CN105426809A - 一种仪表指针自动识别的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种仪表指针自动识别的方法。步骤为：采集仪表盘图像；对所述仪表盘图像进行二值化处理；在所述仪表盘的预设区域内选择一点，以此为中心查找指针，并在区域内逐点扫描；找到最为合适的指针旋转轴位置和对应指针方向；根据所述对应指针角度得到指针读数。该方法可有效识别指针式仪表的读数，且比以往使用Hough变化来查找直线的方式更为鲁棒和快速，即使图像有一定的无旋转偏移，仍可准确地找到指针方向，获得仪表读数。
Description
技术领域
本发明属于计算机图像处理技术领域，特别涉及一种仪表指针自动识别的方法。
背景技术
指针式仪表作为一种传统的计量仪器，在电力、化工等行业中有大量的应用。虽然在某些情况下，有相应的电子式仪表存在，但由于费用、可靠性和施工等方面因素，电子式仪表仍很少有替代传统指针式仪表的。指针式仪表的抄录需要人工完成，读数准确性受观察者主观影响，且受观察角度、观察距离、光亮等外界因素影响。最重要的是，仪表读数需在现场完成，而仪表往往分布在不同位置。仪表的测量数据也需要人工手动记录，因此读表、抄表和记录均给工作者带来了很大的工作量。
发明内容
针对指针式仪表的现有问题，本发明提出了一种仪表指针自动识别的方法，在获取仪表盘图像后进行图像识别，来找到指针的旋转轴心和指针方向，从而得到仪表的读数。通过这种自动读表的方式，可在原有的指针式仪表基础上，增加自动读数的功能。这样，在保证数据测量原有的可靠性基础之上，减少了人员的工作量，达到定时、快速地抄录所有仪表读数的效果，大大提高工作效率。
为了达到上述目的，本发明的技术解决方案如下：
一种仪表指针自动识别的方法，具体步骤如下：
步骤1：采集仪表盘图像；
步骤2：对所述仪表盘图像进行二值化处理；
步骤3：在所述仪表盘的预设区域内选择一点，以此为中心查找指针；
步骤4：找到最为合适的圆心位置和对应指针位置；
步骤5：根据所述对应指针角度得到指针读数。
进一步的，所述步骤2中对所述仪表盘图像进行二值化处理的具体包括如下步骤：
1）根据已知的表盘外观，预先确定一个指针位置区域，并确定该区域的最优二值化阀值；
2）以所述二值化阀值为目标，将所得图片进行二维化，设定指针的颜色为白色，而背景颜色为黑色。
进一步的，所述步骤3中在所述仪表盘的预设区域内选择一点，以此为中心查找指针的具体包括如下步骤：
1）预先设定图像中心的一块区域，该区域是指针旋转轴最有可能在的区域，区域可以是任何形状的平面或线条；
2）选择所述区域中的第1个点，并以此为中心画出一个扇形：扇形的内径是指针可见位置的最内侧到旋转轴的距离；扇形的外径是指针可见位置的最外侧到旋转轴的距离；扇形的启始角为指针的启始角度；扇形的终止角为指针的终止角度；再将该扇形等分成数个夹角很小的扇形。由于小扇形的夹角很小，可将每个扇形近似的看作一条直线；
3）计算出每一块小扇形中的白色像素数量与该扇形所有像素数量的比值，找比值最高的那块小扇形，及其小扇形的对应角度：对应角度=（小扇形启始角+小扇形终止角）/2；
4）选择图像中心区域的第2个点作为扇形中心，重复步骤2-3，依此类推，将图像中心区域的所有点都作为扇形中心进行扫描。
进一步的，所述步骤4中找到最为合适的圆心位置和对应指针位置的具体方法为：从所述步骤3中获取的所有的（中心，角度）的组合中，找到白色像素数量占该小扇形所有像素总数比例最高的组合，确认为指针的旋转轴和指针角度。
进一步的，所述步骤5中根据所述对应指针角度得到指针读数的具体方法为：根据仪表外观的指针角度和读数对应关系，将识别的指针角度转换为仪表读数。
比较现有的仪表识别技术，《基于视觉的数字仪表识别***及其识别方法》（申请号201410216754.0），该发明是基于七段数码管的图像识别，并不能识别指针式仪表。
比较《一种鲁棒的指针式仪表读数自动识别方法》（申请号201510066208.8），是一种可以识别指针式仪表的发明。该发明首先通过Hough变化找到表盘及其圆心（权利要求2），并再通过一个Hough变化找到经过表盘刻度的直线（权利要求4），最后需要对表盘内的数字进行识别（权利要求8），并根据这些信息计算出指针所指的刻度。和该方法类似的有《指针式仪表智能识别方法及其装置》（申请号201310542287.6）、《基于图像采集的SF6密度表计指针识别设备》（申请号201410575673.X）也是在对图像进行降维、降噪等预处理后，通过Hough变化直线检测法找到指针。与这类发明相比，本发明没有使用Hough变化直线检测，减少运算量，且由于限定了圆心位置和指针长度和量程夹角等因素，可以获得比Hough变化直线检测更为鲁棒的识别效果，可靠性更强。
