CN113591910A - 一种数码管显示仪表识别方法 - Google Patents

一种数码管显示仪表识别方法 Download PDF

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杨学文
甘和麟
罗皓月
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Abstract

本发明公开了一种数码管显示仪表识别方法，涉及数码显示管识别技术领域，目的是实现数码管显示类型仪表的智能化识别，包括以下步骤：获取RGB图、仪表实时图和预置仪表图，进行匹配和变换；裁剪仪表实时图和预置仪表图；进行K‑Means聚类；对仪表实时图赋值；对仪表实时图进行形态学变换；提取仪表实时图的连通区域和其子集；识别单个数码管数字；拼接字符串；将字符串转化为浮点数。实现了一种智能化的高准确度的数码管显示仪表识别方法。

Description

一种数码管显示仪表识别方法
技术领域
本发明涉及数码显示管识别技术领域，具体涉及一种数码管显示仪表识别方法。
背景技术
现今的工业生产中，由于生产的自动化和更全面地监控生产过程，越来越多的仪表会在工厂中安装和投入使用。目前多靠人工对仪表盘进行读书和记载。
但是很多工厂环境恶劣，比如存在辐射等情况，由工作人员定时进入进行数据读取工程较为繁琐且仍然可能对人体造成危害，同时人工读取可能出现误差过大的情况。其中数码管显示类的仪表应用也越来越广泛，不同于指针式仪表，数码管显示仪表的识别需要针对数字的显示进行判断。
使用智能化识别方式取代人工读取指针式仪表可以提供准确率和工作效率。
发明内容
本发明公开了一种数码管显示仪表识别方法，目的是实现数码管显示类型仪表的智能化识别。
为了实现以上目的，本发明采取以下技术方案：
一种数码管显示仪表识别方法，包括以下步骤：
步骤1：获取仪表场景的RGB图、仪表实时图{Ii,j}和获取预置仪表图{I′i,j}，匹配预置图像特征点进行投影变换，求取透视矩阵A，将{Ii,j}的坐标用透视矩阵A映射到{i″i,j}；
步骤2：根据预先转入的仪表区域信息{x,y,w,h}，对通过{I″i,j}进行裁剪，用裁剪区域作为新{Ii,j}，同时对{I′i,j}进行裁剪，用裁剪区域作为新{I′i,j}；
步骤3：对{Ii,j}进行K-Means聚类，聚类类别数为2；
步骤4：根据每个Ii,j所属类别及预置仪表信息，对Ii,j进行赋值，赋值标准如下：
Figure BDA0003131683130000021
步骤5：对{Ii,j}进行形态学变换，以Ii,j为一个5X5像素中心，考察Ii,j邻域5x5范围内的像素值，当存在非零像素，则Ii,j＝255；
步骤6：提取{Ii,j}的连通区域
Figure BDA0003131683130000022
取其子集{Si}，{Si}满足以下条件：
(1)
Figure BDA0003131683130000023
Sj∈{Sj}，
Figure BDA0003131683130000024
(2)
Figure BDA0003131683130000025
步骤7：识别单个数码管数字，对每个Si进行识别；
步骤8：从左至右，依次拼接识别得到的非空字符到字符串Str；
步骤9：将Str转化为浮点数，作为数码管显示仪表的识别结果。
优选地，所述步骤1包括以下步骤：
步骤11：获取仪表实时图{Ii,j}；
步骤12：获取预置仪表图{I′i,j}；
步骤13：分别提取仪表实时图{Ii,j}和预置仪表图{I′i,j}的ORB特征点，随后提取主方向后进行旋转不变性处理，随后分别提取BRIEF特征描述子；
步骤14：分别比较仪表实时图{Ii,j}和预置仪表图{I′i,j}中各个相对应的特征点描述子的汉明距离，获得最小汉明距离distHmin；
步骤15：分别从仪表实时图和预置仪表图中提取特征点{pi}和{qi}组成汉明距离小于2倍distHmin的特征点对，i为特征点的序号，p和q中序号一致的组成一个特征点对，其中
Figure BDA0003131683130000026
步骤16：PA≈Q，求透视矩阵
Figure BDA0003131683130000031
其中
Figure BDA0003131683130000032
求A的最优解；
步骤17：将{Ii,j}的坐标用A映射到{I″i,j}。
优选地，所述步骤16通过最小二乘法求得最优解。
优选地，所述步骤7包括以下步骤：
(a)取其矩形包络区域recti，其高和宽分别记为row和col；
(b)若recti高宽比大于阈值5，则识别为“1”；
(c)若recti范围内的像素均值
Figure BDA0003131683130000033
大于阈值128，则识别为字符“.”
(d)若recti范围内的像素均值
Figure BDA0003131683130000034
小于阈值50，则识别为空
(e)对
Figure BDA0003131683130000035
列进行遍历，记录像素数值翻转次数，翻转次数记为cM，即：
Figure BDA0003131683130000036
(f)对
Figure BDA0003131683130000037
的像素行进行遍历，翻转次数记为cUL
(g)对
Figure BDA0003131683130000038
的像素行进行遍历，翻转次数记为cUR；
(h)对
