CN1693852A - 一种仪表指针自动检测识别方法及自动读数方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种仪表指针自动检测识别方法及自动读数方法，主要包括采集仪表图像、仪表图像的预处理、应用Hough变换进行指针原点检测、计算仪表图像的中心投影点来检测识别仪表指针位置等步骤，再在检测识别指针位置的基础上读出指针的值。本发明自动对仪表指针进行检测识别，能克服人眼检表时出现的人为误差和视觉误差、效率低下等缺点，具有计算速度快，识别准确度高、人为因素小、方便进行自动化信息处理等优点。

Description

一种仪表指针自动检测识别方法及自动读数方法

                         技术领域

本发明属于计算机应用技术领域的图像处理与识别技术，特别是涉及一种仪表指针自动检测识别方法及自动读数方法。

                         技术背景

目前0.5级以上各种模拟指示(指针式)标准交、直流电表在电量测量中占据很重要的作用，在我国电力系统、铁路系统、仪表生产企业、大中型电子企业、全国各省市计量部门中仍然使用十分广泛。几十年来，我国电学计量行业普遍采用繁重的人工仪表检定方式来对仪表进行校验检定，需要人手触摸开关来控制电量输出，同时人眼睛注视被检仪表的指针位置，并需要记录数据。2～3个小时才能检测一块多量程的仪表(不包括数据处理)，检定人员已疲劳不堪了。采用人工操作来检表，工作强度大，效率低，存在人为误差，自动化程度低，人为因素大，缺乏客观科学评定检测标准及依据。要检测仪表的指针读数，核心问题是解决仪表指针直线的自动图像识别问题。近年来研究的一些智能化方法大多应用Hough变换来进行检测，但Hough变换计算量大、存储量大、检测精度不高，且检测容易受到噪声干扰，无法实际应用到实际实时检测系统。

Hough变换是计算机图像处理中的一种常用方法，其基本原理是把二值图变换到Hough参数空间，该空间由累加器组成，而累加器是直线参数的函数。二值图像中直线可用如下方程表示：

                        y＝mx+b

其中(x，y)是直线上点在二值图中的坐标，m代表直线的斜率，b代表直线在y轴上的截距。在Hough参数空间直线方程可表示为

ρ＝xcos(θ)+ysin(θ)

Hough变换为自动识别仪表指针提供了理论指引，为找到指针直线段，可建立一个在ρ，θ空间的二维直方图，对每个仪表图像的点(x_i，y_i)，将计算Hough变换对应的ρ，θ空间的直方图并做相应的累加计数，对所有点变换完后，对ρ，θ空间的直方图进行局部最大值搜索，从而获得仪表指针直线段的参数(ρ₀，θ₀)。

所以可以通过Hough变换的指引，研发一种行之有效的仪表指针自动检测识别方法。

                         发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出了一种基于中心投影方法的指针式电量仪表的指针刻度的自动检测识别方法。

本发明的另一目的在于提供一种仪表指针的自动读数方法。

为了达到本发明的第一目的，采用的技术方案如下：

一种仪表指针自动检测识别方法，包括如下步骤：

(1)、采集仪表图像信息；

(2)、预处理仪表图像信息；

(3)、通过Hough变换确定仪表图像中的指针的原点位置；

(4)、通过中心投影方法确定指针的位置。

上述技术方案中，所述步骤(2)预处理仪表图像信息包括：

(2A)、变灰度图像，使仪表图像成为数字化的灰度图像；

(2B)、图像增强，包括中值滤波去除仪表图像的噪声、图像灰度拉伸以增加仪表图像的对比度；

(2C)、通过边缘检测算子检测仪表图像中的指针形状；

(2D)、仪表图像二值化。

所述的中值滤波法去除仪表图像中的噪声，先扫描整幅图像g(x，y)，将各中心象素点及其八邻域的点按灰度大小排序，以正中间点的灰度值代替原中心象素的灰度值。

所述的图像灰度拉伸首先扫描整幅图像g(x，y)，如果g(x，y)的灰度小于50，则g(x，y)的值赋0，如果g(x，y)的灰度大于200，则g(x，y)的值赋为255，如果g(x，y)的值介于50和200之间，则按 $\frac{g(x,y)-50}{200-50}\×255$ 计算的结果赋值，即按如下公式对g(x，y)赋值；

