CN113158999A - 基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法及装置，涉及图像处理方法技术领域。所述方法包括如下步骤：将目标图纸读取为灰度图，设定阈值对其进行二值化处理；从二值图像中截取目标端子，使用模板匹配返回所有坐标结果；过滤重复坐标并按横坐标对其进行排序；对排序后的坐标进行遍历，判断上下相邻的端子模板是否存在竖直连接关系，如果存在，记录全部被跳线短接的端子。本发明所述方法具有快速的特点，相比目标检测省去了训练模型以及人工标识的过程，投入成本较低、可靠性较高，有很强的实用性，能够改善端子跳线的识别结果，提高识别算法的运算速率。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理方法技术领域，尤其涉及一种基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法及装置。
背景技术
在当今的信息社会中，尽管CAD技术在工业设计领域得到了广泛的应用，但仍有大量的图纸信息以纸质、图片的形式保存、管理和适用。这些工程图纸往往是一个系统或者行业长时间积累下来的，完整地保存了以往的宝贵经验，对以后的设计有很好的借鉴作用。其中相当一部分还会在以后的设计和制造中被修改和重复使用。为了复用这些图纸，将这些图纸图像的信息用计算机进行管理，并建立相应的数据库，以大大减少图纸的更新和维护耗费的人力资源，更加便于存储、修改、查询、交流，是必然的发展趋势，具有重要的社会现实意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是如何提供一种能够改善端子跳线的识别结果，提高识别算法的运算速率的电气设计图纸中端子跳线识别方法。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法，其特征在于包括如下步骤：
S1：将目标图纸读取为灰度图，设定阈值对其进行二值化处理；
S2：从二值图像中截取目标端子，使用模板匹配返回所有坐标结果；
S3：过滤重复坐标并按横坐标对其进行排序；
S4：对排序后的坐标进行遍历，判断上下相邻的端子模板是否存在竖直连接关系，如果存在，记录全部被跳线短接的端子。
进一步的技术方案在于，所述步骤S1包括如下步骤：
S101：通过AutoCAD根据实际电气工程要求设计绘制生成PDF，再转化为计算机可以处理的图像格式；
S102：将图像读取为灰度图格式，根据灰度直方图灰度分布信息来确定阈值，再用图像中每个像素的灰度值与这个阈值比较来确定其二值性。
进一步的技术方案在于，所述步骤S2包括如下步骤：
S201：从二值图像中截取目标端子，测试模板匹配方法；
S202：利用步骤S201选取的方法对整个二值图像进行全局扫描，返回坐标结果。
进一步的技术方案在于，所述步骤S3包括如下步骤：
S301：将步骤S2返回的重复坐标过滤；
S302：对过滤后的坐标结果按横坐标进行排序。
进一步的技术方案在于，所述步骤S4包括如下步骤：
S401：对返回的排序后的坐标进行遍历；
S402：判断遍历中的每一个坐标下方是否存在相连的端子；
S403：如果存在，则记录全部被跳线短接的端子。
本发明还公开了一种基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别装置，其特征在于包括：
图像二值化处理模板：用于将目标图纸读取为灰度图，设定阈值对其进行二值化处理；
坐标计算模板：用于从二值图像中截取目标端子，使用模板匹配返回所有坐标结果；
重复坐标过滤及排序模板：用于过滤重复坐标并按横坐标对其进行排序；
端子跳线识别模板：用于对排序后的坐标进行遍历，判断上下相邻的端子模板是否存在竖直连接关系，如果存在，记录全部被跳线短接的端子。
进一步的技术方案在于，所述图像二值化处理模板包括：
图像格式处理模板：用于通过AutoCAD根据实际电气工程要求设计绘制生成PDF，再转化为计算机可以处理的图像格式；
二值性确定模板：用于将图像读取为灰度图格式，根据灰度直方图灰度分布信息来确定阈值，再用图像中每个像素的灰度值与这个阈值比较来确定其二值性。
进一步的技术方案在于，所述坐标计算模板包括：
目标端子截取模板：用于从二值图像中截取目标端子，测试模板匹配方法；
二值图像全局扫描模板：用于利用目标端子截取模板选取的方法对整个二值图像进行全局扫描，返回坐标结果。
进一步的技术方案在于，所述重复坐标过滤及排序模板包括：
重复坐标过滤模板：用于将坐标计算模板计算的重复坐标过滤；
坐标排序模板：用于对过滤后的坐标结果按横坐标进行排序。
进一步的技术方案在于，所述端子跳线识别模板包括：
坐标遍历模板：用于对返回的排序后的坐标进行遍历；
相连端子判断模板：用于判断遍历中的每一个坐标下方是否存在相连的端子；
跳线短接端子记录模板：如果存在，则记录全部被跳线短接的端子。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明所述方法具有快速的特点，相比目标检测省去了训练模型以及人工标识的过程，投入成本较低、可靠性较高，有很强的实用性，能够改善端子跳线的识别结果，提高识别算法的运算速率。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1是本发明实施例一所述方法的流程图；
图2是本发明实施例二所述方法的流程图；
图3是本发明实施例二中对二值图像的直方图处理；
图4是本发明实施例二中经过动态阈值二值化处理后的图像；
