JP2006309405A

JP2006309405A - メータ認識システム、メータ認識方法、およびメータ認識プログラム

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Publication number: JP2006309405A
Application number: JP2005129629A
Authority: JP
Inventors: Hideo Ishimaru; 秀雄石丸
Original assignee: Chugoku Electric Power Co Inc
Current assignee: Chugoku Electric Power Co Inc
Priority date: 2005-04-27
Filing date: 2005-04-27
Publication date: 2006-11-09
Anticipated expiration: 2025-04-27
Also published as: JP4498203B2

Abstract

【課題】メータ種別や種々の状況変化に対応した確実かつ効率的な指示値認識を可能とする。
【解決手段】目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素値の範囲のうち画素値所定値以下の範囲と所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定する、閾値特定部１１４と、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成する、二値化画像生成部１１５と、前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する指示値特定部１１８、とからシステム構成する。
【選択図】図１

Description

この発明は、メータ認識システム、メータ認識方法、およびメータ認識プログラムに関する。

例えば、工場等のエネルギー使用実態調査を行う際に、一般的には指示値の発信機能が付いていない指示計（メータ）が設置されているため、自動計測は困難であった。

そこで例えば、アナログメータの指示値を画像処理によって自動的に読み取る、或いはコンピュータ管理に適したデジタル信号を得るといった課題の下、アナログメータの画像について、指示針の回転中心と、前記指示針の可動範囲であって目盛盤が無地であり且つ前記回転中心を中心にした円弧状の針可動領域と、前記目盛盤の目盛情報を設定し、計測を開始する前のアナログメータの基準画像と前記指示針が回転した状態のアナログメータの計測画像から前記針可動領域の画像をそれぞれ抽出し、抽出した２つの画像を前記回転中心を基準に極座標変換して前記指示針の回転角を直線的に示す画像にそれぞれ変換し、前記極座標変換後の２つの画像に基づいて前記指示針の回転角を求め、求めた回転角を前記目盛情報に対応させて前記計測画像の指示針の指示値を求めることを特徴とするアナログメータの自動読み取り方法（特許文献１参照）などが提案されている。
特開２００４−１３３５６０号公報

しかしながら従来手法においては、指示値認識の基準パターンが固定的で、メータ種別や種々の状況変化に対応して確実に指示値認識を行うことが困難な状況が生じた。したがって、メータにかかる光量や影の影響を除去したり、メータ目盛や指示針の色や表示パターン（例：半円弧状に配置される目盛とそれに対応して回転する指示針、目盛間隔が一定ではないものなど）に対応して、的確に指示値を認識するといった処理が効率的になされてこなかった。

そこで本発明の目的は、メータ種別や種々の状況変化に対応した確実かつ効率的な指示値認識を可能とする、メータ認識システム、メータ認識方法、およびメータ認識プログラムを提供することにある。

上記課題を解決する本発明のメータ認識システムは、針型または棒型のメータの目盛指示を認識するシステムであって、前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素値の範囲のうち画素値所定値以下の範囲と所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定する、閾値特定部と、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成する、二値化画像生成部と、前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部と、を備える。

また、本発明のメータ認識システムは、針型または棒型のメータの目盛指示を認識するシステムであって、前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素数の所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定する、閾値特定部と、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成する、二値化画像生成部と、前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部と、を備える。

また、本発明のメータ認識システムは、針型または棒型のメータの目盛指示を認識するシステムであって、前記目盛指示の撮影画像を構成する画素の色情報に関して、色情報を構成するＲＧＢ間の画素成分が一定以上の画素を特定し、ここで特定した特定画素成分を除去する、特定色除去部と、前記特定画素成分を除去した画素で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部と、を備える。

また、本発明のメータ認識システムは、針型または棒型のメータの目盛指示を認識するシステムであって、前記目盛指示の撮影画像を構成する画素について、画素の色情報に基づくＲＧＢ間の色差のうち、赤色と緑色、赤色と青色、青色と緑色の各間で生じた画素成分に関するヒストグラムを生成する、ヒストグラム生成部と、前記ヒストグラムに対して判別分析法を適用して閾値を特定すると共に、当該閾値以上の画素成分差が各間で存在する画素を認識する、画素認識部と、前記画素成分で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部と、を備える。

