CN112699876B - 一种用于集气站多类型仪表自动读数方法 - Google Patents

一种用于集气站多类型仪表自动读数方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种用于集气站多类型仪表自动读数方法，涉及非常规油气开发技术领域，包括图像预处理模块、仪表图像配准和几何变换模块、指针定位和读数模块、数字分割与识别模块和液柱和刻度的定位与读数模块，本发明将传统机器视觉方法和深度学习算法相结合，可以实现对集气站内仪表的类型自动分类和读数，避免人工标定或区分的重复劳动，不仅精度高，而且有效保障工作人员的安全；另外对于仪表特征识别等易受环境影响的环节采用深度学习算法，去除了复杂的数字图像处理和调参过程，大大增强了整体算法的鲁棒性、普适性和准确性，解决了现有算法适用范围窄和易受环境影响等技术问题。

Description

一种用于集气站多类型仪表自动读数方法
技术领域
本发明涉及非常规油气开发技术领域，尤其涉及一种用于集气站多类型仪表自动读数方法。
背景技术
在油气勘探中，集气站是重要组成部分；集气站需要各种仪器仪表实时指示当前集气站的工作状态，以确保整个系统运行安全稳定，并在较短时间内发现危险；目前多数集气站主要依靠人工巡检保障设备工作正常，即定时安排巡检人员深入车间对仪表进行逐一读数并上报数据；这种方法主要存在以下几个缺点：
（1）集气站规模较大，工艺设备多，巡检工作繁杂、耗时，数据获取存在延时，在遇到紧急情况时难以及时反应；
（2）集气站巡检频次高，劳动强度大，测量人员会因疲劳、极端天气等原因导致读数误差；
（3）集气站不可避免地会存储有毒有害气体，即使微量释放也会对巡检人员的身体造成损害；
（4）巡检人员误操作也会导致集气站发生爆炸和燃烧等事故，危及人身和设备安全。
随着机器视觉和深度学习的兴起，可以实现对目标像素级的识别与分割；机器人技术在各行各业得到广泛运用，可以代替人工进入更危险的场所、采取更精准的动作，加之人力成本上升趋势和产业升级的需要，对集气站各类仪表进行自动巡检与读数迫在眉睫，在行业有着现实需要和运用前景。
目前广泛运用的仪表仪器主要分为数显类仪表、指针类仪表和液位式仪表：传统的指针类仪表通过内部机械装置和基本物理原理反映物理量的变化，结实耐用、具备较强的抗干扰能力；数显类仪表则通过直接将测量信号转化为电信号，通过液晶显示屏进行数字显示，方便用户直接读数，减少了换算时间和偶然误差；而液位式仪表将液位计和被测容器形成连通器，通过醒目颜色指示容器内液体的高度，可用于连续测量多种类型的液体，易于观察，这三类仪表各有优点，其应用场景遍及在生活和工业生产中。
但是实现仪表的自动读数仍需解决仪表特征提取与建模读数的问题；目前常用的一些处理方法是使用例如SIFT、SURF和MSER等传统机器视觉算法；这些算法都需要复杂的调参，并且当仪表规格或者外界环境发生变化时就不再适用，适用范围窄。此外，现有的自动读数算法仅能对某类型仪表进行处理和读数，在遇到其他类型仪表时不能根据其类型调整读数算法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中存在的不足，提供一种用于集气站多类型仪表自动读数方法，其在传统数字图像处理算法的基础上使用深度学习算法进行仪表分类和像素级目标识别，解决了现有算法适用范围窄和易受环境影响等技术问题。
本发明是通过以下技术方案予以实现：一种用于集气站多类型仪表自动读数方法，包括
图像预处理模块，用于去除噪声信号并增强图像特征；
仪表分类与识别定位模块，用于确定输入图像的仪表类型以及仪表在图像中的位置，裁剪出仪表图像；
仪表图像配准和几何变换模块，用于将倾斜角度拍摄的仪表图像变换为标准正面图像；
指针定位和读数模块，用于识别指针类仪表的关键特征并读数；
数字分割与识别模块，用于识别数显类仪表的关键特征并读数；
液柱和刻度的定位与读数模块，用于识别液位式仪表的关键特征并读数；
具体包括以下步骤：
步骤1、将获取的仪表区域图像输入所述图像预处理模块，得到噪声去除且特征加强的预处理图像；
步骤2、将步骤1的预处理图像输入所述仪表分类与识别定位模块，得到仪表的类型和位置信息，对预处理图像进行裁剪获得仪表图像,具体包括以下分步骤；
步骤2-1、将多种类型仪表图像、对应标签及位置信息随机打乱顺序制成数据集；
步骤2-2、将数据集输入网络，训练网络参数，建立网络模型；
步骤2-3、将待检测的仪表区域图像输入步骤2-2的网络模型，对仪表区域图像分类和位置预测，根据预测结果对仪表区域图像进行裁剪得到仪表图像并确定仪表类型；
步骤3、获得仪表类型和裁剪后的仪表图像，根据类型将仪表图像输入对应的仪表图像配准和几何变换模块，得到配准后的标准正面图像,具体包括以下分步骤；
步骤3-1、预先获得仪表的仪表图像；
步骤3-2、使用ORB算法提取待读数的仪表图像和标准图像的特征点并生成具有方向信息的描述符；
步骤3-3、使用BF匹配法对步骤3-2中提取到的两个图像中的特征点及其描述符进行匹配，得到一系列匹配点对
Figure 159596DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 76736DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤3-4、构建透视变换矩阵的数学模型；
步骤3-5、解算步骤3-4的透视变换矩阵至少需要4对坐标，而由于步骤3-3匹配的特征点对数大于4对并且存在误匹配情况，因此使用RANSAC算法对这些匹配点对进行迭代计算和筛选，得到使误差函数最小的一组最优匹配点对；
步骤3-6、将步骤3-5得到的一组最优的特征点对代入步骤3-4；
步骤3-7、用步骤3-6得到的结果对待测试的仪表图像的像素点进行遍历，生成新的像素点坐标，最终得到配准后的标准正面图像；
步骤4、根据步骤2所得仪表类型决定执行相应步骤，若为指针类仪表则执行步骤5，若为数显类仪表则执行步骤6，若为液位式仪表则执行步骤7；
步骤5、将步骤4的标准正面图像输入指针定位和读数模块，得到仪表示数；
步骤5-1、对标准正面图像进行局部阈值二值化处理，去除无效的背景信息，得到二值化后的仪表信息图像，阈值的计算公式为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
其中
Figure 653211DEST_PATH_IMAGE004