$g(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}0& g(x,y)<50\\ \frac{g(x,y)-50}{200-50}\&times;255& 0<g(x,y)<50\\ 255& g(x,y)>200\end{array}\right..$

根据对图像灰度的分析可以知道，指针处的灰度和周围像素的灰度不同，而且有较大变化，因此可以用边缘检测算子来检测指针形状，采用如下垂直算子实现：

$\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}.$

所述的图像二值化的具体方法是先确定一个范围在0到255之间的阈值T，仪表图像中像素大于T的灰度设置为255，小于T的设置为0，即通过如下公式赋值： $g(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}0& g(x,y)<T\\ 255& g(x,y)\&GreaterEqual;T\end{array}\right..$

上述技术方案中，所述步骤(3)通过Hough变换确定仪表图像中的指针的原点位置，可通过Hough变换检测仪表指针在不同的两个位置时所对应的直线，通过所述两条直线的交点确定指针原点。优选的做法是通过Hough变换检测仪表指针在零刻度位置和满刻度位置，通过在这两个位置上检测识别出指针所对应的两条直线，通过这两条直线的交点可确定指针原点。

确定指针原点后，再通过中心投影法确定指针的具体位置，具体做法是先确定两个参数，角度θ和数组A(θ)，然后将仪表图像上的特征点向指针原点进行中心投影，每个投影点都对应一个角度θ，每个角度对应一个数组A(θ)，当仪表图像中有一个象素点投向角度θ时，这个角度θ对应的数组A(θ)进行计数累加，最后对角度数组A(θ)进行局部最大值的搜索，最大值所对应的角度θ即为当前指针的角度值，通过指针的角度值确定指针的位置。

为了实现第二发明目的，本发明采用的技术方案为：

一种仪表指针自动读数方法，包括如下步骤：

(1)、采集仪表图像信息；

(2)、预处理仪表图像信息；

(3)、通过Hough变换确定仪表图像中的指针的原点位置；

(4)、通过中心投影方法确定指针的位置；

(5)、计算仪表指针的读数。

本技术方案采用第一技术方案确定仪表图像中指针的位置，即角度值θ^*，然后按照如下公式计算该指针所对应的读数值： $d=\frac{{\mathrm{\&theta;}}^{*}-{\mathrm{\&theta;}}_0}{{\mathrm{\&theta;}}_1-{\mathrm{\&theta;}}_0}\&times;D,$ 其中θ₀为零刻度时指针对应的角度，θ₁为满刻度时指针对应的角度，D为仪表的总量程。

对比现有技术，本发明具有如下优点：

(1)、本发明通过自动检测识别仪表指针，避免人眼检测带来的人为误差和视觉误差，并且可以大大降低劳动强度、节省人力物力；

(2)、本发明可通过计算机自动处理，大大提高检测的效率，缩短检测仪表的时间；

(3)、本发明基于Hough变换及中心投影理论指引，所以检测识别结果准确可靠；

(4)、本发明再利用计算机图像处理技术，大大增强了识别结果的可靠性。

                         附图说明

图1为本发明的硬件设备组成方框图；

图2为本发明的仪表指针识别及读数程序流程图；

图3为本发明的预处理仪表图像流程图；

图4为本发明的仪表指针原点定位程序流程图；

图5为本发明的仪表指针中心投影检测程序流程图。

                       具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的说明。

实施本发明的一种硬件设备框图如附图1所示，包括微型计算机1、摄像头2、存储设备3、打印机4，摄像头2、存储设备3、打印机4分别与微型计算机1连接，通过微型计算机1控制摄像头2进行仪表图像实时采集，对摄像头2采集的指针式仪表图像进行预处理，再通过两次Hough变换确定一个仪表指针的中心点位置，最后根据计算仪表图像的中心投影，利用中心投影中的峰值找到仪表的指针位置。

