杂，而仪表的图像变化相较背景不大，选取正样本和负样本，正样本一般取100个，负样本一般取250个，正样本为包含仪表和少量边缘背景的图像，背景是随机生成的任意不含仪表的图像。为了减小计算量，提高运算效率，对图像进行了尺寸变换，一般变换为480*640，然后选取64*64大小的检测窗口。
提取样本的HOG特征(具体提取过程是现有技术，这里不详叙述了)，一般选取block(块)为16*16，cell(块单元)为8*8，块步进值为8个像素，梯度方向数sbins为5，得到所有正负样本的特征向量，通过选取检测窗口，提取特征，输入特征向量到训练好的分类器完成对于仪表的识别检测。
考虑到仪表在图像中的大小并不是一致的，HOG特征是不具备尺度不变的，训练好的分类器也只能以固定维度的特征向量作为输入。这里利用图像金字塔的思想，对原图像进行放大缩小，从而保证检测窗口的尺寸不变情况下能够检测不同大小的仪表。对原图进行多次缩小和放大得到了一组图像，用相同的检测窗口对得到的所有图像进行检测，从每个尺寸大小的图像中选出分类器得到最可能的仪表位置，再比较出最优的尺寸上的仪表作为最终结果。
为了加快检测的速度，先对所有图像中最小尺寸的图像进行检测，这样能够让检测窗口更可能包含住仪表部分，构建检测窗口，进行步长为1的滑动检测得到当前窗口位置图像的HOG特征向量，然后送入分类器进行打分，遍历整张图像，选出得分最高的位置坐标，即为该图像中最有可能为仪表的位置。之后对于其他尺寸的图像进行检测时，不必再遍历整张图像，而是在这个位置的邻域内进行窗口滑动，这样可以大大提高检测效率。在对每张图进行上述操作得到各自的最大分值，选出最大得分对应的图像及检测出的仪表位置，按照当前尺寸和原图尺寸比例还原出仪表在原图中的位置和大小，并提取出相应部分的图像。
步骤3，对仪表图像进行预处理。
由于获得的仪表图像受关照、阴影等影响，增加了读数难度，因此对仪表图像进行预处理。
首先对仪表图像进行灰度化处理以减少颜色干扰和减少运算量，对灰度图像进行直方图均衡化，然后采用中值滤波，即像素灰度取领域内中位数，之后使用双边滤波，让图像中阴影的干扰减小。
步骤4，获取表盘的圆心坐标。
具体过程如下：
11)对预处理后的仪表图像进行边缘检测，得到边缘图像。
12)任意选择边缘图像中的一个坐标点(x，y)，x、y分别为坐标点的横坐标和纵坐标，定义搜索半径radius、搜索半径范围(0，R)、步长A，A取值一般为1。
13)从以坐标点(x，y)为圆心、radius为半径的圆上选择若干个坐标点，检测这些坐标点的预设邻域B1内是否均有边缘点；若不是，则转至步骤14，若是，则转至步骤15。
步骤13是初步的搜索，要尽可能的将不是圆心的坐标点排除，以降低后续搜索的量，因此选择不同方向的四个坐标点，即(x-radius，y)、(x+radius，y)、(x，y-radius)和(x，y+radius)，这四个坐标点两两位于一条直线上，并且方向相反。
14)调整搜索半径radius＝radius+A，判断调整后的搜索半径是否在搜索半径范围内，若是，则转至步骤13，否则判定坐标点(x，y)不是圆心。
15)从以(x，y)为圆心、radius为半径的圆上选择更多的坐标点，检测这些坐标点的预设邻域B2内是否均有边缘点；若不是，则转至步骤14；若是，则(x，y，radius)为一组圆参数，判断边缘图像中所有坐标点是否遍历完成，若完成，则转至步骤16，否则选择下一个坐标点转至步骤13。
步骤15是进一步的搜索，与步骤13的道理类似，可选择16个坐标点，对应的横坐标为x、x±radius/4、x±radius/2以及x±3*radius/4。
16)从所有的圆参数中选择radius最大的作为表盘半径，对应的坐标点即为圆心坐标(c_x，c_y)。
步骤5，获取圆心坐标下的指针角度。
具体过程为：
21)计算预处理后的图像中像素点pt与圆心坐标(c_x，c_y)所在直线的角度i，acc_gray[i]＝acc_gray[i]+pt的灰度值，acc_ptr[i]＝acc_ptr[i]+1；
其中，acc_gray[i]为以(c_x，c_y)坐标为圆心，圆心角为i方向上的像素累计灰度值，各方向上的像素初始累计灰度值为0；acc_ptr[i]为以(c_x，c_y)坐标为圆心，圆心角为i方向上的像素点总数，各方向上的像素点初始总数为0。
22)遍历所有像素点后，计算每个圆心角方向上的平均灰度值acc_gray[i]/acc_ptr[i]。
23)选择最小平均灰度值对应的角度为指针角度。
若存在若干个平均灰度值与最小平均灰度值的差值小于预设阈值C，则判定圆心坐标(c_x，c_y)不准确，获取圆心坐标(c_x，c_y)预设邻域(邻域是以坐标点为圆心的一个圆)B3内的坐标点，以这些坐标点作为新的圆心坐标，计算最小平均灰度值，这些最小平均灰度值中最小值对应的圆心坐标即为最终的圆心坐标(x_best，y_best)，对应的角度即为最终的指针角度i_best。
将图3经过步骤4和步骤5的处理后如图4所示，从图中可以看出，测出的指针方向与实际的方向几乎没有误差。
步骤6，根据指针角度计算读数值。
由于仪表的刻度是均匀间隔的，利用角度比例关系可得到读数值，具体公式如下：
Figure BDA0001739186110000081