图5是本发明实施例二中经过模板匹配框出的所有端子效果图；
图6是本发明实施例二中通过判定连接关系找出的短接端子效果图；
图7是本发明实施例三所述装置的原理框图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
实施例一
如图1所示，本发明实施例公开了一种基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法，包括如下步骤：
S1：将目标图纸读取为灰度图，设定阈值对其进行二值化处理；
S2：从二值图像中截取目标端子，使用模板匹配返回所有坐标结果；
S3：过滤重复坐标并按横坐标对其进行排序；
S4：对排序后的坐标进行遍历，判断上下相邻的端子模板是否存在竖直连接关系，如果存在，记录全部被跳线短接的端子。
实施例二
如图2所示，本发明实施例公开了一种基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法，包括如下步骤：
S1：将目标图纸读取为灰度图，设定阈值对其进行二值化处理；
所述步骤S1包括如下步骤：
S101：通过AutoCAD根据实际电气工程要求设计绘制生成PDF，再转化为计算机可以处理的图像格式；
S102：将图像读取为灰度图格式，根据灰度直方图灰度分布信息来确定阈值，再用图像中每个像素的灰度值与这个阈值比较来确定其二值性。
图纸文件根据电气设计要求使用AutoCAD绘制保存为数字化的PDF文件，将其格式转化为PNG图像格式后，使用程序读入其图像像素信息。通过对图像整体提取直方图如图3所示，利用直方图提供的信息可以观察到其存在两个间隔很远的波峰，因此可以使用全局单阈值处理从背景中提取目标点。将图像中每个像素的灰度值与这个阈值想比较确定其二值性。
S2：从二值图像中截取目标端子，使用模板匹配返回所有坐标结果；
所述步骤S2包括如下步骤：
S201：从二值图像中截取目标端子，测试模板匹配方法；
S202：利用步骤S201选取的方法对整个二值图像进行全局扫描，返回坐标结果。
对步骤S1处理后的二值图像截取端子模板，针对OpenCV提供的几种方法进行测试，找出效果较好的算法与阈值。使用该算法及阈值对整个图像进行全局扫描，找出每个相匹配模板的左上角坐标，经过动态阈值二值化处理后的图像如图4所示。
S3：过滤重复坐标并按横坐标对其进行排序；
所述步骤S3包括如下步骤：
S301：将步骤S2返回的重复坐标过滤；
S302：对过滤后的坐标结果按横坐标进行排序。
步骤S2返回的坐标结果由于算法原因会产生横纵坐标坐标偏移在1-2像素的重复坐标，因此需要对其进行遍历，找出这些重复点并将在同一行、列上的坐标统一为单一值。过滤后的坐标结果还应该先按横轴再按纵轴进行排序，排序后的坐标根据模板端子的大小可以在二值图中将所有端子用方框框出如图5所示。
S4：对排序后的坐标进行遍历，判断上下相邻的端子模板是否存在竖直连接关系，如果存在，记录全部被跳线短接的端子。
所述步骤S4包括如下步骤：
S401：对返回的排序后的坐标进行遍历；
S402：判断遍历中的每一个坐标下方是否存在相连的端子；
S403：如果存在，则记录全部被跳线短接的端子。
该过程包括了初始跟踪点判定、直线跟踪过程以及返回被短接端子的整体坐标等操作。初始跟踪点选择步骤S3返回坐标结果的起始点，对下方区域搜索的矩形框由跟踪点的下一个坐标点决定。在该矩形框的中心区域自上向下扫描像素，是否存在一条连续的黑直线，如果存在，则说明这两个端子存在跳线短接关系。对所有坐标结果进行遍历，依次执行上述操作，直到最后一个坐标结束。过程中记录下来的所有短接端子结果如图6所示。
实施例三
如图7所示，本发明实施例还公开了一种基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别装置，包括：
图像二值化处理模板1：用于将目标图纸读取为灰度图，设定阈值对其进行二值化处理；
所述图像二值化处理模板1包括：
图像格式处理模板101：用于通过AutoCAD根据实际电气工程要求设计绘制生成PDF，再转化为计算机可以处理的图像格式；
二值性确定模板102：用于将图像读取为灰度图格式，根据灰度直方图灰度分布信息来确定阈值，再用图像中每个像素的灰度值与这个阈值比较来确定其二值性。
坐标计算模板2：用于从二值图像中截取目标端子，使用模板匹配返回所有坐标结果；
所述坐标计算模板2包括：
目标端子截取模板201：用于从二值图像中截取目标端子，测试模板匹配方法；
二值图像全局扫描模板202：用于利用目标端子截取模板选取的方法对整个二值图像进行全局扫描，返回坐标结果。
重复坐标过滤及排序模板3：用于过滤重复坐标并按横坐标对其进行排序；
所述重复坐标过滤及排序模板3包括：
重复坐标过滤模板301：用于将坐标计算模板计算的重复坐标过滤；
坐标排序模板304：用于对过滤后的坐标结果按横坐标进行排序。
端子跳线识别模板4：用于对排序后的坐标进行遍历，判断上下相邻的端子模板是否存在竖直连接关系，如果存在，记录全部被跳线短接的端子。
所述端子跳线识别模板4包括：
坐标遍历模板401：用于对返回的排序后的坐标进行遍历；
相连端子判断模板402：用于判断遍历中的每一个坐标下方是否存在相连的端子；
跳线短接端子记录模板403：如果存在，则记录全部被跳线短接的端子。
本发明所述方法具有快速的特点，相比目标检测省去了训练模型以及人工标识的过程，投入成本较低、可靠性较高，有很强的实用性，能够改善端子跳线的识别结果，提高识别算法的运算速率。
Claims (10)