本发明利用高分辨率摄像头2进行高精度的图像采集，可进行更高精度的仪表指针读数检测；而且数据可以自动进行存储到存储设备3上，方便信息化管理；并且如果需要，还可以随时将识别信息通过打印机4打印出来。

本实施例自动读出仪表指针的值，其具体流程如附图2所示，包括如下步骤：

(1)、采集仪表图像信息；

(2)、预处理仪表图像信息；

(3)、通过Hough变换确定仪表图像中的指针的原点位置；

(4)、通过中心投影方法确定指针的位置；

(5)、计算仪表指针的读数。

其中，步骤(2)预处理仪表图像信息的流程图如附图3所示，具体包括：

(2A)、变灰度图像，使仪表图像成为数字化的灰度图像；

(2B)、图像增强，包括中值滤波去除仪表图像的噪声、图像灰度拉伸以增加仪表图像的对比度；

所述的中值滤波法去除仪表图像中的噪声，先扫描整幅图像g(x，y)，将各中心象素点及其八邻域的点按灰度大小排序，以正中间点的灰度值代替原中心象素的灰度值。

所述的图像灰度拉伸首先扫描整幅图像g(x，y)，如果g(x，y)的灰度小于50，则g(x，y)的值赋0，如果g(x，y)的灰度大于200，则g(x，y)的值赋为255，如果g(x，y)的值介于50和200之间，则按 $\frac{g(x,y)-50}{200-50}\&times;255$ 计算的结果赋值，即按如下公式对g(x，y)赋值；

$g(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}0& g(x,y)<50\\ \frac{g(x,y)-50}{200-50}\&times;255& 0<g(x,y)<50\\ 255& g(x,y)>200\end{array}\right..$

(2C)、通过边缘检测算子检测仪表图像中的指针形状；

根据对图像灰度的分析可以知道，指针处的灰度和周围像素的灰度不同，而且有较大变化，因此可以用边缘检测算子来检测指针形状，采用如下垂直算子实现：

$\begin{array}{ccc}-1& -2& -1\\ 0& 0& 0\\ 1& 2& 1\end{array}.$

(2D)、仪表图像二值化。

所述的图像二值化的具体方法是先确定一个范围在0到255之间的阈值T，仪表图像中像素大于T的灰度设置为255，小于T的设置为0，即通过如下公式赋值： $g(x,y)=\left\{\begin{array}{cc}0& g(x,y)<T\\ 255& g(x,y)\&GreaterEqual;T\end{array}\right..$

本实施例的步骤(3)通过Hough变换确定仪表图像中的指针的原点位置，其流程如附图4所示，可通过Hough变换检测仪表指针在不同的两个位置时所对应的直线，通过所述两条直线的交点确定指针原点。优选的做法是通过Hough变换检测仪表指针在零刻度位置和满刻度位置，通过在这两个位置上检测识别出指针所对应的两条直线，通过这两条直线的交点可确定指针原点。

确定指针原点后，再通过步骤(4)的中心投影法确定指针的具体位置，如附图5所示，具体做法是先确定两个参数，角度θ和数组A(θ)，然后将仪表图像上的特征点向指针原点进行中心投影，每个投影点都对应一个角度θ，每个角度对应一个数组A(θ)，当仪表图像中有一个象素点投向角度θ时，这个角度θ对应的数组A(θ)进行计数累加，最后对角度数组A(θ)进行局部最大值的搜索，最大值所对应的角度θ即为当前指针的角度值，通过指针的角度值确定指针的位置。