为像素点周围
Figure 313999DEST_PATH_IMAGE005
邻域内一点，
Figure 128372DEST_PATH_IMAGE006
为权重参数，
Figure 747572DEST_PATH_IMAGE007
为灰度值，
Figure 280184DEST_PATH_IMAGE008
为偏移参数，
Figure 479084DEST_PATH_IMAGE009
为阈值；
步骤5-2、将步骤5-1所得仪表信息图像的前景像素点按照位置关系组合成区域块，设定标准阈值，当面积在1000到10000且长宽比在大于4的设定范围内即可判定为指针，按一定的面积、长宽比例筛选出指针区域块并将其编号存储；
步骤5-3、利用查表法细化指针区域：
对于任一非图像边缘前景像素点
Figure 428191DEST_PATH_IMAGE010
，它的邻域有8个像素点
Figure 952713DEST_PATH_IMAGE011
；
Figure 707043DEST_PATH_IMAGE010
邻域中每个像素点的值都有255和0两种可能，因此共有
Figure 975213DEST_PATH_IMAGE012
种可能性；逐个分析每种情况，对于需要删除的标记为1，保留的标记为0，得到一个可供索引的一维数组，数组长度为256，用于搜索数组的索引值可由公式计算为：
Figure 764177DEST_PATH_IMAGE013
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
表示该邻域点是否为前景像素点：
Figure 459601DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 232385DEST_PATH_IMAGE016
为点
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
的灰度值；
步骤5-4、使用累积概率霍夫变换算法检测步骤5-3中的线段并获得线段的端点信息，根据线段长度进一步筛选出指针；
步骤5-5、输入仪表的关键参数，量程最大值
Figure 304246DEST_PATH_IMAGE018
，最小值
Figure 947717DEST_PATH_IMAGE019
，三点坐标分别为量程最小值点
Figure 814042DEST_PATH_IMAGE020
、量程最大值点
Figure 542963DEST_PATH_IMAGE021
和量程中间值点
Figure 152936DEST_PATH_IMAGE022
，求解圆心坐标
Figure 916493DEST_PATH_IMAGE023
和半径
Figure 953719DEST_PATH_IMAGE024
；
Figure 435516DEST_PATH_IMAGE025
可解得圆心坐标和半径：
Figure 583601DEST_PATH_IMAGE026
其中：
Figure 201664DEST_PATH_IMAGE027
解得圆心坐标和半径，获得圆心坐标后即可区分指针线段的头尾两端；多数仪表的指针头部细长，尾部粗短，通过计算两端点到圆心距离进行判断，距离较长的为头部，较短的为尾部；实际计算中，由于这些点近似共线，故只需判断横坐标差值，则头部点为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
其中
Figure 675370DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
为指针的两个端点，确定头部点坐标；
步骤5-6、根据步骤5-4和步骤5-5获得的指针的端点和刻度盘信息进行建模计算读数，根据
Figure 644463DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE032
是否相等分为两种情况说明：
Figure 127397DEST_PATH_IMAGE033
说明此时指针指向量程中值，则此时读数为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE034
Figure 865546DEST_PATH_IMAGE035
将线段的直线公式与刻度盘的圆公式联立，可得二者交点：
Figure 244575DEST_PATH_IMAGE036
其中：
Figure 703894DEST_PATH_IMAGE037
解得横坐标为：
Figure 193781DEST_PATH_IMAGE038
其中：
Figure 786436DEST_PATH_IMAGE039
横坐标有两解，保留与指针头部点距离较近的点，通过交点与圆心的横坐标关系判断交点在表盘的区域，利用量程中值点和圆心连线作为基准线，计算此时的
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure 601946DEST_PATH_IMAGE041
角，则读数的最终结果可表示为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE042
步骤6、将步骤4的标准正面图像输入数字分割与识别模块，得到仪表示数；
步骤7、将步骤4的标准正面图像输入液柱和刻度的定位与读数模块，得到仪表示数。
根据上述技术方案，优选地，步骤1包括：
步骤1-1、对仪表区域图像整体进行灰度处理；
步骤1-2、使用单尺度Retinex算法对在光照不足条件下拍摄的仪表区域图像进行特征增强；
步骤1-3、使用双边滤波算法去除仪表区域图像的噪声。
根据上述技术方案，优选地，步骤6包括：
步骤6-1、准备若干数字0-9图像，将其随机打乱顺序制成数据集；
步骤6-2、将数据集输入LeNet-5网络训练神经网络模型，降低损失函数；
步骤6-3、对标准正面图像进行全局二值化处理，进一步去除无效的背景信息，得到二值化后的数字图像，可用公式表示为：
Figure 280052DEST_PATH_IMAGE043
其中
Figure 573630DEST_PATH_IMAGE007
为灰度图像某点的像素值，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE044
为二值化后的新值，
