CN109993166B - 基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法。本发明一种基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法，包括：S1：获取包含待识别读数的指针式仪表表盘的图像；S2：利用训练好的目标检测网络对S1中所的图像进行检测，获得仪表表盘区域的顶点坐标，并提取该区域作为表盘图像，缩放至统一大小；S3：对表盘图像进行灰度化、图像滤波、细节增强及二值化等预处理操作，得到只有前景和背景的表盘二值化图像。本发明的有益效果：(1)基于刻度查找的方法识别指针式仪表的读数，不仅能够应用于均匀刻度仪表，也能应用于非均匀刻度仪表，方法适应性更强，应用范围更广。

Description

基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法。
背景技术
现代工业生产中广泛存在着各式各样的监控仪表，它们指示生产中各环节的状态，在保证生产有序高效地进行中起到了不可或缺的作用。目前常见的仪表有指针式仪表和数字式仪表两种，指针式仪表由于具有抗电磁干扰、抗震、耐油污等特点，在矿井、采油、电力、计量、军工等领域广泛应用。另外由于防冻防水、价格低廉等原因，在制造业、能源化工领域仍存在大量的指针式仪表。
为了监控监测当前生产状态及系统异常等信息，需要获取各种仪表的读数。传统的人工判读方法不仅存在低效率、管理困难和实时性差等问题，由于有人的参与，因此难以避免会受到各种人为因素的干扰，例如人眼视觉对表盘观测角度的问题、人员本身的视觉疲劳问题、观测距离造成的误差以及光照对指针的影响所造成偏差等。为了解决以上问题，已有不少借助计算机图像处理进行指针式仪表读数自动识别的方法提出。
传统技术存在以下技术问题：
现有的技术大多通过获取转动中心、检测指针并计算指针与零刻度线的夹角、根据角度比例关系计算指针式仪表读数。这将带来以下几个问题：第一，其计算读数的方式决定了其只能用于均匀刻度的仪表，对于非均匀刻度的仪表不适用；第二，对于指针转动中心不明显的仪表不适用；第三，需要人工提供大量先验知识，如零刻度线位置、最大量程、最大量程对应的角度等，有些还要提前做好模板，部署繁琐且工作量大。
相关技术1：
专利“变电站宽刻度指针式仪表自动识别方法”，申请号201810207331.0。该发明专利涉及一种变电站款刻度指针式仪表的自动识别方法，其首先读入图像并进行预处理，然后通过约束条件确定表盘内的矩形进而确定刻度。该方法通过椭圆拟合来获得表盘圆心及半径，并通过圆心及半径筛选LSD线段检测算法检测到的线段来获得指针位置。最后通过指针占两数字刻度之间的角度来计算读数。缺点：处理的表盘单一，椭圆拟合的方法使得其不能处理方形表盘；对表盘刻度有要求(宽刻度)。
相关技术2：
专利“一种指针式仪表读数自动识别方法”，申请号201611055991.9。该发明专利首先采集仪表模板，并把模板图、模板图中仪表最大最小量程、单位，以及模板仪表指针当前位置的读数，保存模板库中；然后利用SIFT特征匹配和模板库中的信息完成待测图中表盘的定位和校准；最后利用霍夫变换检测指针直线，结合角度法计算仪表读数。缺点：需要预先制作模板、预先告知最大最小量程等信息，工作量大；角度法计算仪表读数使得其无法用于非均匀刻度的仪表。
相关技术3：
专利“一种基于图像处理的指针式仪表读数自动识别方法”，申请号201810033421.2。该发明专利首先对图像进行灰度化，用Canny算子检测边缘并根据轮廓外接矩形占空比、宽高比的形状特征确定表盘轮廓，并提取表盘区域；然后利用LSD算法检测线段，通过判断线段的一个端点到线段另一端点与表盘区域图像中心连成的直线的距离来确定刻度线；接着，统计各刻度线上像素点与表盘中心的连线与x轴的夹角，通过关系式筛选得到特定角度，则该角度上的直线为主刻度线；通过霍夫变换检测指针，并通过字符OCR识别刻度数值；最后通过距离法，通过计算指针到左、右两侧最近主刻度线的距离，并利用已知主刻度线的值计算表盘读数。缺点：无法应用于方形表盘等转动中心不在表盘中央的指针式仪表；对于非均匀刻度的表盘，该方法会带来较大的读数误差。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法，本发明能够适用于均匀刻度与非均匀刻度、圆形表盘与方形表盘等多种形式的指针式仪表，在准确识别仪表读数的同时，无需人工干预及提供先验信息，大大方便了部署和应用过程，具有较强的适应性、鲁棒性及较高的准确性。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法，包括：
S1：获取包含待识别读数的指针式仪表表盘的图像；
S2：利用训练好的目标检测网络对S1中所的图像进行检测，获得仪表表盘区域的顶点坐标，并提取该区域作为表盘图像，缩放至统一大小；
S3：对表盘图像进行灰度化、图像滤波、细节增强及二值化等预处理操作，得到只有前景和背景的表盘二值化图像；
S4：利用累计概率霍夫变换检测表盘二值化图像中的线段，取最长线段作为指针，且判断指针始末端点；
S5：利用自适应刻度查找算法，根据指针末端点位置，对表盘二值化图像查找表盘刻度，得到表盘所有刻度位置；