また、本発明のメータ認識方法は、針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法であって、前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素値の範囲のうち画素値所定値以下の範囲と所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定し、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成し、前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、ことを特徴とする。

また、本発明のメータ認識方法は、針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法であって、前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素数の所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定し、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成し、前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、ことを特徴とする。

また、本発明のメータ認識方法は、針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法であって、前記目盛指示の撮影画像を構成する画素の色情報に関して、色情報を構成するＲＧＢ間の画素成分が一定以上の画素を特定し、ここで特定した特定画素成分を除去し、前記特定画素成分を除去した画素で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、ことを特徴とする。

また、本発明のメータ認識方法は、針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法であって、前記目盛指示の撮影画像を構成する画素について、画素の色情報に基づくＲＧＢ間の色差のうち、赤色と緑色、赤色と青色、青色と緑色の各間で生じた画素成分に関するヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムに対して判別分析法を適用して閾値を特定すると共に、当該閾値以上の画素成分差が各間で存在する画素を認識し、前記画素成分で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、ことを特徴とする。

また、本発明のメータ認識プログラムは、針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素値の範囲のうち画素値所定値以下の範囲と所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定するステップと、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成するステップと、前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定するステップと、を備える。

また、本発明のメータ認識プログラムは、針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素数の所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定するステップと、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成するステップと、前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定するステップと、を備える。

また、本発明のメータ認識プログラムは、針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記目盛指示の撮影画像を構成する画素の色情報に関して、色情報を構成するＲＧＢ間の画素成分が一定以上の画素を特定し、ここで特定した特定画素成分を除去するステップと、前記特定画素成分を除去した画素で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定するステップと、を備える。

また、本発明のメータ認識プログラムは、針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記目盛指示の撮影画像を構成する画素について、画素の色情報に基づくＲＧＢ間の色差のうち、赤色と緑色、赤色と青色、青色と緑色の各間で生じた画素成分に関するヒストグラムを生成するステップと、前記ヒストグラムに対して判別分析法を適用して閾値を特定すると共に、当該閾値以上の画素成分差が各間で存在する画素を認識するステップと、前記画素成分で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定するステップと、を備える。

その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明の実施の形態の欄、及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、メータ種別や種々の状況変化に対応した確実かつ効率的な指示値認識が可能となる。

以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態におけるメータ認識システム１００を含む全体構成図である。本実施形態においては、例えば需要家の施設に設置された針型または棒型の電力積算計（メータ２００）の指示値をデジタルカメラなどの撮影手段１５０で撮影し、この撮影画像に基づき指示値を認識する状況を想定する。しかし本発明の適用はこの実施形態に限定されるものではなく、ガス、水道など各種測定対象に関する各種メータに対する指示値の認識を行ういずれの状況にも適用可能である。

本発明のメータ認識システム１００（以下、システム１００）は、本発明のメータ認識方法を実行する機能を実現すべく書き換え可能メモリなどのプログラムデータベース１０１に格納されたプログラム１０２をメモリ１０３に読み出し、演算装置たるＣＰＵ１０４により実行する。

また、前記システム１００は、コンピュータ装置が一般に備えている各種キーボードやボタン類、ディスプレイなどの入出力インターフェイス１０５、ならびに、撮影手段１５０などとの間のデータ授受を担う通信手段１０６などを有している。

前記システム１００は、前記通信手段１０６により、前記撮影手段１５０らと例えばインターネットやＬＡＮ、シリアル・インターフェース通信線などのネットワーク１４０を介して接続し、データ授受を実行する。もちろん、ネットワーク１４０を経由してのデータ授受のみならず、撮影手段１５０が備える可搬型の記憶媒体をシステム１００側で読み取るといった処理によりデータ授受を行うとしてもよい。システム１００の各種機能部と通信手段１０６との間ではＩ／Ｏ部１０７がデータのバッファリングや各種仲介処理を実行している。

続いて、前記システム１００が、例えばプログラム１０２に基づき構成・保持する機能部につき説明を行う。システム１００は、前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素値の範囲のうち画素値所定値以下の範囲と所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定する、閾値特定部１１４を備える。

また、システム１００は、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成する、二値化画像生成部１１５を備えるものとすれば好適である。