Figure 286371DEST_PATH_IMAGE009
为设定的阈值，
Figure 272781DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE046
为设定值，而设定值为255或0；
步骤6-4、将步骤6-3获得的图像像素值进行归一化；记前景像素点像素值为
Figure 703763DEST_PATH_IMAGE047
，则归一化过程可表示为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE048
其中
Figure 801032DEST_PATH_IMAGE047
为255或0；
步骤6-5、分别从行方向和列方向统计前景像素点的数目，记录数目大于阈值的连续行和连续列，其围成的区域即为数字区域，统计公式可写为：
Figure 102700DEST_PATH_IMAGE049
其中
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE050
为步骤6-4获得的二维矩阵，其行数和列数为
Figure 260012DEST_PATH_IMAGE051
和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE052
；
步骤6-6、调整分割得到的数字图像分辨率，以适应LeNet-5网络的输入；
步骤6-7、将调整后的数字图像输入步骤6-2得到的神经网络模型，得到的输出结果即为图像的数字。
根据上述技术方案，优选地，步骤7包括：
步骤7-1、根据仪表规格获得分度值
Figure 178289DEST_PATH_IMAGE053
，提取标准正面图像R、G、B三个通道的像素值；
步骤7-2、对三个通道的像素值设定一定的阈值，将符合要求的像素点设置为前景像素点，得到二值图像；
步骤7-3、对步骤7-2所得二值图像进行轮廓检测并获取其最小包围矩形，得到矩形四个角点坐标
Figure 813670DEST_PATH_IMAGE054
、
Figure 235424DEST_PATH_IMAGE055
、
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 563637DEST_PATH_IMAGE057
，将每个矩形的像素点坐标信息保存为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE058
；
步骤7-4、计算步骤7-3所得矩形水平垂直方向长度比
Figure 703631DEST_PATH_IMAGE059
，
筛选出刻度线和液柱区域；
步骤7-5、计算步骤7-4筛选后所得每个矩形面积
Figure 877124DEST_PATH_IMAGE060
，面积最大的矩形即可认定为液柱矩形，其垂直方向长度为
Figure 153384DEST_PATH_IMAGE061
，剩余矩形为刻度线矩形；
步骤7-6、根据步骤7-5获得的刻度线矩形角点纵坐标计算刻度线最小间距
Figure 386920DEST_PATH_IMAGE062
；
步骤7-7、计算此时液柱高度：
Figure 17140DEST_PATH_IMAGE063
。
本发明的有益效果是：
（1）本发明将传统机器视觉方法和深度学习算法相结合，可以实现对集气站内仪表的类型自动分类和读数，从而避免人工标定或区分的重复劳动，不仅精度高，而且有效保障工作人员的安全；
（2）从整体而言，本发明搭建了仪表自动读数的通用框架，对于后续其他类型仪表可以使用同一种框架，可扩展性强；
（3）对于仪表特征识别等易受环境影响的环节采用深度学习算法，去除了复杂的数字图像处理和调参过程，大大增强了整体算法的鲁棒性、普适性和准确性；
（4）仪表图像配准和几何变换模块将倾斜角度拍摄的仪表图像变换为标准正面图像，采用BF（Brute Force）匹配法以及RANSAC（Random Sample Consensus）算法，其相较于现有常用的近似最近邻搜索方法（FLANN）具有准确度高的优点，但是缺点是逐个匹配的时间复杂度较高，对于本领域技术人员而言，在无需后续公式计算读数的前提下，并不存在将BF（Brute Force）匹配法应用到本发明的技术启示。
附图说明
图1为本发明的实施例的总体流程图；
图2为本发明实施步骤2的Mask RCNN网络模型训练、样本测试流程图；
图3为本发明实施步骤3的流程图；
图4为本发明实施步骤5的流程图；
图5为本发明实施步骤5的读数建模示意图；
图6为本发明实施步骤6的流程图；
图7为本发明实施步骤7的流程图；
图8为本发明实施步骤2的识别结果图；
图9为本发明实施步骤3的仪表配准前后对比图；
图10为本发明实施步骤5的实际图像与二值化结果的对比图；
图11为本发明实施步骤5的指针连通域筛选结果图；
图12为本发明实施步骤5的连通域细化结果图；
图13为本发明实施步骤5的线段检测结果与实际图像对比图；
图14为本发明实施步骤6的实际图像与二值化结果的对比图；
图15为本发明实施步骤6的行列方向像素数目直方图；
图16为本发明实施步骤6的单个数字分割结果图；
图17为本发明实施步骤7的图像二值化结果与实际图像对比图；
图18为本发明实施步骤7的轮廓最小包围矩阵结果图；
图19为本发明实施步骤5的某前景像素点和其邻域像素点的空间关系示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供了一种用于集气站多类型仪表自动读数方法，包括：
图像预处理模块，用于去除噪声信号并增强图像特征；
仪表分类与识别定位模块，用于确定输入图像的仪表类型以及仪表在图像中的位置，裁剪出仪表图像；
仪表图像配准和几何变换模块，用于将倾斜角度拍摄的仪表图像变换为标准正面图像；
指针定位和读数模块，用于识别指针类仪表的关键特征并读数；
数字分割与识别模块，用于识别数显类仪表的关键特征并读数；
液柱和刻度的定位与读数模块，用于识别液位式仪表的关键特征并读数。
具体包括以下步骤：
步骤1、将获取的仪表区域图像输入所述图像预处理模块，得到噪声去除且特征加强的预处理图像；
步骤2、将步骤1的预处理图像输入所述仪表分类与识别定位模块，得到仪表的类型和位置信息，对预处理图像进行裁剪获得仪表图像，裁剪得到的仪表图像如图8所示；
步骤3、获得仪表类型和裁剪后的仪表图像，根据类型将仪表图像输入对应的仪表图像配准和几何变换模块，得到配准后的标准正面图像，如图9所示；