其中，read为读数值，i_best为指针角度，start为刻度开始角度，end为刻度终止角度，total为仪表的量程。
上述方法先利用图像特征HOG，结合支持向量机对采集的图像进行检测，提取出仪表所在的图像部分，即仪表图像，然后通过图像处理方法，结合改进的霍夫变换得到指针角度，从而获得读数值。在实际应用时，受图像清晰度以及环境的影响较小，可在自然场景下准确的读出仪表读数值。
一种指针式仪表读取装置，该装置为具有摄像功能、收发信号的智能终端，该智能终端的芯片采用上述方法读取仪表。
这里的智能终端可以采用常见的智能手机，只需在智能手机内安装与上述方法匹配的APP即可。
为了更加实用，可以将上述智能终端与常用的巡检手电进行结合，即之间将智能终端安装在巡检手电上，同时两者公用一套电源，具体如图5所示，包括基带芯片、后端芯片、存储器、摄像头、射频收发器、功放、GPS芯片、前端开关、显示器和天线。显示器和摄像头均与后端芯片连接，GPS芯片、后端芯片、存储器和射频收发器均与基带芯片连接，天线、前端开关和功放依次连接，功放和前端开关均与射频收发器连接。
后端芯片为DSP，基带芯片包括相连的DBB(数字基带芯片)和ABB(模拟基带芯片)，GPS芯片、DSP和存储器与DBB连接，射频收发器与ABB连接。
上述显示器若为触摸式显示器，则装置没有按键模块；若显示器仅用以显示，则装置还包括与DBB连接的按键模块。
在使用时，通过摄像头采集图像，然后对仪表进行读取，读取的结果可直接在显示器上显示，也可通过射频收发器发往后台。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种指针式仪表读取方法，其特征在于：包括，
对仪表图像进行预处理；
获取表盘的圆心坐标；
获取圆心坐标的过程为，
11)对预处理后的仪表图像进行边缘检测，得到边缘图像；
12)任意选择边缘图像中的一个坐标点(x，y)，定义搜索半径radius、搜索半径范围(0，R)、步长A；
13)从以坐标点(x，y)为圆心、radius为半径的圆上选择若干个坐标点，检测这些坐标点的预设邻域B1内是否均有边缘点；若不是，则转至步骤14，若是，则转至步骤15；
14)调整搜索半径radius＝radius+A，判断调整后的搜索半径是否在搜索半径范围内，若是，则转至步骤13，否则判定坐标点(x，y)不是圆心；
15)从以(x，y)为圆心、radius为半径的圆上选择更多的坐标点，检测这些坐标点的预设邻域B2内是否均有边缘点；若不是，则转至步骤14；若是，则(x，y，radius)为一组圆参数，判断边缘图像中所有坐标点是否遍历完成，若完成，则转至步骤16，否则选择下一个坐标点转至步骤13；
16)从所有的圆参数中选择radius最大的作为表盘半径，对应的坐标点即为圆心坐标(c_x，c_y)；
获取圆心坐标下的指针角度，
获取指针角度的过程为，
21)计算预处理后的图像中像素点pt与圆心坐标(c_x，c_y)所在直线的角度i，acc_gray[i]＝acc_gray[i]+pt的灰度值，acc_ptr[i]＝acc_ptr[i]+1；
其中，acc_gray[i]为以(c_x，c_y)坐标为圆心，圆心角为i方向上的像素累计灰度值，各方向上的像素初始累计灰度值为0；acc_ptr[i]为以(c_x，c_y)坐标为圆心，圆心角为i方向上的像素点总数，各方向上的像素点初始总数为0；
22)遍历所有像素点后，计算每个圆心角方向上的平均灰度值acc_gray[i]/acc_ptr[i]；
23)选择最小平均灰度值对应的角度为指针角度；
根据指针角度计算读数值。
2.根据权利要求1所述的一种指针式仪表读取方法，其特征在于：还包括，
在自然场景中，对仪表所在现场进行图像采集；
利用图像特征HOG，结合支持向量机对采集的图像进行检测，从图像中提取出仪表所在的部分，将其作为仪表图像。
3.根据权利要求1所述的一种指针式仪表读取方法，其特征在于：仪表图像预处理的过程为，依次对仪表图像进行灰度化处理、直方图均衡化、中值滤波以及双边滤波。
4.根据权利要求1所述的一种指针式仪表读取方法，其特征在于：步骤13中选择的坐标点为(x-radius，y)、(x+radius，y)、(x，y-radius)和(x，y+radius)。
5.根据权利要求1所述的一种指针式仪表读取方法，其特征在于：若存在若干个平均灰度值与最小平均灰度值的差值小于预设阈值C，则判定圆心坐标(c_x，c_y)不准确，获取圆心坐标(c_x，c_y)预设邻域B3内的坐标点，以这些坐标点作为新的圆心坐标，计算最小平均灰度值，这些最小平均灰度值中最小值对应的圆心坐标即为最终的圆心坐标(x_best，y_best)，对应的角度即为最终的指针角度i_best。
6.根据权利要求1所述的一种指针式仪表读取方法，其特征在于：读数值计算公式为，
Figure FDA0003244581340000031
其中，read为读数值，i_best为指针角度，start为刻度开始角度，end为刻度终止角度，total为仪表的量程。
7.一种指针式仪表读取装置，其特征在于：所述装置为具有摄像功能的智能终端，该智能终端的芯片采用权利要求1～6任意一项所述的方法读取仪表。