1.一种基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法，其特征在于包括如下步骤：
S1：将目标图纸读取为灰度图，设定阈值对其进行二值化处理；
S2：从二值图像中截取目标端子，使用模板匹配返回所有坐标结果；
S3：过滤重复坐标并按横坐标对其进行排序；
S4：对排序后的坐标进行遍历，判断上下相邻的端子模板是否存在竖直连接关系，如果存在，记录全部被跳线短接的端子。
2.如权利要求1所述的基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下步骤：
S101：通过AutoCAD根据实际电气工程要求设计绘制生成PDF，再转化为计算机可以处理的图像格式；
S102：将图像读取为灰度图格式，根据灰度直方图灰度分布信息来确定阈值，再用图像中每个像素的灰度值与这个阈值比较来确定其二值性。
3.如权利要求1所述的基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下步骤：
S201：从二值图像中截取目标端子，测试模板匹配方法；
S202：利用步骤S201选取的方法对整个二值图像进行全局扫描，返回坐标结果。
4.如权利要求1所述的基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下步骤：
S301：将步骤S2返回的重复坐标过滤；
S302：对过滤后的坐标结果按横坐标进行排序。
5.如权利要求1所述的基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别方法，其特征在于，所述步骤S4包括如下步骤：
S401：对返回的排序后的坐标进行遍历；
S402：判断遍历中的每一个坐标下方是否存在相连的端子；
S403：如果存在，则记录全部被跳线短接的端子。
6.一种基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别装置，其特征在于包括：
图像二值化处理模板：用于将目标图纸读取为灰度图，设定阈值对其进行二值化处理；
坐标计算模板：用于从二值图像中截取目标端子，使用模板匹配返回所有坐标结果；
重复坐标过滤及排序模板：用于过滤重复坐标并按横坐标对其进行排序；
端子跳线识别模板：用于对排序后的坐标进行遍历，判断上下相邻的端子模板是否存在竖直连接关系，如果存在，记录全部被跳线短接的端子。
7.如权利要求6所述的基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别装置，其特征在于，所述图像二值化处理模板包括：
图像格式处理模板：用于通过AutoCAD根据实际电气工程要求设计绘制生成PDF，再转化为计算机可以处理的图像格式；
二值性确定模板：用于将图像读取为灰度图格式，根据灰度直方图灰度分布信息来确定阈值，再用图像中每个像素的灰度值与这个阈值比较来确定其二值性。
8.如权利要求6所述的基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别装置，其特征在于，所述坐标计算模板包括：
目标端子截取模板：用于从二值图像中截取目标端子，测试模板匹配方法；
二值图像全局扫描模板：用于利用目标端子截取模板选取的方法对整个二值图像进行全局扫描，返回坐标结果。
9.如权利要求6所述的基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别装置，其特征在于，所述重复坐标过滤及排序模板包括：
重复坐标过滤模板：用于将坐标计算模板计算的重复坐标过滤；
坐标排序模板：用于对过滤后的坐标结果按横坐标进行排序。
10.如权利要求6所述的基于模板匹配的电气设计图纸中端子跳线识别装置，其特征在于，所述端子跳线识别模板包括：
坐标遍历模板：用于对返回的排序后的坐标进行遍历；
相连端子判断模板：用于判断遍历中的每一个坐标下方是否存在相连的端子；
跳线短接端子记录模板：如果存在，则记录全部被跳线短接的端子。
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|---|---|
| CN (1) | CN113158999B (zh) |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101021902A (zh) * | 2007-03-09 | 2007-08-22 | 永凯软件技术（上海）有限公司 | 一种工程cad图纸的矢量化图形识别方法 |
| CN101393640A (zh) * | 2004-08-31 | 2009-03-25 | 英赛特半导体有限公司 | 现有集成电路的设计分析方法 |
| JP2009116764A (ja) * | 2007-11-09 | 2009-05-28 | Kyocera Mita Corp | 無線タグ読取装置、無線タグシステム及びプログラム |
| JP2014131377A (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Nec Networks & System Integration Corp | 配線管理システム |
| CN106022302A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-10-12 | 北京理工大学 | 一种通过usfpf特征识别故障跳线联板的方法 |