また、システム１００は、前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータ２００の目盛指示値を特定する、指示値特定部１１６を備えるものとすれば好適である。

また、システム１００の前記閾値特定部１１４は、前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素数の所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定するものとすれば好適である。また同様に、システム１００の前記二値化画像生成部１１５は、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成するものとすれば好適である。更に、システム１００の前記指示値特定部１１６は、前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータ２００の目盛指示値を特定するものとすれば好適である。

また、システム１００は、前記目盛指示の撮影画像を構成する画素の色情報に関して、色情報を構成するＲＧＢ間の画素成分が一定以上の画素を特定し、ここで特定した特定画素成分を除去する、特定色除去部１１７を備えるものとすれば好適である。

また、システム１００は、前記特定画素成分を除去した画素で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部１１８を備えるものとすれば好適である。

また、システム１００は、前記目盛指示の撮影画像を構成する画素について、画素の色情報に基づくＲＧＢ間の色差のうち、赤色と緑色、赤色と青色、青色と緑色の各間で生じた画素成分に関するヒストグラムを生成する、ヒストグラム生成部１１９を備えるものとすれば好適である。

また、システム１００は、前記ヒストグラムに対して判別分析法を適用して閾値を特定すると共に、当該閾値以上の画素成分差が各間で存在する画素を認識する、画素認識部１２０を備えるものとすれば好適である。

また、システム１００は、前記画素成分で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部１２１を備えるものとすれば好適である。

なお、これまで示したメータ認識システム１００における各機能部１１４〜１２１は、ハードウェアとして実現してもよいし、メモリやＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）などの適宜な記憶装置に格納したプログラムとして実現するとしてもよい。この場合、前記ＣＰＵ１０４がプログラム実行に合わせて記憶装置より該当プログラムをメモリ１０３に読み出して、これを実行することとなる。

また、前記ネットワーク１４０に関しては、インターネット、ＬＡＮの他、ＡＴＭ回線や専用回線、ＷＡＮ（ＷｉｄｅＡｒｅａＮｅｔｗｏｒｋ）、電灯線ネットワーク、無線ネットワーク、公衆回線網、携帯電話網、シリアル・インターフェース通信線など様々なネットワークを採用することも出来る。また、ＶＰＮ（ＶｉｒｔｕａｌＰｒｉｖａｔｅＮｅｔｗｏｒｋ）など仮想専用ネットワーク技術を用いれば、インターネットを採用した際にセキュリティ性を高めた通信が確立され好適である。なお、前記シリアル・インターフェイスは、単一の信号線を用いて１ビットずつ順次データを送るシリアル伝送で、外部機器と接続するためのインターフェースを指し、通信方式としてはＲＳ−２３２Ｃ、ＲＳ−４２２、ＩｒＤＡ、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、ファイバ・チャネルなどが想定できる。

また、本実施形態における撮影手段１５０は、前記メータ２００の指示部に向けて設置される固定式のカメラ、或いは点検員が撮影用に携行するカメラが想定できる。このカメラとしては例えばデジタルカメラとすることができる。また、デジタルカメラのカメラセンサーとしては、ＣＣＤやＣＭＯＳなどが想定できるが、いずれのカメラセンサーを備えるデジタルカメラであってもよい。

−−−処理フロー例１−−−
以下、本実施形態におけるメータ認識方法の実際手順について、図に基づき説明する。なお、以下で説明するメータ認識方法に対応する各種動作は、前記メータ認識システム１００が、メモリ１０３に読み出して実行するプログラム１０２によって実現される。そして、このプログラム１０２は、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。

図２は、本実施形態におけるメータ認識方法の処理手順例１を示すフロー図である。ここで、システム１００が、撮影画像に関するヒストグラム補正を行う処理について説明する。なお、システム１００は、前記メータ２００の指示部を撮影した撮影手段１５０より、前記メータ２００における目盛指示の撮影画像（図６の画像１２００）を予め取得しているものとする（ｓ１１００）。この時、システム１００は、前記目盛指示の撮影画像１２００について、例えばメータ２００の目盛形態に応じた円弧状の認識領域の設定を入力インターフェイスより予め受け付けているものとする。システム１００は、前記認識領域に対応する撮影画像１２００を構成する画素について、各画素値の画素数を示すヒストグラムを生成する（ｓ１１０１）。このヒストグラムの例としては、例えば図６に示すヒストグラム１２１０があげられる。このヒストグラム１２１０では、横軸に画素値（画素の濃淡に応じて０〜２５５）、縦軸に画素数をとる２軸のグラフである。