步骤4、根据步骤2所得仪表类型决定执行相应步骤，若为指针类仪表则执行步骤5，若为数显类仪表则执行步骤6，若为液位式仪表则执行步骤7；
步骤5、将步骤4的标准正面图像输入指针定位和读数模块，得到仪表示数；
步骤6、将步骤4的标准正面图像输入数字分割与识别模块，得到仪表示数；
步骤7、将步骤4的标准正面图像输入液柱和刻度的定位与读数模块，得到仪表示数。
其中图像预处理模块的实施步骤详细包括：
步骤1-1、对仪表区域图像整体进行灰度处理；
步骤1-2、使用单尺度Retinex算法对在光照不足条件下拍摄的仪表区域图像进行特征增强，目前最常用的图像增强手段是直方图均衡化法实现对比度增强，但是单尺度Retinex算法在集气站多种暗光条件下均有良好的增强效果，适用范围广；
步骤1-3、使用双边滤波算法去除仪表区域图像的噪声。
而仪表分类与识别定位模块使用深度卷积神经网络Mask RCNN网络完成目标分类和检测任务，流程如图2所示，其详细实施步骤为：
步骤2-1、将多种类型仪表图像、对应标签及位置信息随机打乱顺序制成数据集，数据集包括训练集和验证集；
步骤2-2、将数据集的训练集的输入网络，训练网络参数，建立网络模型，并利用验证集验证网络模型的准确率；
步骤2-3、当准确率符合要求后，将待检测的仪表区域图像输入步骤2-2的网络模型，通过读取网络参数对仪表区域图像分类和位置预测，根据预测结果对仪表区域图像进行裁剪得到仪表图像并确定仪表类型。
如图3所示，仪表图像配准和几何变换模块包含四个步骤：
步骤3-1、预先获得仪表的仪表图像以及标准图像，仪表图像也称为待测试图像，标准图像用于后续对比；
步骤3-2、使用ORB（Oriented Fast and Rotated Brief）算法提取待读数的仪表图像和标准图像的特征点并生成具有方向信息的描述符；首先遍历图像列出所有特征点，训练决策树对特征点进行筛选，引入图像金字塔以增强特征点的多尺度特性，得到待读数的仪表图像的特征点
Figure DEST_PATH_IMAGE064
和标准图像特征点
Figure 259902DEST_PATH_IMAGE065
；通过“矩”计算特征点周围区域的质心，一个特征点的
Figure DEST_PATH_IMAGE066
阶矩为：
Figure 921828DEST_PATH_IMAGE067
其中
Figure 326264DEST_PATH_IMAGE068
为灰度值，
Figure 909692DEST_PATH_IMAGE069
是点的邻域，
Figure 690567DEST_PATH_IMAGE070
、
Figure 941419DEST_PATH_IMAGE071
均是自然数，则
Figure 516757DEST_PATH_IMAGE069
的质心坐标为：
Figure 587481DEST_PATH_IMAGE072
则点坐标到质心坐标的向量即为点的方向，方向角
Figure 906467DEST_PATH_IMAGE073
可表示为：
Figure 11826DEST_PATH_IMAGE074
得到方向角，即可运用rBRIEF算法计算代表特征点方向信息的描述符；
步骤3-3、使用BF（Brute Force）匹配法对步骤3-2中提取到的两个图像中的特征点及其描述符进行匹配，得到一系列匹配点对
Figure 23645DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 847244DEST_PATH_IMAGE002
；
仪表图像配准和几何变换模块将倾斜角度拍摄的仪表图像变换为标准正面图像，采用BF（Brute Force）匹配法，其相较于现有常用的近似最近邻搜索方法（FLANN）具有准确度高的优点，BF（Brute Force）匹配法采用逐个遍历的方式找到最佳匹配，优点是找到的是全局最优解，匹配正确率较高，缺点是逐个匹配的时间复杂度较高；近似最近邻搜索方法（FLANN）即从周围的特征点中找到相对适合的匹配，其的优点是速度快，不要求对所有特征点进行比对，缺点是准确度不高，匹配的只是局部最优解，在本发明的集气站实际情况中，考虑到匹配结果的好坏直接影响到后续的读数环节，为了提高匹配准确率，本发明采用BF（Brute Force）匹配法，但是对于本领域技术人员，如果只是单纯矫正图像，在无需后续公式计算读数的前提下，为了提高处理效率，并不存在将BF（Brute Force）匹配法应用到本发明的技术启示。
步骤3-4、构建透视变换矩阵的数学模型；记待读数图像中任一像素点坐标为
Figure 704342DEST_PATH_IMAGE075
，标准图像中与之对应的坐标点记为
Figure 929787DEST_PATH_IMAGE076
，高度信息都为1，则两组坐标的对应关系可以表达为：
Figure 846927DEST_PATH_IMAGE077
其中，
Figure 892244DEST_PATH_IMAGE078
为待计算的透视变换矩阵；
步骤3-5、解算步骤3-4的透视变换矩阵至少需要4对坐标，而由于步骤3-3匹配的特征点对数大于4对并且可能存在误匹配情况，因此使用RANSAC（Random SampleConsensus）算法对这些匹配点对进行迭代计算和筛选，得到使误差函数最小的一组最优匹配点对，进一步提高数据处理准确度；
误差
Figure 553032DEST_PATH_IMAGE079
表示为：
Figure 632984DEST_PATH_IMAGE080
其中m为特征点对的个数，
Figure 721025DEST_PATH_IMAGE081
、
Figure 253638DEST_PATH_IMAGE082
等参数为步骤3-4中
Figure 983696DEST_PATH_IMAGE078
矩阵的参数；
步骤3-6、将步骤3-5得到的一组最优的特征点对代入步骤3-4计算透视变换矩阵
Figure 918154DEST_PATH_IMAGE078
；
步骤3-7、用步骤3-6得到的结果对待测试的仪表图像的像素点进行遍历，生成新的像素点坐标，最终得到配准后的标准正面图像。
得到
Figure 177097DEST_PATH_IMAGE078
为：
Figure 197006DEST_PATH_IMAGE083
