指针式仪表自动识别算法的研究

指针式仪表自动识别算法的研究

阚新妤

山东科技大学机电工程系；身份证号码：37120219980409XXXX

摘要：对于大部分指针式仪表，目前仍需工作人员用肉眼识别指针读数。这种传统的人工读数方式，不仅效率低下、造成人力浪费，而且很容易引入人为误差。目前，规则表盘的数值读取技术发展的已经比较成熟。但是，由于拍摄角度问题，造成表盘图像扭曲，对表盘数值的读取带来一定的挑战。

针对指针式仪表数据的读数方式存在的种种缺陷，本次研究将大大提高指针式表盘的数值读取精度，提高检测工作的自动化水平，有效减轻工作人员工作强度，对我国的电力系统发展具有现实及长远的经济与社会效益。

关键词：指针式仪表；读取精度；自动化水平

一、研究方法

基于数字图像处理技术的指针式仪表读数的自动识别。首先通过摄像头采集仪表图像，通过传输装置以无线的方式把图像传输到服务器上，然后在服务器上对获取的图像进行滤波去噪，图像增强，图像二值化，边缘检测与图像分割，最后运用霍夫变换进行指针识别，采用角度法实现表盘的读数。

1.1图像滤波去噪

在指针式仪表图像中，高斯噪声、椒盐噪声、随机噪声普遍存在并混叠在一起，必须要对图像进行滤波去噪。通过前期对相关研究文献的阅读和分析，我们发现指针式仪表图像中的噪声大部分服从高斯分布，因此，我们拟选用高斯滤波器进行去除。此外，指针式仪表中还有一部分噪声属于椒盐噪声，我们拟选用中值滤波器加以去除。

除此之外指针式仪表的指针和刻度盘一般封装在玻璃罩中，在摄取图像的过程中会形成局部反光，造成图像质量的严重下降。本课题计划先用一个简单的域值判断确定反光区域的位置，反光区域确定后，选用背景区域像素的灰度均值代替其原有像素值，采用特征插值的方法恢复出表盘刻度，从而完成对表盘反光问题的处理。

1.2图像增强和图像二值化

图像增强是以改善图像的视觉效果为根本目的的，在采集图像的过程中，特别是在工厂中，光照条件对图片质量的影响十分明显，而拍摄的过程中可能会出现曝光过度或者曝光不足的现象，这样得到的图像将会是模糊的，表盘上的指针刻度区域与背景区域的区分不是很明显，不利于仪表图像的识别。为了使表盘上指针刻度区域与背景区域的界限变得明显，需要对图像进行空间域的图像增强。

图像的去噪过程会使图像变得模糊，从而丢失边缘和细节特征，我们选用拉普拉斯锐化算法进行图像锐化处理，使图像的细节特征变得清晰。

对于增强之后的灰度图像，像素都可以有较多的取值，这样的图像计算和处理起来十分的麻烦，而且容易出错，所以，就要对图像进行二值化处理，使图像的每个像素只能取0和1两个值，以此来便于计算。通常情况下，在二值化图像中，数值是0的表示背景区域，数值是1的代表目标区域。选用判别分析法选择合适的阈值，完成图像的二值化处理。

1.3边缘检测与图像分割

拟选用改进的穿线检测法，根据指针和刻线与边框被浅色背景隔离，在表盘中部浅色区域是被刻度线或其他标示分割成几段，只有在接近边框附近时才会变得连续起来，因此可以从表盘中间向两侧进行行（列）扫描并计算每行（列）上中最长的那段浅色区域的长度即最大分度长度，当最大分度长度突然变得很大，持续几行（列）基本不变时的位置说明含有刻度线等重大信息，将此作为分割点进行图像分割。

1.4指针识别与读数处理

指针的识别可以说是识别读数最为重要的环节，仪表的读数都是有指针决定的，指针在采集图像的过程中会连续的变换指向，可以看作一条直线，而且比其他刻度线都要长很多，所以我们采用霍夫变换来检测指针，以及识别其他的刻度。

仪表表盘的读数识别是整个读数系统中最为重要的部分，目前读数识别的方法多种多样，经过在工厂的实地考察，发现该工厂的有些材料生产车间环境相对较差，表盘难以时刻保持清洁，总是沾带有大量的粉尘，经过讨论，我们拟选取角度法来读取表盘数据。

二、技术路线

在图像处理的基础上对指针式仪表的图像进行预处理，指针识别和数值读取，研究的技术路线如图1所示：

图1指针式仪表识别流程

三、特点与创新

（1）采用高斯滤波与中值滤波相结合的方法进行滤波去噪。与传统的中值滤波法相比，传统的中值滤波只能滤除椒盐噪声，而我们拟采用的方法既能滤除椒盐噪声，又能克服高斯噪声的干扰。

（2）改进穿线检测法进行图像分割。传统的穿线检测法要求框架必须是完整的，否则就会出现误分割的现象。我们拟在穿线检测法在基础上，根据表盘的特点利用图像中刻度线与边框之间的浅色背景区域来确定分割点。

（3）研究相关算法抑制光线对图像的影响。拟选用阈值筛选法确定了反光区域，针对于反光区域部分，采用背景灰度填充，最后选用特征插值恢复表盘刻度完成针对光线对图像的影响的处理。

（4）拟改进指针特征提取算法。使用骨架提取代替常用的边缘信息，去解决粗指针的双边缘问题。并使用击中或者击不中算法去除毛刺，防止Hough变换出现错误检测。该改进算法基本解决所有常见仪表的指针特征提取，扩大自动识别系统的适用范围。

（5）设计新的指针读数计算模型。该模型拟使用两幅图以及其对应的读数进行初始化，获得先验知识，用于后续指针读数计算，并引入向量，使模型对任意表盘使用。该模型降低人工辅助的工作量，并消除系统使用时的很多限制条件，将在一定程度上提高精确度。

参考文献：

[1]Salting，Robert，Kropatsch，WalterG.AutomaticReadingofAnalogDisplayInstruments.ConferenceonPatternRecognition，1994，1：794-797.

[2]Kyong-HoKim，Sung-LiChen，Yong-BumLee，JungMinLee.AStudyonAnalogandDigitalMeterRecognitionBasedonImageProcessingTechnique.JournaloftheKoreanInstituteofclematisandElectronics，1995，9（32）：79-94.

[3]孙凤杰，安田江，范杰清，杨春萍，徐征.电力变压器温度表指针位置识别研究[J].中国电机工程学报，2007，27（7）：70-75.

[4]黎明，王厚枢.飞机零位检测系统中的座舱读数识别法团.南京航空航天大学学报，1996，l（28）：106-112.