CN112329775B - 一种数字多用表字符识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字多用表字符识别方法，包括以下步骤：1)采集数字表字符图像，所述数字表字符为七段数码管字符；2)从采集的原始图像中提取图像边缘，提取横向和纵向边缘线；3)根据横向和纵向边缘线的方向进行拉伸校正，使校正后的字符图像的边缘线分别为水平和竖直方向；4)对七段数码管字符的七个分段分别进行编号；5)将字符表示为一个7维特征向量；6)以每段的边缘特征判断分段是否存在；7)根据字符的位置和几何范围，结合边缘特征，识别出字符；8)继续采集数字表字符图像，判断其是否为过渡图像。本发明方法对不同型号的不同几何特征的字符，均能正确识别，通用性好，适用于任意型号的数字多用表。

Description

一种数字多用表字符识别方法

技术领域

本发明涉及仪表检定技术，尤其涉及一种数字多用表字符识别方法。

背景技术

数字多用表(如万用表等)广泛应用于电子、电气等领域，对其的自动(或半自动)检定是当今信息化时代的客观要求。自动(或半自动)检定系统可以大幅降低检定人员的劳动强度，提升工作效率，提高检测精度。

自动检定系统由标准源、数字多用表、工业相机、计算机(含控制和图像识别软件)等构成，各部分有电缆连接互通信息。通常的自动检定过程为：(1)计算机通过程序来控制标准源的输出值，将标准源的输出端口设定为指定数值；(2)用数字表测试标准源的输出端口，在数字表液晶窗口显示数字；(3)计算机中的程序对相机发出拍照命令，对液晶显示屏进行图像采样，获得图像，并进行识别，获得测试值。(3)计算机中的程序求出标准源的设定值与图像识别的测试值的偏差，为数字表的检定结果；(4)重复(1)，不断循环，直到完成最后一个数据检定。

由于数字表的精度通常较高和数字表内的热噪声存在，即使标准源的输出为恒定值，数字表的测试结果也会在一定幅度内跳变，不为恒定值。由于液晶的显示机理，在数据跳变时字符为过渡态，这时抓拍的图像为过渡态图像，应该剔除。抓拍为过渡图像的概率约为10％，因此软件应该有自动识别功能，剔除过渡态图像，保留稳态的图像。这是对检定软件的技术要求。

目前的国内外各种图像识别方法有一下不足：(1)通用性不佳(如国外公司产品仅适用几款型号)、(2)适应性不好(在低信噪比时表现不佳)，(3)无法剔除字符切换时的过渡图像。

针对以上问题，本文提出了一种针对数字表七段数码管字符的图像识别方法，具有通用性好(适用于任意型号的七段码数字表)、适应性好(适用于低信噪比)，可剔除过渡显示的图像，从而实现测试值的快速和准确录入，完成数字表的自动检定任务。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种数字多用表字符识别方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种数字多用表字符识别方法，包括以下步骤：

1)采集数字表字符图像，所述数字表字符为七段数码管字符；

2)从采集的原始图像中提取图像边缘，提取横向和纵向边缘线；

3)根据横向和纵向边缘线的方向进行拉伸校正，使校正后的字符图像的边缘线分别为水平和竖直方向；

4)对七段数码管字符的七个分段分别进行编号，从1段到7段，并根据字符尺寸(a,b,c)的分布特点标定出字符位置和范围；其中，a为字符竖直段的宽度，b为字符的字符左竖直段与右竖直段之间的距离，c为相邻字符距离；

5)将字符表示为一个7维特征向量,即

s＝[s₁ s₂ s₃ s₄ s₅ s₆ s₇],

每一维的值为分段的特征值，即：

6)以每段的边缘特征判断分段是否存在：统计分段边缘像素点的数量，若虚线矩形框内的边缘像素点的数量超过设定阈值，判断分段存在，分段特征值为1；反之则判断分段不存在，该分段特征值为0；从而确定图像对应的数值；

7)根据字符的位置和几何范围，结合边缘特征，识别出字符，若识别成功，将字符的分段为1时的各段灰度值平均值存储，作为字符各段的正常的灰度值，是剔除过渡图像的依据；

8)继续采集数字表字符图像，判断其是否为过渡图像，若为过渡图像，则剔除该图像，采集下一幅数字表字符图像；否则，转入步骤2)。

按上述方案，所述步骤7)中字符各段的正常的灰度值为n次字符识别成功后，n个字符正常的灰度值的平均值，其中n大于等于5。

按上述方案，所述步骤7)中判断其是否为过渡图像，具体如下：

获得每个字符的几何范围和每个字符的各段灰度值，对新输入的图像，当其各段灰度偏差超过阈值时，判定为过渡图像，剔除该图，接收下一幅输入图像，偏差为

其中，B为采集的实时图像字符各段的灰度均值，C为存储的字符各段的正常的灰度值，p为实时图像的字符各段的灰度相对偏差；阈值为t，t为常量，当字符其段的偏差p＞t时，判定图像为过渡图像；否则为正常图像，进行识别。