《一种仪表指针识别的检测算法》（申请号201310752723.2）没有采用Hough变化直线检测法来寻找指针，而是通过寻找黑色像素最多的、以仪表圆心为中心的扇形。然而，该发明必须要求提前给出具体的圆心位置。一旦设定的圆心位置和实际拍摄的有稍微的不同，其成功率也会大大下降。相比之下，本发明在一定区域内进行扫描，找出最有可能是圆心的位置，及该圆心位置下指针最有可能指向的角度。在图像有一定的无旋转偏移的情况下，依然可以准确的找到指针方向，从而得出仪表读数。因此，鲁棒性更高。
本发明提出一种鲁棒性高、可靠性强、计算量小的指针式仪表识别方法，在仪表有较小位移的情况下，依然可以保持识别的准确性。
以下结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步解释说明。
附图说明
图1是采集的仪表彩色图像，及预先设置的指针范围、圆心区域。
图2是二维化后的图像。
图3是以圆心区域的第一个点作为圆心，画出的一个扇形区域。
图4是找到的圆心、角度和对应的识别指针位置。
具体实施方式
参见图1-图3，本发明的仪表指针自动识别的方法具体实施方式如下：
步骤1：设置已知仪表盘的指针范围、圆心区域和指针区的黑白比例预设值。本示例中，黑白比例预设值为92%黑：8%白。预设的指针起始角度为135°，终止角度45°，扇形内径为65像素，外径100像素；
步骤2：获取仪表盘的彩色图像。作为示意，步骤1中预先设置的指针范围（上面的大方框）、圆心区域（下面的小方框）也在图1中画出。图像的大小为500×375；
步骤2：对图像进行二维化，使图片变为黑白图片，且指针范围内的黑白像素比为预设值的92：8。（如图2）；
步骤3：以圆心区域的第一个点作为圆心，画出一个扇形区域（见图3），再细分成夹角很小的数个扇形（本例中分为了184个）；
步骤4：计算出每一个小扇形内白色像素数量，并找到白色像素最多的那个扇形，并记录其角度；
步骤5：对圆心区域内的每一个点，以步骤3-4的方式重复。找到白色像素最多的扇形所对应的圆心角度。本示例中找到的是圆心在(205,174），角度为135（见图4）；
步骤6：根据找出的扇形角度为，对应的指针读数为：（135-135）×3.0/（135-45）=0.0。
Claims (5)
1.一种仪表指针自动识别的方法，其特征在于：具体步骤如下：
步骤1：采集仪表盘图像；
步骤2：对所述仪表盘图像进行二值化处理；
步骤3：在所述仪表盘的预设区域内选择一点，以此为中心查找指针；
步骤4：找到最为合适的圆心位置和对应指针位置；
步骤5：根据所述对应指针角度得到指针读数。
2.根据权利要求1所述的仪表指针自动识别的方法，其特征是：所述步骤2中对所述仪表盘图像进行二值化处理的具体包括如下步骤：
步骤1：根据已知的表盘外观，预先确定一个指针位置区域，并确定该区域的最优二值化阀值；
步骤2：以所述二值化阀值为目标，将所得图片进行二维化，设定指针的颜色为白色，而背景颜色为黑色。
3.根据权利要求1所述的仪表指针自动识别的方法，其特征是：所述步骤3中在所述仪表盘的预设区域内选择一点，以此为中心查找指针的具体包括如下步骤：
步骤1：预先设定图像中心的一块区域，该区域是指针旋转轴最有可能在的区域，区域可以是任何形状的平面或线条；
步骤2：选择所述区域中的第1个点，并以此为中心画出一个扇形：扇形的内径是指针可见位置的最内侧到旋转轴的距离；扇形的外径是指针可见位置的最外侧到旋转轴的距离；扇形的启始角为指针的启始角度；扇形的终止角为指针的终止角度；再将该扇形等分成数个夹角很小的扇形；
步骤3：计算出每一块小扇形中的白色像素数量与该扇形所有像素数量的比值，找比值最高的那块小扇形，及其小扇形的对应角度：对应角度=（小扇形启始角+小扇形终止角）/2；
步骤4：选择图像中心区域的第2个点作为扇形中心，重复步骤2-3，依此类推，将图像中心区域的所有点都作为扇形中心进行扫描。
4.根据权利要求1所述的仪表指针自动识别的方法，其特征是：所述步骤4中找到最为合适的圆心位置和对应指针位置的具体方法为：从权利要求3所述步骤中获取的所有的（中心，角度）的组合中，找到白色像素数量占该小扇形所有像素总数比例最高的组合，确认为指针的旋转轴和指针角度。
5.根据权利要求1所述的仪表指针自动识别的方法，其特征是：所述步骤5中根据所述对应指针角度得到指针读数的具体方法为：根据仪表外观的指针角度和读数对应关系，将识别的指针角度转换为仪表读数。
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