S6：利用候选目标查找、候选目标筛选、单数字识别和数字组合的方法，对表盘二值化图像识别刻度标度；
S7：利用刻度数值推断算法，根据S6识别出的刻度标度，计算出S5查找到的所有刻度所代表的值；
S8：根据指针末端点位置及其两端最近刻度，计算仪表读数。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。
一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一项所述的方法。
本发明的有益效果：
(1)基于刻度查找的方法识别指针式仪表的读数，不仅能够应用于均匀刻度仪表，也能应用于非均匀刻度仪表，方法适应性更强，应用范围更广；
(2)方法实现过程中不依赖指针转动中心的获取，本发明可应用于圆形表和指针转动中心不明显或被遮挡的方形仪表；
(3)识别过程全自动，无需人工提供如零刻度线位置、最大量程、最大量程对应的角度等先验知识，大大节省了人力，便于本发明的部署应用；
(4)仪表表盘区域顶点坐标、网络模型参数、表盘刻度等信息可以保存至磁盘文件，重复识别读数时可以直接加载文件而无需重复训练或检测，加快了识别的速度。
附图说明
图1是本发明基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法的流程示意图。
图2是本发明基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法中的自适应刻度查找算法流程图。
图3是本发明基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法中的同一仪表多次识别读数的流程示意图。
图4是本发明基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法中的待处理的图像示意图。
图5是本发明基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法中的刻度查找结果示意图。
图6是本发明基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法中的刻度标度识别结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
参阅图1，一种基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法，包括以下步骤：
S1：获取包含待识别读数的指针式仪表表盘的图像；
S2：利用训练好的目标检测网络对S1中所的图像进行检测，获得仪表表盘区域的顶点坐标，并提取该区域作为表盘图像，缩放至统一大小；
S3：对表盘图像进行灰度化、图像滤波、细节增强及二值化等预处理操作，得到只有前景和背景的表盘二值化图像；
S4：利用累计概率霍夫变换检测表盘二值化图像中的线段，取最长线段作为指针，且判断指针始末端点(本发明所述始端为靠近转动中心的一端，末端为远离转动中心的一端，对于刻度的始末端亦是如此，下同)；
S5：利用自适应刻度查找算法，根据指针末端点位置，对表盘二值化图像查找表盘刻度，得到表盘所有刻度位置；
S6：利用候选目标查找、候选目标筛选、单数字识别和数字组合的方法，对表盘二值化图像识别刻度标度；
S7：利用刻度数值推断算法，根据S6识别出的刻度标度，计算出S5查找到的所有刻度所代表的值；
S8：根据指针末端点位置及其两端最近刻度，计算仪表读数。
进一步地，所述S1中获取的包含待识别读数的指针式仪表表盘图像为RGB三通道彩色图像。
进一步地，所述S2中目标检测网络采用SSD-MobileNet模型，该模型采用MS COCO数据集进行训练。提取出表盘区域图像后，采用双线性插值法将表盘区域图像缩放至长宽为IMG_SIZE*IMG_SIZE。
进一步地，所述S3中进行预处理时，包含以下步骤：
S31：灰度化，采用加权平均法，对原RGB三通道彩色图像的每一个像素(R(x，y)，G(x，y)，B(x，y))，灰度图相应的像素灰度值gray(x，y)由以下公式确定：
gray(x，y)＝0.299·R(x，y)+0.578·G(x，y)+0.114·B(x，y)
S32：图像滤波，采用高斯滤波算法。高斯算子平滑模板大小为(g_size*g_size)，权值由下式给出：
Figure GDA0002057880270000061
式中σ为方差，方差越大图像越模糊。滤波后图像点(x0，y0)的值由下式算出：
Figure GDA0002057880270000071
其中
Figure GDA0002057880270000072
S33：细节增强，采用形态学黑帽操作，其结构元素采用blk_size*blk_size的矩形核，公式如下：
Figure GDA0002057880270000073
其中，h为黑帽操作后的图像，f为黑帽操作前的图像，b为结构元素，
Figure GDA0002057880270000074
表示膨胀，
Figure GDA0002057880270000075
表示腐蚀。
S34：二值化，采用高斯分布加权的局部阈值法，其高斯模板大小为bin_size*bin_size，二值化后的图像dst与二值化前的图像src之间的关系如下：