指针定位和读数模块通过图像处理算法获得指针类仪表的指针和刻度圆盘的位置信息，进而进行建模计算示数，其流程如图4所示，建模如图5所示，包含如下步骤：
步骤5-1、对标准正面图像进行局部阈值二值化处理，去除无效的背景信息，得到二值化后的仪表信息图像，如图10所示，阈值的计算公式为：
Figure 465176DEST_PATH_IMAGE003
其中
Figure 254141DEST_PATH_IMAGE004
为像素点周围
Figure 952494DEST_PATH_IMAGE005
邻域内一点，
Figure 459699DEST_PATH_IMAGE006
为权重参数，
Figure 265981DEST_PATH_IMAGE007
为灰度值，
Figure 909452DEST_PATH_IMAGE008
为偏移参数，
Figure 775777DEST_PATH_IMAGE009
为阈值；
步骤5-2、将步骤5-1所得仪表信息图像的前景像素点按照位置关系组合成区域块，由于指针区域块面积和长宽比与其他区域块有区别，可设定标准阈值，当面积在1000到10000且长宽比在大于4的设定范围内即可判定为指针，进而实现了按一定的面积、长宽比例筛选出指针区域块并将其编号存储；
步骤5-3、利用查表法细化指针区域，相较于常用的最小二乘法，查表法能够避免指针较宽导致细化后的指针线偏离中心区域：
对于任一非图像边缘前景像素点
Figure 504698DEST_PATH_IMAGE010
，它的邻域有8个像素点
Figure 114671DEST_PATH_IMAGE011
，空间位置关系如图19所示；
Figure 612648DEST_PATH_IMAGE010
邻域中每个像素点的值都有255和0两种可能，因此共有
Figure 649875DEST_PATH_IMAGE012
种可能性；逐个分析每种情况，对于需要删除的标记为1，保留的标记为0，得到一个可供索引的一维数组，数组长度为256，用于搜索数组的索引值可由公式计算为：
Figure 866092DEST_PATH_IMAGE084
Figure 14177DEST_PATH_IMAGE014
表示该邻域点是否为前景像素点：
Figure DEST_PATH_IMAGE085
其中，
Figure 897819DEST_PATH_IMAGE016
为点
Figure 371526DEST_PATH_IMAGE017
的灰度值；
步骤5-4、使用累积概率霍夫变换（Progressive Probabilistic HoughTransform）算法检测步骤5-3中的线段并获得线段的端点信息，该算法能够适用于多种指针类仪表，泛化能力更强，根据线段长度进一步筛选出指针，实施结果如图13所示，最终端点坐标为
Figure 75040DEST_PATH_IMAGE086
和
Figure 26815DEST_PATH_IMAGE087
；
步骤5-5、输入仪表的关键参数，量程最大值
Figure 499385DEST_PATH_IMAGE018
，最小值
Figure 878414DEST_PATH_IMAGE019
，三点坐标分别为量程最小值点
Figure 69223DEST_PATH_IMAGE020
、量程最大值点
Figure 559111DEST_PATH_IMAGE021
和量程中间值点
Figure 151766DEST_PATH_IMAGE022
，而本实施例采用的是温度计，量程最大值
Figure 436117DEST_PATH_IMAGE088
，最小值
Figure 114223DEST_PATH_IMAGE089
，三点坐标分别为
Figure 407801DEST_PATH_IMAGE090
、
Figure DEST_PATH_IMAGE091
和
Figure 386121DEST_PATH_IMAGE092
，则可以通过列写以下方程组解圆心坐标
Figure 106953DEST_PATH_IMAGE023
和半径
Figure 6775DEST_PATH_IMAGE024
：
Figure 838465DEST_PATH_IMAGE025
可解得圆心坐标和半径：
Figure 396924DEST_PATH_IMAGE026
其中：
Figure 288656DEST_PATH_IMAGE027
解得圆心坐标为
Figure 675775DEST_PATH_IMAGE093
，半径为131.3，获得圆心坐标后即可区分指针线段的头尾两端；多数仪表的指针头部细长，尾部粗短，通过计算两端点到圆心距离进行判断，距离较长的为头部，较短的为尾部；实际计算中，由于这些点近似共线，故只需判断横坐标差值，则头部点为：
Figure 311156DEST_PATH_IMAGE028
其中
Figure 732910DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 61123DEST_PATH_IMAGE030
为指针的两个端点，最终头部点坐标为
Figure 935538DEST_PATH_IMAGE086
；
步骤5-6、根据步骤5-4和步骤5-5获得的指针的端点和刻度盘信息进行建模计算读数，根据
Figure 109031DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure 385291DEST_PATH_IMAGE032
是否相等分为两种情况说明：
Figure 618827DEST_PATH_IMAGE033
说明此时指针指向量程中值，则此时读数为
Figure 980538DEST_PATH_IMAGE034
Figure 223300DEST_PATH_IMAGE035
将线段的直线公式与刻度盘的圆公式联立，可得二者交点：
Figure 354067DEST_PATH_IMAGE036
其中：
Figure 758504DEST_PATH_IMAGE037
解得横坐标为：
Figure 607511DEST_PATH_IMAGE038
其中：
Figure 388385DEST_PATH_IMAGE039
横坐标有两解，分别是
Figure DEST_PATH_IMAGE094
和
Figure 639238DEST_PATH_IMAGE095
，保留与指针头部点距离较近的点，即
Figure 214576DEST_PATH_IMAGE094