このヒストグラム１２１０に対して、判別分析法を適用して二値化閾値を特定し、前記撮影画像１２００の二値化（全画素の濃淡化）を行うとすれば、システム１００が得られる二値化画像１２２０は、図６で示すように、元となる撮影画像１２００に生じていた影の影響を直接受けたものとなってしまう。こうなると、メータ２００の指針に対応した黒色と前記影に対応した黒色とが区別困難となってしまう。

そこで、システム１００は、前記ヒストグラム１２１０に基づいて、前記画素値の範囲のうち画素値所定値以下の範囲（例：経験値によるもの）と所定値以上の範囲（例：経験値によるもの）をカットした補正ヒストグラム１２３０を生成する（ｓ１１０２）。図６に示すように生成した補正ヒストグラム１２３０に対してシステム１００は、判別分析法を適用して二値化閾値を特定する（ｓ１１０４）。

また、システム１００は、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して（ｓ１１０５）、前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像１２４０を生成する（ｓ１１０６）。この二値化画像１２４０では、前記二値化画像１２２０とは異なり、元となる撮影画像１２００に生じていた影の影響を排除して、メータ２００の指針に対応した黒色のみを特定することができる。なお、判別分析法とは、ヒストグラムをある閾値で２つのグループに分けた時、グループ間の分散が最大となる値を閾値とする手法である。

システム１００は、前記二値化画像１２４０における目盛指示の画像（前記指針に対応する黒色部位）に基づいて、前記メータ２００の目盛指示値を特定する（ｓ１１０７）。この目盛指示値の特定処理については、前記二値化画像１２４０に対して、例えば、前記認識領域の座標に対応する目盛指示値の情報（予め設定されたもの）に、前記二値化画像１２４０の指針部分（半円弧状の白色画像のうちの黒色部位）の座標位置を照合するといった処理を実行することで実現できる。

システム１００は、前記特定した目盛指示を出力インターフェイスにおいて例えば図１０（ａ）の画面１６００のごとく出力し（ｓ１１０８）、処理を終了する。画面１６００では、図６で示した認識領域の元画像１２００や、これの二値化画像１２４０と共に、前記特定した目盛指示値（図中では“表示値”）が数値で表示される。

−−−処理フロー例２−−−
図３は、本実施形態におけるメータ認識方法の処理手順例２を示すフロー図である。次に、システム１００が、撮影画像に関するヒストグラム補正を行う他の処理について説明する。ここでシステム１００は、前記メータ２００の指示部を撮影した撮影手段１５０より、前記メータ２００における目盛指示の撮影画像（図７の画像１３００）を予め取得しているものとする（ｓ１２００）。この時、システム１００は、前記目盛指示の撮影画像１３００について、例えばメータ２００の目盛形態に応じた円弧状の認識領域の設定を予め受け付けているものとする。システム１００は、前記認識領域に対応する撮影画像１３００を構成する画素について、各画素値の画素数を示すヒストグラムを生成する（ｓ１２０１）。このヒストグラムの例としては、例えば図７に示すヒストグラム１３１０があげられる。このヒストグラム１３１０では、横軸に画素値（画素の濃淡に応じて０〜２５５）、縦軸に画素数をとる２軸のグラフである。

このヒストグラム１３１０に対して、判別分析法を適用して二値化閾値を特定し、前記撮影画像１３００の二値化（全画素の濃淡化）を行うとすれば、システム１００が得られる二値化画像１３２０は、図７で示すように、元となる撮影画像１３００に生じていた影の影響を直接受けたものとなってしまう。こうなると、メータ２００の指針に対応した黒色と前記影に対応した黒色とが区別困難となってしまう。

そこで、システム１００は、前記ヒストグラム１３１０に基づいて、前記画素数の所定値以上の範囲（例：経験値によるもの）をカットした補正ヒストグラム１３３０を生成する（ｓ１２０２）。図７に示すように生成した補正ヒストグラム１３３０に対してシステム１００は、判別分析法を適用して二値化閾値を特定する（ｓ１２０４）。