Figure GDA0002057880270000076
其中T为比较阈值，对于每个像素点(x0，y0)，其比较阈值T由下式决定：
Figure GDA0002057880270000077
式中g(x，y)为高斯函数，如上式(1)，D为点集，如上式(2)，C为常数。
进一步地，所述S4中查找指针并确定指针始末端的算法，步骤如下：
S41：给定累计概率霍夫变换的参数，距离分辨率rho，角度分辨率theta，累加器阈值threshold，最短线段长度minLineLength及最大线段间距maxLineGap，利用累计概率霍夫变换查找表盘二值化图像中的线段，其端点坐标(x1，y1，x2，y2)存入列表pin_list；
S42：对pin_list中的每一条线段，用以下公式计算其长度length：
Figure GDA0002057880270000081
S43：保留最长的线段作为指针线段pin，其端点坐标为(xp1，yp1，xp2，yp2)；
S44：判断指针pin的始末端点，步骤如下：
S441：取表盘区域图像中心(IMG_SIZE/2，IMG_SIZE/2)，利用上式(3)分别计算其与点(xp1，yp1)和点(xp2，yp2)的距离；
S442：与图像中心距离短的点确定为始端点(xp2，yp2)，与图像中心距离远的点确定为末端点(xp1，yp1)。
进一步地，所述S5中自适应刻度查找算法，步骤如下：
S51：设置查找方向标记dir为顺时针(CW)；
S52：初始化矩形搜索框长为l，宽为w，中心c(x0，y0)位于指针末端点，旋转角度α为指针的旋转角度，尝试次数m＝0，指定最大尝试次数M和单次步长s，其中指针旋转角度按下式计算：
Figure GDA0002057880270000091
S53：矩形搜索框按当前旋转角度α的法线方向平移s，即其中心c按以下公式更新：
Figure GDA0002057880270000092
Figure GDA0002057880270000093
S54：给定累计概率霍夫变换(PPHT)的参数，距离分辨率rho，角度分辨率theta，累加器阈值threshold，最短线段长度minLineLength及最大线段间距maxLineGap。利用PPHT检测搜索框的直线段。若为空，则m+＝1，若m＞M，则退出，否则重新返回S53；若检测直线段不为空，清空尝试次数m＝0，进入S55；
S55：利用公式(3)计算线段长度，取检测结果中最长的线段，记录端点信息；
S56：利用公式(4)计算线段旋转角度，更新搜索框旋转角度α为该线段旋转角度，同时搜索框长l+＝1；
S57：利用PPHT检测搜索框的直线段。若为空，取上次记录作为该刻度最终结果，返回S53；若不为空，利用公式(3)计算检测结果中所有线段的长度，若最大值比上次搜索结果大，返回S56继续查找，否则取上次记录作为该刻度最终结果，返回S53。
上述步骤为顺时针(CW)查找刻度的算法，若要逆时针查找，只需在S51把查找方向dir标记为逆时针(CCW)。
进一步地，对于S5所有查找到的刻度，按S44所述的方法判断每条刻度的始末端，并把每条刻度的始末端点按顺时针方向储存在列表scales里。
进一步地，对于S6所述识别刻度标度，具体步骤如下：
S61：候选目标查找，采用连通域分析的方法，并根据目标矩形框长宽比、连通区域密度等条件锁定候选目标，步骤如下：
S611：采用两步法(two-pass)分析表盘二值图像中所有的连通区域，用最小外接矩形框标记所获得的连通域，把所有矩形框顶点存入列表connected_area；
S612：给定高宽比下限hw_ratio_low，高宽比上限hw_ratio_high，连通域密度下限density_low和连通域密度上限density_high。对于connected_area中的每个矩形框，排除不符合下两式者：
Figure GDA0002057880270000101
Figure GDA0002057880270000102
其中height为矩形高，width为矩形宽，pixel_count为该连通域像素点数。此时剩下的连通域即为候选目标，仍将其矩形框顶点存入列表connected_area。
S62：候选目标筛选，利用距离法进一步筛选connected_area中的目标，步骤如下：
S621：对于connected_area中的每一个矩形，判断S5查找到的刻度是否有刻度中心落在矩形框内，若有，将该矩形框排除；
S622：给定最大距离NUM_SCALE_DIST，对于connected_area中的每一个矩形，利用公式(3)判断其中心点与每一条刻度始端点的距离，若其与所有刻度的距离均大于NUM_SCALE_DIST，则将该矩形框排除；
S623：经上述步骤排除剩下的矩形框存入列表num_candidates。
S63：对num_candidates中的候选目标进行单数字识别。本发明采用卷积神经网络识别候选目标代表的数字，具体步骤如下：
S631：构建卷积神经网络，本发明所用网络含有3个卷积层，其卷积核维度分别为[5,5,1,32]，[5,5,32,64]和[5,5,64,64]，每个卷积层均后均有窗口大小为2,步长为2的最大池化操作。之后接两个全连接层，维度分别为[1024,512]和[512,10]，并进行softmax操作。该网络所有非线性化均采用修正线性单元ReLU函数。该网络输入为28*28的单通道图像，输出为十个数字可能的概率；