，通过交点与圆心的横坐标关系判断交点在表盘的区域，利用量程中值点和圆心连线作为基准线，计算此时的
Figure 550879DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure 135444DEST_PATH_IMAGE041
角，分别是
Figure 240804DEST_PATH_IMAGE096
和
Figure 987043DEST_PATH_IMAGE097
（角度值），则读数的最终结果可表示为：
Figure 810642DEST_PATH_IMAGE042
最终
Figure DEST_PATH_IMAGE098
如图11示出了指针连通域筛选结果图，而图12示出了连通域细化结果图，图13示出了线段检测结果与实际图像对比图。
而数字分割与识别模块通过图像处理算法获得数显类仪表中数字所在区域，对其进行分割并使用训练好的LeNet-5进行分类，分类结果即为数字的值，其流程图如图6所示，具体步骤为：
步骤6-1、准备若干数字0-9图像，将其随机打乱顺序制成数据集，数据集包括训练集和验证集；
步骤6-2、将数据集的训练集输入LeNet-5网络训练神经网络模型，降低损失函数，并使用验证集验证神经网络模型的准确率；
步骤6-3、对标准正面图像进行全局二值化处理，进一步去除无效的背景信息，得到二值化后的数字图像，可用公式表示为：
Figure 198898DEST_PATH_IMAGE043
其中
Figure 158764DEST_PATH_IMAGE007
为灰度图像某点的像素值，
Figure 341484DEST_PATH_IMAGE044
为二值化后的新值，
Figure 389730DEST_PATH_IMAGE009
为设定的阈值，
Figure 50518DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure 130470DEST_PATH_IMAGE046
为设定值，而设定值通常为255或0，其结果如图14所示；
步骤6-4、将步骤6-3获得的图像像素值进行归一化；记前景像素点像素值为
Figure 218511DEST_PATH_IMAGE047
，则归一化过程可表示为：
Figure 751124DEST_PATH_IMAGE048
其中
Figure 215603DEST_PATH_IMAGE047
为255或0；
步骤6-5、分别从行方向和列方向统计前景像素点的数目，记录数目大于阈值的连续行和连续列，其围成的区域即为数字区域，统计公式可写为：
Figure 150061DEST_PATH_IMAGE049
其中
Figure 409004DEST_PATH_IMAGE050
为步骤6-4获得的二维矩阵，其行数和列数为
Figure 428913DEST_PATH_IMAGE051
和
Figure 431504DEST_PATH_IMAGE052
，其结果如图15所示；
步骤6-6、调整分割得到的数字图像分辨率，以适应LeNet-5网络的输入，其结果如图16所示；
步骤6-6、将调整后的数字图像输入步骤6-2得到的神经网络模型，得到的输出结果即为图像的数字，最终三个数字图片分类结果是4、5、6。
液柱和刻度的定位与读数模块通过图像处理算法获得液位式仪表中液柱的高度和刻度线的最小间隔，进而计算液位实际高度；其流程图如图7所示，具体实施步骤为：
步骤7-1、根据仪表规格获得分度值
Figure 220468DEST_PATH_IMAGE053
，提取标准正面图像R、G、B三个通道的像素值，本实例采用磁浮子液位计，按照左侧刻度读数，
Figure 181471DEST_PATH_IMAGE099
；
步骤7-2、对三个通道的像素值设定一定的阈值，将符合要求的像素点设置为前景像素点，不符合的像素点为背景像素点，得到二值图像，实施结果如图17所示；
步骤7-3、对步骤7-2所得二值图像进行轮廓检测并获取其最小包围矩形，得到矩形四个角点坐标
Figure 688676DEST_PATH_IMAGE054
、
Figure 229379DEST_PATH_IMAGE055
、
Figure 138429DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 739174DEST_PATH_IMAGE057
，将每个矩形的像素点坐标信息保存为
Figure 733675DEST_PATH_IMAGE058
；实施结果如图18所示，图中黑色边框即为结果；
步骤7-4、计算步骤7-3所得矩形水平垂直方向长度比
Figure 78069DEST_PATH_IMAGE059
，
对于
Figure 841626DEST_PATH_IMAGE100
的矩形即可认定为刻度线盒液柱区域；
筛选出刻度线和液柱区域；
步骤7-5、计算步骤7-4筛选后所得每个矩形面积
Figure 878852DEST_PATH_IMAGE060
，面积最大的矩形即可认定为液柱矩形，其垂直方向长度为
Figure 95069DEST_PATH_IMAGE101
，剩余矩形为刻度线矩形；
步骤7-6、根据步骤7-5获得的刻度线矩形角点纵坐标计算刻度线最小间距
Figure 243154DEST_PATH_IMAGE062
=137；
步骤7-7、计算此时液柱高度：
Figure DEST_PATH_IMAGE102
。
本发明的实施例的有益效果是：
（1）本发明将传统机器视觉方法和深度学习算法相结合，可以实现对集气站内仪表的类型自动分类和读数，从而避免人工标定或区分的重复劳动，不仅精度高，而且有效保障工作人员的安全。
（2）从整体而言，本发明搭建了仪表自动读数的通用框架，对于后续其他类型仪表可以使用同一种框架，可扩展性强。
（3）对于仪表特征识别等易受环境影响的环节采用深度学习算法，去除了复杂的数字图像处理和调参过程，大大增强了整体算法的鲁棒性、普适性和准确性。
（4）仪表图像配准和几何变换模块将倾斜角度拍摄的仪表图像变换为标准正面图像，采用BF（Brute Force）匹配法以及RANSAC（Random Sample Consensus）算法，其相较于现有常用的近似最近邻搜索方法（FLANN）具有准确度高的优点，但是缺点是逐个匹配的时间复杂度较高，对于本领域技术人员而言，在无需后续公式计算读数的前提下，并不存在将BF（Brute Force）匹配法应用到本发明的技术启示。