| CN106709524A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-24 | 山东大学 | 一种电气工程图中的元件符号检测与识别方法 |
| CN107330434A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-11-07 | 电子科技大学 | 一种基于phog特征的电路图中电气符号识别方法 |
| CN109299675A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-02-01 | 广州算易软件科技有限公司 | 一种基于电气图纸的配电箱识别方法和装置 |
| CN109508676A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-03-22 | 武汉万安智能技术有限公司 | 一种逻辑电路图信息提取的机器视觉检测算法 |
| CN110599131A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-20 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种电气图纸识别与审查方法、装置及可读存储介质 |
| CN110728260A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-24 | 北京天工矩阵信息技术有限公司 | 一种电气施工图的识别方法及装置 |
| CN111401231A (zh) * | 2020-03-13 | 2020-07-10 | 华黔科技有限公司 | 工程图纸识别审核方法和装置 |
| CN111563509A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-21 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于tesseract的变电站端子排识别方法及系统 |
| CN112149548A (zh) * | 2020-09-17 | 2020-12-29 | 宁夏宁电电力设计有限公司 | 一种适用于端子排的cad图纸智能录入和识别方法及其装置 |
-
2021
- 2021-05-26 CN CN202110577892.1A patent/CN113158999B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101393640A (zh) * | 2004-08-31 | 2009-03-25 | 英赛特半导体有限公司 | 现有集成电路的设计分析方法 |
| CN101021902A (zh) * | 2007-03-09 | 2007-08-22 | 永凯软件技术（上海）有限公司 | 一种工程cad图纸的矢量化图形识别方法 |
| JP2009116764A (ja) * | 2007-11-09 | 2009-05-28 | Kyocera Mita Corp | 無線タグ読取装置、無線タグシステム及びプログラム |
| JP2014131377A (ja) * | 2012-12-28 | 2014-07-10 | Nec Networks & System Integration Corp | 配線管理システム |
| CN106022302A (zh) * | 2016-06-03 | 2016-10-12 | 北京理工大学 | 一种通过usfpf特征识别故障跳线联板的方法 |
| CN106709524A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-05-24 | 山东大学 | 一种电气工程图中的元件符号检测与识别方法 |
| CN107330434A (zh) * | 2017-06-22 | 2017-11-07 | 电子科技大学 | 一种基于phog特征的电路图中电气符号识别方法 |
| CN109299675A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-02-01 | 广州算易软件科技有限公司 | 一种基于电气图纸的配电箱识别方法和装置 |
| CN109508676A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-03-22 | 武汉万安智能技术有限公司 | 一种逻辑电路图信息提取的机器视觉检测算法 |
| CN110599131A (zh) * | 2019-09-18 | 2019-12-20 | 国网重庆市电力公司电力科学研究院 | 一种电气图纸识别与审查方法、装置及可读存储介质 |
| CN110728260A (zh) * | 2019-10-23 | 2020-01-24 | 北京天工矩阵信息技术有限公司 | 一种电气施工图的识别方法及装置 |
| CN111401231A (zh) * | 2020-03-13 | 2020-07-10 | 华黔科技有限公司 | 工程图纸识别审核方法和装置 |
| CN111563509A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-21 | 贵州电网有限责任公司 | 一种基于tesseract的变电站端子排识别方法及系统 |
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