S632：利用MNIST手写数字数据集对上述卷积神经网络进行训练，保存训练好的模型参数；
S633：利用上述模型预测num_candidates中的每个目标，并保存其预测数字值；
S64：在预测出每个目标所代表的数字之后，需要把数字组合成实际有意义的数值，本方法采用的数字组合方法步骤如下：
S641：给定矩形宽比例widthRatio，高比例heightRatio，对于num_candidates中的每一个单数字目标，搜索其自身宽度乘widthRatio、自身高度乘heightRatio范围内是否有其他单数字目标，若有，则分为一组；
S642：对每一个分组中的单数字进行排序，使得其x坐标小的位于分组开头；
S643：采用“按权相加”的方法，把已分组排序的单数字组合成整数，公式如下所示；
Figure GDA0002057880270000121
其中v为整数结果，n为分组中数字个数，dn-1为位于分组开头的第1个数字，分组可表示为
Figure GDA0002057880270000122
S644：判断是否存在数字0位于分组开头且数字个数大于1的分组，若有，表示所有分组均是小数，采用定点数，小数点固定于分组开头第一个数字之后。
进一步地，所述S7中刻度数值推断算法，步骤如下：
S71：为了区分刻度的长、中、短(或长、短)类型，对scales列表里的刻度运用K均值(K-means)算法对其长度进行聚类，聚簇个数k分别指定为2和3；
S72：给定聚簇中心最小距离∈，排除聚簇中心距离小于∈的k取值，得到唯一聚类方案及每一条刻度的类型；
S73：把S6识别出的刻度标度分配给其距离最近的长刻度；
S74：如果有未分配标度的长刻度，则查找其两侧已有标度的长刻度，按比例关系分配，公式如下，否则转至S75；
Figure GDA0002057880270000123
其中v01，v02分别为左右两侧已有标度的长刻度值，n为未分配标度的刻度数，vi为第i条未分配标度的刻度值；
S75：如果有中刻度，则根据其两侧长刻度标度，按比例关系分配，计算公式如式(6)，否则直接到S76；
S76：对所有短刻度，查找其两侧最近的中刻度或长刻度，按比例关系分配标度，计算公式如式(6)。
进一步地，所述S8中计算仪表读数的方法，具体步骤如下：
S81：根据S4找到的指针末端点(xp1，yp1)，利用公式(3)计算其与各刻度始端点的距离；
S82：选取上述距离最短的两条刻度，此两刻度即为分布于指针末端点两侧最近的刻度，并按下式计算其直线表达式αx+by+c＝0中的系数：
a＝ys2-ys1
b＝xs1-xs2
c＝(xs2-xs1)ys1-(ys2-ys1)xs1
其中(xs1，ys1)为刻度末端点，(xs2，ys2)为刻度始端点。
S83：按下式分别计算指针末端点到两刻度线的距离：
Figure GDA0002057880270000131
S84：设计算得到的距离分别为l1，l2，对应刻度值分别为v1，v2，则按以下公式计算仪表读数r：
Figure GDA0002057880270000132
进一步地，所述S2中检测到的仪表表盘区域顶点坐标，可以保存存至磁盘文件，重复识别读数时只需加载数据文件而无需重新检测。
进一步地，所述S2及S6中用到的网络模型，只需预先训练一次，可把网络模型参数保存至磁盘文件，应用本发明进行读数识别时只需加载参数文件而无需重新训练。
进一步地，本发明所述方法S5-S7查找到的表盘刻度scales，可以保存至磁盘文件，重复识别读数时只需加载刻度文件而无需重新检测。
进一步地，本发明所述方法S1-S8适用于仪表初次识别读数，重复识别读数时可按以下步骤：首先加载表盘区域坐标文件、网络模型参数文件、刻度文件，然后依次执行步骤S1，S2，S3，S4，S8，即可得到仪表读数。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。
一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一项所述的方法。
下面介绍本发明的一个具体应用场景：
本实施例为功率因数表读数自动识别，如图2所示为本发明的整体流程图，具体实现包括以下步骤：
步骤S1：获取包含待识别读数的指针式仪表表盘图像，此时图像为RGB三通道彩色图像，本实施例待处理的图像如图4所示；
步骤S2：利用训练好的SSD-MobileNet模型对仪表图像进行目标检测操作，得到仪表表盘区域坐标。根据表盘区域坐标提取图像，采用双线性插值法将表盘区域图像缩放至长宽为400*400；
步骤S3：对缩放后的表盘区域图像进行预处理，包括灰度化、图像滤波、细节增强和二值化等四项操作，具体步骤如下：
步骤S31：灰度化，采用加权平均法，对原RGB三通道彩色图像的每一个像素(R(x，y)，G(x，y)，B(x，y))，由式子
gray(x，y)＝0.299·R(x，y)+0.578·G(x，y)+0.114·B(x，y)计算灰度图相应的像素灰度值gray(x，y)；
步骤S32：图像滤波，采用高斯滤波算法。高斯算子平滑模板大小g_size＝3，方差σ＝0.1，权值由式
Figure GDA0002057880270000151