Figure BDA0003131683130000039
的像素行进行遍历，翻转次数记为cDL；
(i)对
Figure BDA00031316831300000310
的像素行进行遍历，翻转次数记为cDR；
(j)计算代表数值的代码code的值：
code＝10000cM+1000cUL+100cUR+10cDL+cDR
(k)根据code值-数字参照表判断数字。
本发明通过读取和映射数码管显示的图像来进行数字识别实现了仪表的智能化识别；通过透视矩阵进行映射，其中透视矩阵采用最小二乘法求得最优解，提高了计算和映***度；对单个数字进行一一取包络、计算代码和参照对照表进行具体的数值识别，识别准确率高，减轻了工作人员的负担，
附图说明
图1为实施例1中的高精度指针式仪表识别方法的流程示意图。
具体实施方式
实施例1
本发明公开了一种数码管显示仪表识别方法，流程参阅图1，包括以下步骤：
步骤1：获取仪表场景的RGB图、仪表实时图{Ii,j}和获取预置仪表图{I′i,j}，匹配预置图像特征点进行投影变换，求取透视矩阵A，将{Ii,j}的坐标用透视矩阵A映射到{I″i,j}。
为了实现步骤1，优选采取以下步骤：
步骤11：获取仪表实时图{Ii,j}；
步骤12：获取预置仪表图{I′i,j}；
步骤13：分别提取仪表实时图{Ii,j}和预置仪表图{I′i,j}的ORB特征点，随后提取主方向后进行旋转不变性处理，随后分别提取BRIEF特征描述子；
步骤14：分别比较仪表实时图{Ii,j}和预置仪表图{I′i,j}中各个相对应的特征点描述子的汉明距离，获得最小汉明距离distHmin；
步骤15：分别从仪表实时图和预置仪表图中提取特征点{pi}和{qi}组成汉明距离小于2倍distHmin的特征点对，i为特征点的序号，p和q中序号一致的组成一个特征点对，其中
Figure BDA0003131683130000041
步骤16：PA≈Q，求透视矩阵
Figure BDA0003131683130000042
其中
Figure BDA0003131683130000043
求A的最优解；作为优选方案，这里采用最小二乘法作为求最优解的方法。
步骤17：将{Ii,j}的坐标用A映射到{I″i,j}。
图像获取和映射完毕后进入步骤2。
步骤2：根据预先转入的仪表区域信息{x,y,w,h}，对通过
Figure BDA0003131683130000051
进行裁剪，用裁剪区域作为新{Ii,j}，同时对{I′i,j}进行裁剪，用裁剪区域作为新{I′i,j}，具体地，仪表区域信息中的x和y分别为裁剪框的左上角断点的x坐标和y坐标，w和h分别为裁剪框的宽度和高度；
步骤3：对{Ii,j}进行K-Means聚类，聚类类别数为2；
步骤4：根据每个Ii,j所属类别及预置仪表信息，对Ii,j进行赋值，赋值标准如下：
Figure BDA0003131683130000052
步骤5：对{Ii,j}进行形态学变换，以Ii,j为一个5X5像素中心，考察Ii,j邻域5x5范围内的像素值，当存在非零像素，则Ii,j＝255；
步骤6：提取{Ii,j}的连通区域
Figure BDA0003131683130000053
取其子集{Si}，{Si}满足以下条件：
(1)
Figure BDA0003131683130000054
Sj∈{Sj}，
Figure BDA0003131683130000055
(2)
Figure BDA0003131683130000056
步骤7：识别单个数码管数字，对每个Si进行识别；在本实施例中，其实别步骤如下：
(a)取其矩形包络区域recti，其高和宽分别记为row和col，矩形包络就是指能够放下目标图案的最小包络；
(b)若recti高宽比大于阈值5，则识别为“1”；
(c)若recti范围内的像素均值
Figure BDA0003131683130000057
大于阈值128，则识别为字符“.”
(d)若recti范围内的像素均值
Figure BDA0003131683130000058
小于阈值50，则识别为空
(e)对
Figure BDA0003131683130000059
列进行遍历，记录像素数值翻转次数，翻转次数记为cM，即：
Figure BDA0003131683130000061
(f)对
Figure BDA0003131683130000062
的像素行进行遍历，翻转次数记为cUL
(g)对
Figure BDA0003131683130000063
的像素行进行遍历，翻转次数记为cUR；
(h)对
Figure BDA0003131683130000064
的像素行进行遍历，翻转次数记为cDL；
(i)对
Figure BDA0003131683130000065
的像素行进行遍历，翻转次数记为cDR；
(j)计算代表数值的代码code的值：
code＝10000cM+1000cUL+100cUR+10cDL+cDR
(k)根据code值-数字参照表判断数字，code值-数字参照表如下列表格所示，特别说明的是2020和202两种code都对应识别数字1：
code值-数字参照表
Figure BDA0003131683130000066
Figure BDA0003131683130000071
步骤8：从左至右，依次拼接识别得到的非空字符到字符串Str；
步骤9：将Str转化为浮点数，作为数码管显示仪表的识别结果。