また、システム１００は、前記二値化閾値により前記画素値を二値化して（ｓ１２０５）、前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像１３４０を生成する（ｓ１２０６）。この二値化画像１３４０では、前記二値化画像１３２０とは異なり、元となる撮影画像１３００に生じていた影の影響を排除して、メータ２００の指針に対応した黒色のみを特定することができる。なお、判別分析法とは、ヒストグラムをある閾値で２つのグループに分けた時、グループ間の分散が最大となる値を閾値とする手法である。

システム１００は、前記二値化画像１３４０における目盛指示の画像（前記指針に対応する黒色部位）に基づいて、前記メータ２００の目盛指示値を特定する（ｓ１２０７）。この目盛指示値の特定処理については、前記二値化画像１３４０に対して例えば、前記認識領域の座標に対応する目盛指示値の情報（予め設定されたもの）に、前記二値化画像１３４０の指針部分（半円弧状の白色画像のうちの黒色部位）の座標位置を照合するといった処理を実行することで実現できる。

システム１００は、前記特定した目盛指示を出力インターフェイスにおいて例えば図１０（ａ）の画面１６００のごとく出力し（ｓ１２０８）、処理を終了する。画面１６００では、図７で示した認識領域の元画像１３００や、これの二値化画像１３４０と共に、前記特定した目盛指示値（図中では“表示値”）が数値で表示される。

−−−処理フロー例３−−−
図４は、本実施形態におけるメータ認識方法の処理手順例３を示すフロー図である。次に、システム１００が、撮影画像に関する色除去の処理について説明する。ここでシステム１００は、前記メータ２００の指示部を撮影した撮影手段１５０より、前記メータ２００における目盛指示の撮影画像（図９の画像１５００）を予め取得しているものとする（ｓ１３００）。この時、システム１００は、前記目盛指示の撮影画像１５００について、例えばメータ２００の目盛形態に応じて矩形状の認識領域の設定を予め受け付けているものとする。

システム１００は、前記認識領域に対応する撮影画像１５００を構成する画素の色情報について、色情報を構成するＲＧＢ間の画素成分が一定以上の画素を特定する（ｓ１３０１）。この処理の概念例としては、例えば図８のヒストグラム１４００に示すような、ある画素の色情報（ＲＧＢで構成）に関し、各色情報間での差異を示すヒストグラム１４１０のように一定レベル以下であった場合、一定量の画素成分が前記画素に存在しないとシステム１００は認識し、特定画素成分の除去対象としない。

他方、例えば図８のヒストグラム１４２０に示すような、ある画素の色情報（ＲＧＢで構成）に関し、各色情報間での差異を示すヒストグラム１４３０のように一定レベル以上であった場合、一定量の画素成分が前記画素に存在するとシステム１００は認識し、特定画素成分の除去対象とする。

システム１００は、ここで特定した画素成分を、除去し（ｓ１３０２）、特定画素成分を除去した画素で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータ２００の目盛指示値を特定する（ｓ１３０３）。こうして、前記撮影画像１５００の認識領域における、例えば目盛指針の部位が白色化できる。また、目盛指示値の特定処理については、前記特定画素成分を除去した画素により構成される目盛指示の画像に対して、例えば、前記認識領域の座標に対応する目盛指示値の情報（予め設定されたもの）に、前記特定画素成分を除去した画像の指針部分の座標位置を照合するといった処理を実行することで実現できる。

システム１００は、前記特定した目盛指示を出力インターフェイスにおいて例えば図１０（ｂ）の画面１６１０のごとく出力し（ｓ１３０４）、処理を終了する。画面１６１０では、図９（ａ）で示した認識領域の元画像１５００や、これの特定画素成分の除去処理後の画像と共に、前記特定した目盛指示値（図中では“表示値”）が数値で表示される。