计算，滤波后图像点(x0，y0)的值可由式g′(x0，y0)＝∑(x，y)∈Dg(x0+x，y0+y)·gray(x0+x，y0+y)计算，其中点集D由模板大小g_size确定，表达式为
Figure GDA0002057880270000152
步骤S33：细节增强，采用形态学黑帽操作，取blk_size＝30，即结构元素
b为30*30的矩形核，如公式所示
Figure GDA0002057880270000153
滤波图像与结构元素先膨胀后腐蚀，然后再与滤波图像作差；
步骤S34：二值化，采用高斯分布加权的局部阈值法，取高斯模板bin_size＝23，方差σ＝3.8，常数C＝10，点集
Figure GDA0002057880270000154
对每个像素点(x0，y0)，其比较阈值为T(x0，y0)＝∑(x，y)∈Dg(x0+x，y0+y)·src(x0+x，y0+y)-C，二值化后目标图像值为
Figure GDA0002057880270000155
步骤S4：对表盘二值化图像查找指针并确定指针始末端，步骤如下：
步骤S41：给定参数距离分辨率rho＝2，角度分辨率theta＝π/360，累加器阈值threshold＝100，最短线段长度minLineLength＝60及最大线段间距maxLineGap＝2，利用累计概率霍夫变换查找表盘二值化图像中的线段，把查找到的线段端点坐标(x1，y1，x2，y2)存入列表pin_list；
步骤S42：利用公式
Figure GDA0002057880270000161
计算pin_list中每条线段的长度；
步骤S43：保留最长的线段作为指针线段pin，其端点坐标为(xp1，yp1，xp2，yp2)；
步骤S44：判断指针pin的始末端点，步骤如下：
步骤S441：取表盘区域图像中心(200，200)，利用公式
Figure GDA0002057880270000162
分别计算其与点(xp1，yp1)和点(xp2，yp2)的距离；
步骤S442：与图像中心距离短的点确定为始端点并保存为(xp2，yp2)，与图像中心距离远的点确定为末端点并保存为(xp1，yp1)。
步骤S5：根据步骤S442找到的指针末端点位置，利用自适应刻度查找算法，对表盘二值化图像查找表盘刻度，算法流程图见图1，步骤如下：
步骤S51：设置查找方向标记dir为顺时针(CW)；
步骤S52：初始化矩形搜索框长l＝34，宽为w＝8，中心c(x0，y0)＝(xp1，yp1)即指针末端点，旋转角度α为指针的旋转角度，尝试次数m＝0，指定最大尝试次数M＝6和单次步长s＝4，其中指针旋转角度按下式计算：
Figure GDA0002057880270000171
步骤S53：矩形搜索框按当前旋转角度α的法线方向平移s＝4，即其中心c按公式
Figure GDA0002057880270000172
dir＝CW更新；
步骤S54：给定累计概率霍夫变换(PPHT)的参数，距离分辨率rho＝1，角度分辨率theta＝π/360，累加器阈值threshold＝15，最短线段长度minLineLength＝10及最大线段间距maxLineGap＝1。利用PPHT检测搜索框的直线段。若为空，则m+＝1，若m＞M，则退出，否则重新返回步骤S53；若检测直线段不为空，清空尝试次数m＝0，进入步骤S55；
步骤S55：利用公式
Figure GDA0002057880270000173
计算线段长度，取检测结果中最长的线段，记录端点信息；
步骤S56：利用公式(4)计算线段旋转角度，更新搜索框旋转角度α为该线段旋转角度，同时搜索框长l+＝1；
步骤S57：利用PPHT检测搜索框的直线段。若为空，取上次记录作为该刻度最终结果，返回步骤S53；若不为空，利用公式
Figure GDA0002057880270000174
计算检测结果中所有线段的长度，若最大值比上次搜索结果大，返回步骤S56继续查找，否则取上次记录作为该刻度最终结果，返回步骤S53；
上述步骤顺时针(CW)查找表盘刻度，在完成后把查找方向dir标记为逆时针(CCW)，步骤S53更新公式改为
Figure GDA0002057880270000181
dir＝CCW，重复步骤S51-步骤S57逆时针查找刻度。完成后把所有刻度按顺时针排列，按步骤S44所述的方法判断每条刻度的始末端，把端点储存于列表scales中。本实施例刻度查找结果如图5所示。
步骤S6：利用候选目标查找、候选目标筛选、单数字识别和数字组合的方法，对表盘二值化图像识别刻度标度，具体步骤如下：
步骤S61：候选目标查找，采用连通域分析的方法，并根据目标矩形框长宽比、连通区域密度等条件锁定候选目标，步骤如下：
步骤S611：采用两步法(two-pass)分析表盘二值图像中所有的连通区域，用最小外接矩形框标记所获得的连通域，把所有矩形框顶点存入列表connected_area：
步骤S612：给定高宽比下限hw_ratio_low＝1.2，高宽比上限hw_ratio_high＝5.2，连通域密度下限density_low＝0.23和连通域密度上限density_high＝0.83。排除connected_area中不符合关系式
Figure GDA0002057880270000182
和