在发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在发明中的具体含义。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离发明各实施例技术方案的范围。

Claims (4)

1.一种用于集气站多类型仪表自动读数方法，其特征在于，包括
图像预处理模块，用于去除噪声信号并增强图像特征；
仪表分类与识别定位模块，用于确定输入图像的仪表类型以及仪表在图像中的位置，裁剪出仪表图像；
仪表图像配准和几何变换模块，用于将倾斜角度拍摄的仪表图像变换为标准正面图像；
指针定位和读数模块，用于识别指针类仪表的关键特征并读数；
数字分割与识别模块，用于识别数显类仪表的关键特征并读数；
液柱和刻度的定位与读数模块，用于识别液位式仪表的关键特征并读数；
具体包括以下步骤：
步骤1、将获取的仪表区域图像输入所述图像预处理模块，得到噪声去除且特征加强的预处理图像；
步骤2、将步骤1的预处理图像输入所述仪表分类与识别定位模块，得到仪表的类型和位置信息，对预处理图像进行裁剪获得仪表图像,具体包括以下分步骤；
步骤2-1、将多种类型仪表图像、对应标签及位置信息随机打乱顺序制成数据集；
步骤2-2、将数据集输入网络，训练网络参数，建立网络模型；
步骤2-3、将待检测的仪表区域图像输入步骤2-2的网络模型，对仪表区域图像分类和位置预测，根据预测结果对仪表区域图像进行裁剪得到仪表图像并确定仪表类型；
步骤3、获得仪表类型和裁剪后的仪表图像，根据类型将仪表图像输入对应的仪表图像配准和几何变换模块，得到配准后的标准正面图像,具体包括以下分步骤；
步骤3-1、预先获得仪表的仪表图像；
步骤3-2、使用ORB算法提取待读数的仪表图像和标准图像的特征点并生成具有方向信息的描述符；
步骤3-3、使用BF匹配法对步骤3-2中提取到的两个图像中的特征点及其描述符进行匹配，得到一系列匹配点对
Figure 848162DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 355367DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤3-4、构建透视变换矩阵的数学模型；
步骤3-5、解算步骤3-4的透视变换矩阵至少需要4对坐标，而由于步骤3-3匹配的特征点对数大于4对并且存在误匹配情况，因此使用RANSAC算法对这些匹配点对进行迭代计算和筛选，得到使误差函数最小的一组最优匹配点对；
步骤3-6、将步骤3-5得到的一组最优的特征点对代入步骤3-4；
步骤3-7、用步骤3-6得到的结果对待测试的仪表图像的像素点进行遍历，生成新的像素点坐标，最终得到配准后的标准正面图像；
步骤4、根据步骤2所得仪表类型决定执行相应步骤，若为指针类仪表则执行步骤5，若为数显类仪表则执行步骤6，若为液位式仪表则执行步骤7；
步骤5、将步骤4的标准正面图像输入指针定位和读数模块，得到仪表示数；
步骤5-1、对标准正面图像进行局部阈值二值化处理，去除无效的背景信息，得到二值化后的仪表信息图像，阈值的计算公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中
Figure 695737DEST_PATH_IMAGE004
为像素点周围
Figure 604787DEST_PATH_IMAGE005
邻域内一点，
Figure 205533DEST_PATH_IMAGE006
为权重参数，
Figure 200033DEST_PATH_IMAGE007
为灰度值，
Figure 544427DEST_PATH_IMAGE008
为偏移参数，
Figure 307984DEST_PATH_IMAGE009
为阈值；
步骤5-2、将步骤5-1所得仪表信息图像的前景像素点按照位置关系组合成区域块，设定标准阈值，当面积在1000到10000且长宽比在大于4的设定范围内即可判定为指针，按一定的面积、长宽比例筛选出指针区域块并将其编号存储；
步骤5-3、利用查表法细化指针区域：
对于任一非图像边缘前景像素点
Figure 79631DEST_PATH_IMAGE010
，它的邻域有8个像素点
Figure 561428DEST_PATH_IMAGE011
；
Figure 709512DEST_PATH_IMAGE010
邻域中每个像素点的值都有255和0两种可能，因此共有
Figure 593155DEST_PATH_IMAGE012
种可能性；逐个分析每种情况，对于需要删除的标记为1，保留的标记为0，得到一个可供索引的一维数组，数组长度为256，用于搜索数组的索引值可由公式计算为：
Figure 801282DEST_PATH_IMAGE013
Figure DEST_PATH_IMAGE014
表示该邻域点是否为前景像素点：
Figure 770375DEST_PATH_IMAGE015
其中，
Figure 456571DEST_PATH_IMAGE016
为点
Figure DEST_PATH_IMAGE017
的灰度值；
步骤5-4、使用累积概率霍夫变换算法检测步骤5-3中的线段并获得线段的端点信息，根据线段长度进一步筛选出指针；
步骤5-5、输入仪表的关键参数，量程最大值
Figure 460299DEST_PATH_IMAGE018
，最小值
Figure 573749DEST_PATH_IMAGE019
，三点坐标分别为量程最小值点
Figure 764559DEST_PATH_IMAGE020
、量程最大值点
Figure 520025DEST_PATH_IMAGE021
和量程中间值点
Figure 112681DEST_PATH_IMAGE022
，求解圆心坐标
Figure 662611DEST_PATH_IMAGE023
和半径
Figure 340717DEST_PATH_IMAGE024
；
Figure 368716DEST_PATH_IMAGE025
可解得圆心坐标和半径：
Figure 815877DEST_PATH_IMAGE026
其中：
Figure 536709DEST_PATH_IMAGE027
解得圆心坐标和半径，获得圆心坐标后即可区分指针线段的头尾两端；多数仪表的指针头部细长，尾部粗短，通过计算两端点到圆心距离进行判断，距离较长的为头部，较短的为尾部；实际计算中，由于这些点近似共线，故只需判断横坐标差值，则头部点为：