按上述方案，所述步骤4)中提取横向和纵向边缘线利用Hough变换。

按上述方案，所述步骤4)中对七段数码管字符的七个分段分别进行编号，编号如下：左竖直段上编号为1，左竖直段下编号为2，右竖直段上编号为3，右竖直段下编号为4，上横段编号为5，中横段编号为6，下横段编号为7。

本发明产生的有益效果是：

1、通用性好，适用于任意型号的数字多用表。本发明方法对不同型号的不同几何特征的字符，均能正确识别。

2、适应性好，本发明方法对成像质量较差的低信噪比图像，也能正确识别。

3、对过渡态图像，能正确剔除，从而避免了不良数据的干扰。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明实施例的方法流程图；

图2是本发明实施例的采用边缘特征法的字符图像识别流程图；

图3是本发明实施例的数字多用表采集图像；

图4是本发明实施例的图像提取边缘(a)和直线(b)；

图5是本发明实施例的图像校正后的结果对比示意图；

图6是本发明实施例的对七段字符的分段进行编号示意图；

图7是本发明实施例的根据字符尺寸(a,b,c)的分布特点标定出字符位置和范围示意图；

图8是本发明实施例的根据竖直线的距离特征将中间字符分离示意图；

图9是本发明实施例的根据边缘特征识别字符示意图；

图10是本发明实施例的根据边缘特征识别出字符示意图；

图11是本发明实施例的存储各分段的灰度平均值示意图；

图12是本发明实施例的过渡态的图像；

图13是本发明实施例的过渡图像检测流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，一种数字多用表字符识别方法，包括以下步骤：

该方法主要包括字符数值识别和剔除过渡图像二个部分内容；

(1)采用边缘特征法识别字符数值

边缘特征法的流程如图2所示，包括横向和纵向直线提取、拉伸校正、确定各字符几何范围、提取字符边缘特征、识别字符并录入数值、获得正常情况下的字符灰度等步骤。具体为：

1.1)从采集的原始图像(图3)提取图像边缘，利用Hough变换提取横向和纵向直线，如图4(a)(b)所示；

1.2)根据横向、纵向直线的方向进行拉伸校正，校正后的字符图像的边缘线为水平和竖直方向，如图5所示；

1.3)对七段字符的分段分别进行编号，从1段到7段，如图6所示。字符的竖直线的距离有一定规律：1段和3段的宽度(图7中a)相等，相邻字符距离(图7中c)相等。根据分布规律，可以确定字符的位置和字符各段的几何范围，如图7所示。先确定中间字符位置，然后根据相对位置关系，可确定其它字符的位置和范围，如图8所示。

1.4)将字符用一个7维特征向量表示,即

s＝[s₁ s₂ s₃ s₄ s₅ s₆ s₇],

每一维的值为分段的特征值，即：

若分段存在，特征值为1，否则为0。如字符‘8’对应于[1 1 1 1 1 1 1],字符‘0’对应于[1 1 1 1 1 0 1]。

1.5)以每段的边缘特征判断分段是否存在。即统计分段边缘像素点的数量，如图9所示，若虚线矩形框内的边缘像素点的数量超过阈值，分段特征值为1；反之则不存在，该分段特征值为0。根据图像可确定多个7维特征向量。根据特征向量可确定对应的多个字符，从而确定图像对应的数值。

1.6)根据字符的位置和几何范围，结合边缘特征，识别出字符，如图10所示。若识别成功，将字符的分段为1时的灰度值平均值存储起来(如图11中虚线范围内的灰度平均值)，为正常的灰度值，是剔除过渡图像的依据。为了保证正常的灰度值的有效性，由于过渡图像的概率较低(10％)，我们取多次的平均值，一般5次以上可以保证准确性。