Claims (4)

1.一种数码管显示仪表识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取仪表场景的RGB图、仪表实时图{Ii，j}和获取预置仪表图{I′i，j}，匹配预置图像特征点进行投影变换，求取透视矩阵A，将{Ii，j}的坐标用透视矩阵A映射到{I″i，j}；
步骤2：根据预先转入的仪表区域信息{x，y，w，h}，对{I″i，j}进行裁剪，用裁剪区域作为新{Ii，j}，同时对{I′i，j}进行裁剪，用裁剪区域作为新{I′i，j}；
步骤3：对{Ii，j}进行K-Means聚类，聚类类别数为2；
步骤4：根据每个Ii，j所属类别及预置仪表信息，对Ii，j进行赋值，赋值标准如下：
Figure FDA0003131683120000011
步骤5：对{Ii，j}进行形态学变换，以Ii，j为一个5X5像素中心，考察Ii，j邻域5x5范围内的像素值，当存在非零像素，则Ii，j＝255；
步骤6：提取{Ii，j}的连通区域
Figure FDA0003131683120000012
取其子集{Si}，{Si}满足以下条件：
(1)
Figure FDA0003131683120000013
(2)
Figure FDA0003131683120000014
步骤7：识别单个数码管数字，对每个Si进行识别；
步骤8：从左至右，依次拼接识别得到的非空字符到字符串Str；
步骤9：将Str转化为浮点数，作为数码管显示仪表的识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种数码管显示仪表识别方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：
步骤11：获取仪表实时图{Ii，j}；
步骤12：获取预置仪表图{I′i，j}；
步骤13：分别提取仪表实时图{Ii，j}和预置仪表图{I′i，j}的ORB特征点，随后提取主方向后进行旋转不变性处理，随后分别提取BRIEF特征描述子；
步骤14：分别比较仪表实时图{Ii，j}和预置仪表图{I′i，j}中各个相对应的特征点描述子的汉明距离，获得最小汉明距离distHmin；
步骤15：分别从仪表实时图和预置仪表图中提取特征点{pi}和{qi}组成汉明距离小于2倍distHmin的特征点对，i为特征点的序号，p和q中序号一致的组成一个特征点对，其中
Figure FDA0003131683120000021
步骤16：PA≈Q，求透视矩阵
Figure FDA0003131683120000022
其中
Figure FDA0003131683120000023
求A的最优解；
步骤17：将{Ii，j}的坐标用A映射到{I″i，j}。
3.根据权利要求2所述的一种数码管显示仪表识别方法，其特征在于，所述步骤16通过最小二乘法求得最优解。
4.根据权利要求1所述的一种数码管显示仪表识别方法，其特征在于，所述步骤7包括以下步骤：
(a)取其矩形包络区域recti，其高和宽分别记为row和co/；
(b)若recti高宽比大于阈值5，则识别为“1”；
(c)若recti范围内的像素均值
Figure FDA0003131683120000024
大于阈值128，则识别为字符“.”
(d)若recti范围内的像素均值
Figure FDA0003131683120000025
小于阈值50，则识别为空
(e)对
Figure FDA0003131683120000026
列进行遍历，记录像素数值翻转次数，翻转次数记为cM，即：
Figure FDA0003131683120000027
(f)对
Figure FDA0003131683120000028
的像素行进行遍历，翻转次数记为cUL
(g)对
Figure FDA0003131683120000031
的像素行进行遍历，翻转次数记为cUR；
(h)对
Figure FDA0003131683120000032
的像素行进行遍历，翻转次数记为cDL；
(i)对
Figure FDA0003131683120000033
的像素行进行遍历，翻转次数记为cDR；
(j)计算代表数值的代码code的值：
code＝10000cM+1000cUL+100cUR+10cDL+cDR
(k)根据code值-数字参照表判断数字。
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