−−−処理フロー例４−−−
図５は、本実施形態におけるメータ認識方法の処理手順例４を示すフロー図である。次に、システム１００が、撮影画像に関する赤色抽出の処理について説明する。ここでシステム１００は、前記メータ２００の指示部を撮影した撮影手段１５０より、前記メータ２００における目盛指示の撮影画像（図９の画像１５００）を予め取得しているものとする（ｓ１４００）。この時、システム１００は、前記目盛指示の撮影画像１５００について、例えばメータ２００の目盛形態に応じた矩形状の認識領域の設定を予め受け付けているものとする。

システム１００は、前記認識領域に対応する撮影画像１５００を構成する画素について、画素の色情報に基づくＲＧＢ間の画素成分のうち、赤色と緑色、赤色と青色、青色と緑色の各間で生じた画素成分に関するヒストグラムを生成する（ｓ１４０１）。このヒストグラムは、例えば図８におけるヒストグラム１４３０のうち、“Ｒ−Ｇ”：赤色と緑色、“Ｒ−Ｂ”：赤色と青色、“Ｂ−Ｇ”：青色と緑色、のデータのみを採用して構成したヒストグラムを想定できる。

続いてシステム１００は、前記ヒストグラムに対して判別分析法を適用して閾値を特定すると共に（ｓ１４０２）、当該閾値以上の画素成分が、赤色と緑色、赤色と青色、青色と緑色のいずれかで存在する画素かを認識する（ｓ１４０３）。こうして認識した画素で目盛表示の画像が構成されている例が、図９（ｃ）に示す画像１５２０である。この画像１５２０によれば、前記認識領域において赤色の柱状体であった指示が、黒色の認識領域を背景に白色で浮かび上がっている。他方、従来手法により赤色など特定の画素を認識しようとした場合、図９（ｂ）に示すような画像１５１０となりやすい。この画像１５１０では、前記認識領域において赤色の柱状体であった指示が、同色の認識領域と重なってしまい、特定が難しくなっている。

次にシステム１００は、前記認識した画素で構成される目盛指示の画像１５２０に基づいて、前記メータ２００の目盛指示値を特定する（ｓ１４０３）。この目盛指示値の特定処理については、前記認識した画素で構成される目盛指示の画像１５２０に対して、例えば、前記認識領域の座標に対応する目盛指示値の情報（予め設定されたもの）に、前記目盛指示の画像１５２０の指針部分（矩形状の黒色画像のうちの白色部位）の座標位置を照合するといった処理を実行することで実現できる。

システム１００は、前記特定した目盛指示を出力インターフェイスにおいて例えば図１０（ｂ）の画面１６１０のごとく出力し（ｓ１４０４）、処理を終了する。画面１６１０では、図９（ａ）で示した認識領域の元画像１５００や、これの赤色など特定の画素を抽出処理した後の画像１５２０と共に、前記特定した目盛指示値（図中では“表示値”）が数値で表示される。

なお、他の実施例として、前記メータ２００の指針形状が所定基準より細い場合、前記目盛表示の画像を膨張させる処理を行って、目盛指示値の特定処理に際して目盛表示の画像が途切れることなどによる特定困難事象の発生を抑制するとしてもよい。また逆に、前記メータ２００の指針形状が所定基準より太い場合、前記目盛表示の画像を縮小させる処理を行って、目盛指示値の特定処理に際して目盛表示の画像が大きすぎて周囲の認識領域と重複することなどによる特定困難事象の発生を抑制するとしてもよい。

また、前記認識領域の指定を受付けるに際し、認識領域が水平または垂直からずれている角度情報についても受付けることで、認識領域に含まれる前記目盛表示の画像の水平化または垂直化を図って、目盛指示値の特定処理に際して目盛表示の画像がゆがむことなどによる特定困難事象の発生を抑制するとしてもよい。

以上、本発明の実施の形態について、その実施の形態に基づき具体的に説明したが、これに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。

本実施形態におけるメータ認識システムを含む全体構成図である。本実施形態におけるメータ認識方法の処理手順例１を示すフロー図である。本実施形態におけるメータ認識方法の処理手順例２を示すフロー図である。本実施形態におけるメータ認識方法の処理手順例３を示すフロー図である。本実施形態におけるメータ認識方法の処理手順例４を示すフロー図である。本実施形態における画面例１を示す図である。本実施形態における画面例２を示す図である。本実施形態における色除去処理の概念を示す図である。本実施形態における画面例３を示す図である。本実施形態における画面例４を示す図である。