(2)采用相对灰度法剔除过渡图像

由于多种原因，采集的液晶显示图像可能为过渡图像，自动检定系统对稳态图像进行识别，过渡图像会带来干扰，必须剔除。图12为过渡图像的三个示例。

图13为过渡图像检测时的操作。过渡图像的特征为：字符的分段的图像灰度值偏大(黑色最小，灰度值为0；白色最大，灰度值为255)。根据这一特征，进行图像的筛选和剔除。前面已获得每个字符的几何范围和每个字符的各段正常灰度值，对新输入的图像，当其各段灰度偏大时，超过某一阈值时，判定为过渡图像，剔除该图，接收下一幅输入图像。偏差为

其中B为采集的实时图像灰度均值，C为存储的正常图像灰度均值，p为实时图像的灰度相对偏差。阈值为t，t为常量。当p＞t时，判定图像为过渡图像；否则为正常图像，进行识别，给出数值。通常的t值取为15％即可满足要求。

一个实例：

1、采用边缘特征法识别字符

(1)图3为采集的数字表液晶显示图像。图像有一定偏转。

(2)对图像提取边缘，如图4(a)所示，然后对4(a)进行Hough变换提取直线，提取横向线和纵向线，如图4(b)所示，图中给出了提取的横向和纵向直线。图中横向直线与水平轴夹角为6度，纵向直线与竖直轴夹角为1度。

(3)根据横向和纵向线的角度进行图像拉伸校正，图5为校正后的结果。图中显示，经校正后图像的横向线和纵向线已经与图像的水平线和竖直线一致。

(4)根据竖直线的距离特征，将中间字符从图中分离出。如图8所示。

(5)识别中间字符图像的边缘特征，其特征向量为[1 1 1 1 1 1 1]，对应的字符为8.

(6)根据其它字符的距离和位置关系，确定其它字符的特征向量，分别为[0 0 1 10 0 0]和[1 0 1 1 1 1 1]，对应的字符为1和9.

(7)小数点采用类似方法，可识别得出。最终结果可得为18.9。图10显示了识别的结果。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种数字多用表字符识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采集数字表字符图像，所述数字表字符为七段数码管字符；

2)从采集的原始图像中提取图像边缘，提取横向和纵向边缘线；

3)根据横向和纵向边缘线的方向进行拉伸校正，使校正后的字符图像的边缘线分别为水平和竖直方向；

4)对七段数码管字符的七个分段分别进行编号，从1段到7段，并根据字符尺寸(a,b,c)的分布特点标定出字符位置和范围；其中，a为字符竖直段的宽度，b为字符的字符左竖直段与右竖直段之间的距离，c为相邻字符距离；

5)将字符表示为一个7维特征向量,即

s＝[s₁ s₂ s₃ s₄ s₅ s₆ s₇],

每一维的值为分段的特征值，即：

6)以每段的边缘特征判断分段是否存在：在字符图像的边缘线处设置虚线矩形框，统计虚线矩形框内分段边缘像素点的数量，若虚线矩形框内的边缘像素点的数量超过设定阈值，判断分段存在，分段特征值为1；反之则判断分段不存在，该分段特征值为0；从而确定图像对应的数值；

7)根据字符的位置和几何范围，结合边缘特征，识别出字符，若识别成功，将字符的分段为1时的各段灰度值平均值存储，作为字符各段的正常的灰度值，是剔除过渡图像的依据；

步骤7)中判断其是否为过渡图像，具体如下：

获得每个字符的几何范围和每个字符的各段灰度值，对新输入的图像，当其各段灰度偏差超过阈值时，判定为过渡图像，剔除该图，接收下一幅输入图像，偏差为

其中，B为采集的实时图像字符各段的灰度均值，C为存储的字符各段的正常的灰度值，p为实时图像的字符各段的灰度相对偏差；阈值为t，t为常量，当字符各段的灰度相对偏差p＞t时，判定图像为过渡图像；否则为正常图像，进行识别；

8)继续采集数字表字符图像，判断其是否为过渡图像，若为过渡图像，则剔除该图像，采集下一幅数字表字符图像；否则，转入步骤2)。

2.根据权利要求1所述的数字多用表字符识别方法，其特征在于，所述步骤7)中字符各段的正常的灰度值为n次字符识别成功后，n个字符正常的灰度值的平均值，其中n大于等于5。

3.根据权利要求1所述的数字多用表字符识别方法，其特征在于，所述步骤4)中提取横向和纵向边缘线利用Hough变换。

4.根据权利要求1所述的数字多用表字符识别方法，其特征在于，所述步骤4)中对七段数码管字符的七个分段分别进行编号，编号如下：左竖直段上编号为1，左竖直段下编号为2，右竖直段上编号为3，右竖直段下编号为4，上横段编号为5，中横段编号为6，下横段编号为7。

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