Figure GDA0002057880270000183
的矩形框。
其中height为矩形高，width为矩形宽，pixel_count为该连通域像素点数。此时剩下的连通域即为候选目标，仍将其矩形框顶点存入列表connected_area；
步骤S62：候选目标筛选，利用距离法进一步筛选connected_area中的目标，步骤如下：
步骤S621：对于connected_area中的每一个矩形，判断步骤S5查找到的刻度是否有刻度中心落在矩形框内，若有，将该矩形框排除；
步骤S622：给定最大距离NUM_SCALE_DIST＝45，对于connected_area中的每一个矩形，利用公式
Figure GDA0002057880270000191
判断其中心点与每一条刻度始端点的距离，若其与所有刻度的距离均大于NUM_SCALE_DIST，则将该矩形框排除。其中(xc，yc)为矩形框中心点，(x2，y2)为刻度始端点；
步骤S623：经上述步骤排除剩下的矩形框存入列表num_candidates；
步骤S63：对num_candidates中的候选目标，采用卷积神经网络进行单数字识别。首先加载训练好的卷积神经网络模型参数，然后利用上述模型预测num_candidates中的每个目标，并保存其预测数字值；
步骤S64：在预测出每个目标所代表的数字之后，需要把数字组合成实际有意义的数值，本方法采用的数字组合方法步骤如下：
步骤S641：给定矩形宽比例widthRatio＝2.0，高比例heightRatio＝1.0，对于num_candidates中的每一个单数字目标，搜索其自身宽度乘widthRatio、自身高度乘heightRatio范围内是否有其他单数字目标，若有，则分为一组，记为group，所有的分组储存于列表num_groups；
步骤S642：对num_groups中每一个分组group进行单数字排序，使得其x坐标小的位于分组开头；
步骤S643：采用“按权相加”的方法，利用公式
Figure GDA0002057880270000192
把group中的单数字组合成整数，其中v为整数结果，n为分组中数字个数，
dn-1为位于分组开头的第1个数字，分组可表示为
Figure GDA0002057880270000193
步骤S644：判断是否存在数字0位于分组开头且数字个数大于1的分组，即dn-1＝0且n＞1，若有，表示所有分组均是小数，采用定点数，小数点固定于分组开头第一个数字之后。
实施例刻度标度识别结果如图6所示：
步骤S7：利用刻度数值推断算法，根据S6识别出的刻度标度，计算出S5查找到的所有刻度所代表的值，具体步骤如下：
步骤S71：为了区分刻度的长、中、短(或长、短)类型，对scales列表里的刻度运用K均值(K-means)算法对其长度进行聚类，聚簇个数k分别指定为2和3；
步骤S72：给定聚簇中心最小距离∈＝0.5，排除聚簇中心距离小于∈的k取值，得到唯一聚类方案k＝2及每一条刻度的类型；
步骤S73：把步骤S6识别出的刻度标度分配给其距离最近的长刻度；
步骤S74：对于未分配标度的长刻度，查找其两侧已有标度的长刻度，按公式
Figure GDA0002057880270000201
i＝1，2，...，n进行比例关系分配，其中v01，v02分别为左右两侧已有标度的长刻度值，n为未分配标度的刻度数，vi为第i条未分配标度的刻度值；
步骤S75：本实施例没有中刻度，直接计算其所有短刻度的标度值。查找其两侧最近长刻度，按公式
Figure GDA0002057880270000202
i＝1，2，...，n进行比例关系分配。
步骤S8：根据指针末端点位置及其两端最近刻度，计算仪表读数，具体步骤如下：
步骤S81：根据步骤S4找到的指针末端点(xp1，yp1)，利用公式
Figure GDA0002057880270000211
计算其与各刻度始端点的距离，其中(xs2，ys2)为刻度始端点；
步骤S82：选取上述距离最短的两条刻度，此两刻度即为分布于指针末端点两侧最近的刻度，其直线表达式ax+by+c＝0中的系数分别按公式a＝ys2-ys1，b＝xs1-xs2和c＝(xs2-xs1)ys1-(ys2-ys1)xs1计算，其中(xs1，ys1)为刻度末端点；
步骤S83：按公式
Figure GDA0002057880270000212
分别计算指针末端点(xp1，yp1)到两刻度线的距离：
步骤S84：按公式
Figure GDA0002057880270000213
计算仪表读数r，其中l1，l2分别为步骤S83计算得到的距离，v1，v2分别为对应的刻度值。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (4)

1.一种基于刻度查找的指针式仪表读数自动识别方法，其特征在于，包括：
S1：获取包含待识别读数的指针式仪表表盘的图像；
S2：利用训练好的目标检测网络对S1中所获取的图像进行检测，获得仪表表盘区域的顶点坐标，并提取该区域作为表盘图像，缩放至统一大小；
S3：对表盘图像进行灰度化、图像滤波、细节增强及二值化预处理操作，得到只有前景和背景的表盘二值化图像；
S4：利用累计概率霍夫变换检测表盘二值化图像中的线段，取最长线段作为指针，且判断指针始末端点；