Figure DEST_PATH_IMAGE028
其中
Figure 967690DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为指针的两个端点，确定头部点坐标；
步骤5-6、根据步骤5-4和步骤5-5获得的指针的端点和刻度盘信息进行建模计算读数，根据
Figure 321749DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure DEST_PATH_IMAGE032
是否相等分为两种情况说明：
Figure 888997DEST_PATH_IMAGE033
说明此时指针指向量程中值，则此时读数为
Figure DEST_PATH_IMAGE034
Figure 46309DEST_PATH_IMAGE035
将线段的直线公式与刻度盘的圆公式联立，可得二者交点：
Figure 699007DEST_PATH_IMAGE036
其中：
Figure 68808DEST_PATH_IMAGE037
解得横坐标为：
Figure 490562DEST_PATH_IMAGE038
其中：
Figure 553196DEST_PATH_IMAGE039
横坐标有两解，保留与指针头部点距离较近的点，通过交点与圆心的横坐标关系判断交点在表盘的区域，利用量程中值点和圆心连线作为基准线，计算此时的
Figure DEST_PATH_IMAGE040
和
Figure 693191DEST_PATH_IMAGE041
角，则读数的最终结果可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE042
步骤6、将步骤4的标准正面图像输入数字分割与识别模块，得到仪表示数；
步骤7、将步骤4的标准正面图像输入液柱和刻度的定位与读数模块，得到仪表示数。
2.根据权利要求1所述的一种用于集气站多类型仪表自动读数方法，其特征在于，步骤1包括：
步骤1-1、对仪表区域图像整体进行灰度处理；
步骤1-2、使用单尺度Retinex算法对在光照不足条件下拍摄的仪表区域图像进行特征增强；
步骤1-3、使用双边滤波算法去除仪表区域图像的噪声。
3.根据权利要求2所述的一种用于集气站多类型仪表自动读数方法，其特征在于，步骤6包括：
步骤6-1、准备若干数字0-9图像，将其随机打乱顺序制成数据集；
步骤6-2、将数据集输入LeNet-5网络训练神经网络模型，降低损失函数；
步骤6-3、对标准正面图像进行全局二值化处理，进一步去除无效的背景信息，得到二值化后的数字图像，可用公式表示为：
Figure 663421DEST_PATH_IMAGE043
其中
Figure 939681DEST_PATH_IMAGE007
为灰度图像某点的像素值，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
为二值化后的新值，
Figure 438796DEST_PATH_IMAGE009
为设定的阈值，
Figure 800507DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure DEST_PATH_IMAGE046
为设定值，而设定值为255或0；
步骤6-4、将步骤6-3获得的图像像素值进行归一化；记前景像素点像素值为
Figure 777690DEST_PATH_IMAGE047
，则归一化过程可表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE048
其中
Figure 439616DEST_PATH_IMAGE047
为255或0；
步骤6-5、分别从行方向和列方向统计前景像素点的数目，记录数目大于阈值的连续行和连续列，其围成的区域即为数字区域，统计公式可写为：
Figure 109631DEST_PATH_IMAGE049
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE050
为步骤6-4获得的二维矩阵，其行数和列数为
Figure 958639DEST_PATH_IMAGE051
和
Figure DEST_PATH_IMAGE052
；
步骤6-6、调整分割得到的数字图像分辨率，以适应LeNet-5网络的输入；
步骤6-7、将调整后的数字图像输入步骤6-2得到的神经网络模型，得到的输出结果即为图像的数字。
4.根据权利要求3所述的一种用于集气站多类型仪表自动读数方法，其特征在于，步骤7包括：
步骤7-1、根据仪表规格获得分度值
Figure 739513DEST_PATH_IMAGE053
，提取标准正面图像R、G、B三个通道的像素值；
步骤7-2、对三个通道的像素值设定一定的阈值，将符合要求的像素点设置为前景像素点，得到二值图像；
步骤7-3、对步骤7-2所得二值图像进行轮廓检测并获取其最小包围矩形，得到矩形四个角点坐标
Figure 990366DEST_PATH_IMAGE054
、
Figure 565704DEST_PATH_IMAGE055
、
Figure DEST_PATH_IMAGE056
和
Figure 167586DEST_PATH_IMAGE057
，将每个矩形的像素点坐标信息保存为
Figure DEST_PATH_IMAGE058
；
步骤7-4、计算步骤7-3所得矩形水平垂直方向长度比
Figure 20660DEST_PATH_IMAGE059
，
筛选出刻度线和液柱区域；
步骤7-5、计算步骤7-4筛选后所得每个矩形面积
Figure 126019DEST_PATH_IMAGE060
，面积最大的矩形即可认定为液柱矩形，其垂直方向长度为
Figure 872259DEST_PATH_IMAGE061
，剩余矩形为刻度线矩形；
步骤7-6、根据步骤7-5获得的刻度线矩形角点纵坐标计算刻度线最小间距
Figure 430279DEST_PATH_IMAGE062
；
步骤7-7、计算此时液柱高度：
Figure 552956DEST_PATH_IMAGE063
。
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