确定仪表图像中指针的位置后，即角度值θ^*，步骤(5)按照如下公式计算该指针所对应的读数值： $d=\frac{{\mathrm{\&theta;}}^{*}-{\mathrm{\&theta;}}_0}{{\mathrm{\&theta;}}_1-{\mathrm{\&theta;}}_0}\&times;D,$ 其中θ₀为零刻度时指针对应的角度，θ₁为满刻度时指针对应的角度，D为仪表的总量程。

最后可对本实施例进行存储及打印，方便信息管理。

Claims (10)

1、一种仪表指针自动检测识别方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)、采集仪表图像信息；

(2)、预处理仪表图像信息；

(3)、通过Hough变换确定仪表图像中的指针的原点位置；

(4)、通过中心投影方法确定指针的位置。

2、根据权利要求1所述的仪表指针自动检测识别方法，其特征在于所述步骤(2)预处理仪表图像信息包括：

(2A)、变灰度图像，使仪表图像成为数字化的灰度图像；

(2B)、图像增强，包括中值滤波去除仪表图像的噪声、图像灰度拉伸以增加仪表图像的对比度；

(2C)、通过边缘检测算子检测仪表图像中的指针形状；

(2D)、仪表图像二值化。

3、根据权利要求2所述的仪表指针自动检测识别方法，其特征在于所述的图像灰度拉伸首先扫描整幅仪表图像g(x，y)，如果g(x，y)的灰度小于50，则将g(x，y)的值赋为0，如果g(x，y)的灰度大于200，则将g(x，y)的值赋为255，如果g(x，y)的值介于50和200之间，则按 $\frac{g(x,y)-50}{200-50}\&times;255$ 的结果给g(x，y)赋值。

4、根据权利要求2所述的仪表指针自动检测识别方法，其特征在于所述的边缘检测算子检测仪表图像中的指针形状采用垂直算子，所述垂直算子为：

                          -1   -2    -1

                          0     0    0

                          1     2    1

5、根据权利要求2所述的仪表指针自动检测识别方法，其特征在于所述的图像二值化先确定一个范围在0到255之间的阈值T，再将仪表图像中像素大于T的灰度设置为255，小于T的设置为0。

6、根据权利要求1或2所述的仪表指针自动检测识别方法，其特征在于所述步骤(3)通过Hough变换检测仪表指针在两个不同位置时所对应的直线，通过所述两条直线的交点确定指针原点。

7、根据权利要求6所述的仪表指针自动检测识别方法，其特征在于所述Hough变换检测仪表指针所在的两个不同位置为零刻度位置和满刻度位置。

8、根据权利要求7所述的仪表指针自动检测识别方法，其特征在于所述步骤(4)确定两个参数，角度θ和数组A(θ)，然后将仪表图像上的特征点向指针原点进行中心投影，每个投影点都对应一个角度θ，每个角度对应一个数组A(θ)，当仪表图像中有一个象素点投向角度θ时，这个角度θ对应的数组A(θ)进行计数累加，最后对角度数组A(θ)进行局部最大值的搜索，最大值所对应的角度θ即为当前指针的角度值，通过指针的角度值确定指针的位置。

9、一种使用权利要求1所述的仪表指针自动检测识别方法的仪表指针自动读数方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)、采集仪表图像信息；

(2)、预处理仪表图像信息；

(3)、通过Hough变换确定仪表图像中的指针的原点位置；

(4)、通过中心投影方法确定指针的位置；

(5)、计算仪表指针的读数。

10、根据权利要求9所述的仪表指针自动读数方法，其特征在于所述步骤(5)根据步骤(4)检测出来的指针位置信息，即角度值θ^*，按照如下公式计算该指针所对应的读数值： $d=\frac{{\mathrm{\&theta;}}^{*}-{\mathrm{\&theta;}}_0}{{\mathrm{\&theta;}}_1-{\mathrm{\&theta;}}_0}\&times;D,$ 其中θ₀为零刻度时指针对应的角度，θ₁为满刻度时指针对应的角度，D为仪表的总量程。

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