符号の説明

１００メータ認識システム
１０１プログラムデータベース
１０２プログラム
１０３メモリ
１０４ＣＰＵ
１０５入出力インターフェイス
１０６通信手段
１０７Ｉ／Ｏ部
１１４閾値特定部
１１５二値化画像生成部
１１６、１１８、１２１指示値特定部
１１７特定色除去部
１１８指示値特定部
１１９ヒストグラム生成部
１２０画素認識部
１４０ネットワーク
１５０撮影手段
２００メータ

Claims

針型または棒型のメータの目盛指示を認識するシステムであって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素値の範囲のうち画素値所定値以下の範囲と所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定する、閾値特定部と、
前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成する、二値化画像生成部と、
前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部と、
を備えることを特徴とするメータ認識システム。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識するシステムであって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素数の所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定する、閾値特定部と、
前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成する、二値化画像生成部と、
前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部と、
を備えることを特徴とするメータ認識システム。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識するシステムであって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する画素の色情報に関して、色情報を構成するＲＧＢ間の画素成分が一定以上の画素を特定し、ここで特定した特定画素成分を除去する、特定色除去部と、
前記特定画素成分を除去した画素で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部と、
を備えることを特徴とするメータ認識システム。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識するシステムであって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する画素について、画素の色情報に基づくＲＧＢ間の色差のうち、赤色と緑色、赤色と青色、青色と緑色の各間で生じた画素成分に関するヒストグラムを生成する、ヒストグラム生成部と、
前記ヒストグラムに対して判別分析法を適用して閾値を特定すると共に、当該閾値以上の画素成分差が各間で存在する画素を認識する、画素認識部と、
前記画素成分で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、指示値特定部と、を備えることを特徴とするメータ認識システム。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法であって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素値の範囲のうち画素値所定値以下の範囲と所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定し、
前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成し、
前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、ことを特徴とするメータ認識方法。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法であって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素数の所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定し、
前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成し、
前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、ことを特徴とするメータ認識方法。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法であって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する画素の色情報に関して、色情報を構成するＲＧＢ間の画素成分が一定以上の画素を特定し、ここで特定した特定画素成分を除去し、
前記特定画素成分を除去した画素で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、ことを特徴とするメータ認識方法。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法であって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する画素について、画素の色情報に基づくＲＧＢ間の色差のうち、赤色と緑色、赤色と青色、青色と緑色の各間で生じた画素成分に関するヒストグラムを生成し、
前記ヒストグラムに対して判別分析法を適用して閾値を特定すると共に、当該閾値以上の画素成分差が各間で存在する画素を認識し、
前記画素成分で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定する、ことを特徴とするメータ認識方法。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素値の範囲のうち画素値所定値以下の範囲と所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定するステップと、
前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成するステップと、
前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定するステップと、
を備えることを特徴とするメータ認識プログラム。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する各画素を、各画素値の画素数で示すヒストグラムに基づいて、前記画素数の所定値以上の範囲をカットした補正ヒストグラムを生成し、当該補正ヒストグラムに対して判別分析法を適用して二値化閾値を特定するステップと、
前記二値化閾値により前記画素値を二値化して前記撮影画像の二値化を行い、二値化画像を生成するステップと、
前記二値化画像における目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定するステップと、
を備えることを特徴とするメータ認識プログラム。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する画素の色情報に関して、色情報を構成するＲＧＢ間の画素成分が一定以上の画素を特定し、ここで特定した特定画素成分を除去するステップと、
前記特定画素成分を除去した画素で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定するステップと、
を備えることを特徴とするメータ認識プログラム。
針型または棒型のメータの目盛指示を認識する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記目盛指示の撮影画像を構成する画素について、画素の色情報に基づくＲＧＢ間の色差のうち、赤色と緑色、赤色と青色、青色と緑色の各間で生じた画素成分に関するヒストグラムを生成するステップと、
前記ヒストグラムに対して判別分析法を適用して閾値を特定すると共に、当該閾値以上の画素成分差が各間で存在する画素を認識するステップと、
前記画素成分で構成される目盛指示の画像に基づいて、前記メータの目盛指示値を特定するステップと、を備えることを特徴とするメータ認識プログラム。