S5：利用自适应刻度查找算法，根据指针末端点位置，对表盘二值化图像查找表盘刻度，得到表盘所有刻度位置；
S6：利用候选目标查找、候选目标筛选、单数字识别和数字组合的方法，对表盘二值化图像识别刻度标度；
S7：利用刻度数值推断算法，根据S6识别出的刻度标度，计算出S5查找到的所有刻度所代表的值；
S8：根据指针末端点位置及其两端最近刻度，计算仪表读数；
所述S3中进行预处理时，包含以下步骤：
S31：灰度化，采用加权平均法，对原RGB三通道彩色图像的每一个像素(R(x，y)，G(x，y)，B(x，y))，灰度图相应的像素灰度值gray(x，y)由以下公式确定：
gray(x，y)＝0.299·R(x，y)+0.578·G(x，y)+0.114·B(x，y)
S32：图像滤波，采用高斯滤波算法；高斯算子平滑模板大小为(g_size*g_size)，权值由下式给出：
Figure FDA0002614302080000021
式中σ为方差，方差越大图像越模糊；滤波后图像点(x0，y0)的值由下式算出：
Figure FDA0002614302080000022
其中
Figure FDA0002614302080000023
S33：细节增强，采用形态学黑帽操作，其结构元素采用blk_size*blk_size的矩形核，公式如下：
Figure FDA0002614302080000024
其中，h为黑帽操作后的图像，f为黑帽操作前的图像，b为结构元素，
Figure FDA0002614302080000025
表示膨胀，
Figure FDA0002614302080000026
表示腐蚀；
S34：二值化，采用高斯分布加权的局部阈值法，其高斯模板大小为bin_size*bin_size，二值化后的图像dst与二值化前的图像src之间的关系如下：
Figure FDA0002614302080000027
其中T为比较阈值，对于每个像素点(x0，y0)，其比较阈值T由下式决定：
Figure FDA0002614302080000031
式中g(x，y)为高斯函数，如上式(1)，D为点集，如上式(2)，C为常数；
所述S4中查找指针并确定指针始末端的算法，步骤如下：
S41：给定累计概率霍夫变换的参数，距离分辨率rho，角度分辨率theta，累加器阈值threshold，最短线段长度minLineLength及最大线段间距maxLineGap，利用累计概率霍夫变换查找表盘二值化图像中的线段，其端点坐标(x1，y1，x2，y2)存入列表pin_list；
S42：对pin_list中的每一条线段，用以下公式计算其长度length：
Figure FDA0002614302080000032
S43：保留最长的线段作为指针线段pin，其端点坐标为(xp1，yp1，xp2，yp2)；
S44：判断指针pin的始末端点，步骤如下：
S441：取表盘区域图像中心(IMG_SIZE/2，IMG_SIZE/2)，利用上式(3)分别计算其与点(xp1，yp1)和点(xp2，yp2)的距离；
S442：与图像中心距离短的点确定为始端点(xp2，yp2)，与图像中心距离远的点确定为末端点(xp1，yp1)；
所述S5中自适应刻度查找算法，步骤如下：
S51：设置查找方向标记dir为顺时针；
S52：初始化矩形搜索框长为l，宽为w，中心c(x0，y0)位于指针末端点，旋转角度α为指针的旋转角度，尝试次数m＝0，指定最大尝试次数M和单次步长s，其中指针旋转角度按下式计算：
Figure FDA0002614302080000041
S53：矩形搜索框按当前旋转角度α的法线方向平移s，即其中心c按以下公式更新：
Figure FDA0002614302080000042
Figure FDA0002614302080000043
其中，CW是顺时针，CCW是逆时针；
S54：给定累计概率霍夫变换的参数，距离分辨率rho，角度分辨率theta，累加器阈值threshold，最短线段长度minLineLength及最大线段间距maxLineGap；利用PPHT检测搜索框的直线段；若为空，则m+＝1，若m＞M，则退出，否则重新返S53；若检测直线段不为空，清空尝试次数m＝0，进入S55；
S55：利用公式(3)计算线段长度，取检测结果中最长的线段，记录端点信息；
S56：利用公式(4)计算线段旋转角度，更新搜索框旋转角度α为该线段旋转角度，同时搜索框长l+＝1；
S57：利用PPHT检测搜索框的直线段；若为空，取上次记录作为该刻度最终结果，返回S53；若不为空，利用公式(3)计算检测结果中所有线段的长度，若最大值比上次搜索结果大，返回S56继续查找，否则取上次记录作为该刻度最终结果，返回S53；
上述步骤为顺时针查找刻度的算法，若要逆时针查找，只需在S51把查找方向dir标记为逆时针；
对于S6所述识别刻度标度，具体步骤如下：
S61：候选目标查找，采用连通域分析的方法，并根据目标矩形框长宽比、连通区域密度条件锁定候选目标，步骤如下：
S611：采用两步法分析表盘二值图像中所有的连通区域，用最小外接矩形框标记所获得的连通域，把所有矩形框顶点存入列表connected_area；