8.根据权利要求7所述的一种指针式仪表读取装置，其特征在于：智能终端能收发信号。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110110733A (zh) * 2019-05-15 2019-08-09 深圳供电局有限公司 指针式仪表读数方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110222688B (zh) * 2019-06-10 2021-06-18 重庆邮电大学 一种基于多层次相关滤波的仪表定位方法
CN111008636A (zh) * 2019-10-15 2020-04-14 安徽清新互联信息科技有限公司 一种指针式仪表的读取方法及系统
CN112464986B (zh) * 2020-10-30 2023-01-24 山东浪潮科学研究院有限公司 一种指针型圆盘仪表的读数方法及设备
CN115222817B (zh) * 2022-08-31 2022-11-29 成都千嘉科技股份有限公司 一种指针式压力表的指针定位方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521560A (zh) * 2011-11-14 2012-06-27 上海交通大学 高鲁棒仪表指针图像识别方法
CN103714329A (zh) * 2013-12-31 2014-04-09 长安大学 一种仪表指针识别的检测算法
CN103759758A (zh) * 2014-01-26 2014-04-30 哈尔滨工业大学 一种基于机械角度和刻度识别的汽车仪表指针的位置检测方法
CN104392206A (zh) * 2014-10-24 2015-03-04 南京航空航天大学 一种指针式仪表读数自动识别的图像处理方法
CN104751187A (zh) * 2015-04-14 2015-07-01 山西科达自控股份有限公司 抄表图像自动识别方法
CN108564085A (zh) * 2018-03-13 2018-09-21 南京大学 一种自动读取指针式仪表读数的方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020095803A1 (en) * 2001-01-19 2002-07-25 Mark Meek Compass ruler measurement device
CN103134546B (zh) * 2012-12-14 2015-08-19 中国人民解放军63963部队 一种针对特种车辆指针式仪表的半自动校验方法
CN104298994B (zh) * 2014-02-28 2017-12-05 郑州金惠计算机系统工程有限公司 一种指针式仪表读数识别方法及装置
CN107239742B (zh) * 2017-05-11 2020-06-09 安徽慧视金瞳科技有限公司 一种仪表指针刻度值计算方法
CN107609557B (zh) * 2017-08-24 2020-09-08 华中科技大学 一种指针式仪表读数识别方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102521560A (zh) * 2011-11-14 2012-06-27 上海交通大学 高鲁棒仪表指针图像识别方法
CN103714329A (zh) * 2013-12-31 2014-04-09 长安大学 一种仪表指针识别的检测算法
CN103759758A (zh) * 2014-01-26 2014-04-30 哈尔滨工业大学 一种基于机械角度和刻度识别的汽车仪表指针的位置检测方法
CN104392206A (zh) * 2014-10-24 2015-03-04 南京航空航天大学 一种指针式仪表读数自动识别的图像处理方法
CN104751187A (zh) * 2015-04-14 2015-07-01 山西科达自控股份有限公司 抄表图像自动识别方法
CN108564085A (zh) * 2018-03-13 2018-09-21 南京大学 一种自动读取指针式仪表读数的方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Development of an Automatic Reading Method and Software for Pointer;Wenbin Zheng 等;《2017 First International Conference on Electronics Instrumentation & Information Systems (EIIS)》;20180222;第1-6页 *
一种智能变电站指针式仪表读数识别方法;王东灿;《电脑知识与技术》;20180531;第14卷(第14期);第191-192页 *
基于图像处理的指针式仪表智能识别方法研究;杨志娟;《计算机测量与控制》;20151231;第23卷(第05期);第1717-1720页 *

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