S612：给定高宽比下限hw_ratio_low，高宽比上限hw_ratio_high，连通域密度下限density_low和连通域密度上限density_high；对于connected_area中的每个矩形框，排除不符合下两式者：
Figure FDA0002614302080000051
Figure FDA0002614302080000052
其中height为矩形高，width为矩形宽，pixel_count为该连通域像素点数；此时剩下的连通域即为候选目标，仍将其矩形框顶点存入列表connected_area；
S62：候选目标筛选，利用距离法进一步筛选connected_area中的目标，步骤如下：
S621：对于connected_area中的每一个矩形，判断S5查找到的刻度是否有刻度中心落在矩形框内，若有，将该矩形框排除；
S622：给定最大距离NUM_SCALE_DIST，对于connected_area中的每一个矩形，利用公式(3)判断其中心点与每一条刻度始端点的距离，若其与所有刻度的距离均大于NUM_SCALE_DIST，则将该矩形框排除；
S623：经上述步骤排除剩下的矩形框存入列表num_candidates；
S63：对num_candidates中的候选目标进行单数字识别；采用卷积神经网络识别候选目标代表的数字，具体步骤如下：
S631：构建卷积神经网络，所用网络含有3个卷积层，其卷积核维度分别为[5，5，1，32]，[5，5，32，64]和[5，5，64，64]，每个卷积层均后均有窗口大小为2，步长为2的最大池化操作；之后接两个全连接层，维度分别为[1024，512]和[512，10]，并进行softmax操作；该网络所有非线性化均采用修正线性单元ReLU函数；该网络输入为28*28的单通道图像，输出为十个数字可能的概率；
S632：利用MNIST手写数字数据集对上述卷积神经网络进行训练，保存训练好的模型参数；
S633：利用上述模型预测num_candidates中的每个目标，并保存其预测数字值；
S64：在预测出每个目标所代表的数字之后，需要把数字组合成实际有意义的数值，采用的数字组合方法步骤如下：
S641：给定矩形宽比例widthRatio，高比例heightRatio，对于num_candidates中的每一个单数字目标，搜索其自身宽度乘widthRatio、自身高度乘heightRatio范围内是否有其他单数字目标，若有，则分为一组；
S642：对每一个分组中的单数字进行排序，使得其x坐标小的位于分组开头；
S643：采用“按权相加”的方法，把已分组排序的单数字组合成整数，公式如下所示；
Figure FDA0002614302080000071
其中v为整数结果，n为分组中数字个数，dn-1为位于分组开头的第1个数字，分组可表示为
Figure FDA0002614302080000072
S644：判断是否存在数字0位于分组开头且数字个数大于1的分组，若有，表示所有分组均是小数，采用定点数，小数点固定于分组开头第一个数字之后；
所述S7中刻度数值推断算法，步骤如下：
S71：为了区分刻度的长、中、短类型，对scales列表里的刻度运用K均值算法对其长度进行聚类，聚簇个数k分别指定为2和3；
S72：给定聚簇中心最小距离∈，排除聚簇中心距离小于∈的k取值，得到唯一聚类方案及每一条刻度的类型；
S73：把S6识别出的刻度标度分配给其距离最近的长刻度；
S74：如果有未分配标度的长刻度，则查找其两侧已有标度的长刻度，按比例关系分配，公式如下，否则转至S75；
Figure FDA0002614302080000073
其中v01，v02分别为左右两侧已有标度的长刻度值，n为未分配标度的刻度数，vi为第i条未分配标度的刻度值；
S75：如果有中刻度，则根据其两侧长刻度标度，按比例关系分配，计算公式如式(6)，否则直接到S76；
S76：对所有短刻度，查找其两侧最近的中刻度或长刻度，按比例关系分配标度，计算公式如式(6)；
所述S8中计算仪表读数的方法，具体步骤如下：
S81：根据S4找到的指针末端点(xp1，yp1)，利用公式(3)计算其与各刻度始端点的距离；
S82：选取上述距离最短的两条刻度，此两刻度即为分布于指针末端点两侧最近的刻度，并按下式计算其直线表达式σx+by+c＝0中的系数：
a＝ys2-ys1
b＝xs1-xs2
c＝(xs2-xs1)ys1-(ys2-ys1)xs1
其中(xs1，ys1)为刻度末端点，(xs2，ys2)为刻度始端点；
S83：按下式分别计算指针末端点到两刻度线的距离：
Figure FDA0002614302080000081
S84：设计算得到的距离分别为l1，l2，对应刻度值分别为v1，v2，则按以下公式计算仪表读数r：
Figure FDA0002614302080000082
2.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1所述方法的步骤。
3.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1所述方法的步骤。
4.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1所述的方法。
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