JP4498203B2 - Meter recognition system, meter recognition method, and meter recognition program - Google Patents
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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。 The present invention relates to a meter recognition system, a meter recognition method, and a meter recognition program.
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。 For example, when conducting an energy usage survey in factories or the like, automatic measurement has been difficult because an indicator (meter) that does not have a function of transmitting an instruction value is generally installed.
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。
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。 However, in the conventional method, the reference value recognition reference pattern is fixed, and it is difficult to reliably perform the instruction value recognition corresponding to the meter type and various situation changes. Therefore, the influence of the light quantity and shadow on the meter can be removed, and the color and display pattern of the meter scale and indicator needle (for example, a scale arranged in a semicircular arc and a corresponding indicator needle rotating correspondingly, the scale interval is constant) In other words, the process of accurately recognizing the indicated value has not been performed efficiently.
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。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a meter recognition system, a meter recognition method, and a meter recognition program that enable reliable and efficient instruction value recognition corresponding to meter types and various situation changes.
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。 The meter recognition system of the present invention that solves the above problems is a system for recognizing a scale instruction of a needle-type or bar-type meter, wherein each pixel constituting a photographed image of the scale instruction is represented by the number of pixels of each pixel value. A correction histogram is generated by cutting a range of pixel values below a predetermined value and a range above a predetermined value out of the range of pixel values, and applying a discriminant analysis method to the correction histogram. A threshold value specifying unit that specifies a binarization threshold value, and a binarized image generation unit that binarizes the captured image by binarizing the pixel value using the binarization threshold value and generates a binarized image And an instruction value specifying unit for specifying a scale instruction value of the meter based on a scale instruction image in the binarized image.
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。 The meter recognition system of the present invention is a system for recognizing a scale indication of a needle-type or bar-type meter, and is a histogram showing each pixel constituting a photographed image of the scale indication by the number of pixels of each pixel value. A threshold value specifying unit that generates a correction histogram in which a range of the number of pixels equal to or greater than a predetermined value is cut, applies a discriminant analysis method to the correction histogram, and specifies a binarization threshold value; Based on a binarized image generation unit that binarizes the captured image by binarizing the pixel value by a binarization threshold and generates a binarized image, and a scale instruction image in the binarized image And an indicator value specifying unit for specifying the scale indicator value of the meter.
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。 The meter recognition method of the present invention is a method for recognizing a scale instruction of a needle-type or bar-type meter, and a histogram showing each pixel constituting a photographed image of the scale instruction by the number of pixels of each pixel value. Based on the above, a correction histogram is generated by cutting a range of the pixel value below the predetermined value and a range above the predetermined value, and applying a discriminant analysis method to the correction histogram, the binarization threshold And binarizing the captured image by binarizing the pixel value by the binarization threshold, generating a binarized image, based on the image of the scale instruction in the binarized image, The scale indication value of the meter is specified.
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。 The meter recognition method of the present invention is a method for recognizing a scale instruction of a needle-type or bar-type meter, and a histogram showing each pixel constituting a photographed image of the scale instruction by the number of pixels of each pixel value. Based on the above, a correction histogram is generated by cutting a range equal to or greater than a predetermined value of the number of pixels, a discriminant analysis method is applied to the correction histogram, a binarization threshold is specified, and the binarization threshold is used to determine the binarization threshold. Binarizing the captured image by binarizing pixel values, generating a binarized image, and specifying the scale indication value of the meter based on the image of the scale indication in the binarized image; It is characterized by.
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。 The meter recognition program of the present invention is a program for causing a computer to execute a method for recognizing a scale instruction of a needle-type or bar-type meter, and each pixel constituting a photographed image of the scale instruction is assigned to each pixel. Based on a histogram indicated by the number of pixels of the pixel value, a correction histogram is generated by cutting a range below the pixel value and a range above the predetermined value from the pixel value range, and a discriminant analysis method for the correction histogram To specify a binarization threshold, to binarize the pixel value by the binarization threshold, to binarize the captured image, and to generate a binarized image; And a step of specifying a scale instruction value of the meter based on a scale instruction image in the digitized image.
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。 The meter recognition program of the present invention is a program for causing a computer to execute a method for recognizing a scale instruction of a needle-type or bar-type meter, and each pixel constituting a photographed image of the scale instruction is assigned to each pixel. Based on the histogram indicated by the number of pixels of the pixel value, a correction histogram is generated by cutting a range equal to or greater than the predetermined value of the number of pixels, and a binarization threshold is specified by applying a discriminant analysis method to the correction histogram. A step of binarizing the captured image by binarizing the pixel value by the binarization threshold value to generate a binarized image, and a scale indication image in the binarized image. And a step of specifying a scale indication value of the meter.
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。 In addition, the problems disclosed by the present application and the solutions thereof will be clarified by the embodiments of the present invention and the drawings.
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。 According to the present invention, reliable and efficient instruction value recognition corresponding to meter types and various situation changes can be realized.
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。
Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is an overall configuration diagram including a
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。
A meter recognition system 100 (hereinafter, system 100) of the present invention reads a
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。
In addition, the
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。
The
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。
Subsequently, functional units that are configured and held by the
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。
In addition, the
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。
Further, it is preferable that the
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。
In addition, the threshold
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。
Further, the
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。
Further, it is preferable that the
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。
The
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。
In addition, the
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。
Further, it is preferable that the
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(Hard Disk Drive)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。
Note that each of the
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(Wide Area Network)、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(Virtual Private Network)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。
In addition to the Internet and LAN, the
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。
Further, the photographing means 150 in the present embodiment can be assumed to be a fixed camera installed toward the instruction unit of the
−−−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。
--- Processing flow example 1 ---
Hereinafter, the actual procedure of the meter recognition method in the present embodiment will be described with reference to the drawings. Various operations corresponding to the meter recognition method described below are realized by the
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。
FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure example 1 of the meter recognition method in the present embodiment. Here, a process in which the
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。
If a binarization threshold is specified by applying a discriminant analysis method to the
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)。
Therefore, based on the
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。
In addition, the
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。
The
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。
The
−−−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。
--- Processing flow example 2 ---
FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure example 2 of the meter recognition method in the present embodiment. Next, another process in which the
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。
By applying a discriminant analysis method to the
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)。
Therefore, the
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。
In addition, the
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。
The
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。
The
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。
As another example, when the pointer shape of the
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。 In addition, when accepting the designation of the recognition area, it also accepts angle information that the recognition area is deviated from horizontal or vertical, thereby leveling or leveling the scale display image included in the recognition area, It is possible to suppress the occurrence of a difficult-to-specify event due to distortion of the scale display image during the specified value specifying process.
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。 According to the present invention, reliable and efficient instruction value recognition corresponding to meter types and various situation changes can be realized.
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。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described concretely based on the embodiment, it is not limited to this and can be variously changed in the range which does not deviate from the summary.
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
104 CPU
105 入出力インターフェイス
106 通信手段
107 I/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
100
105 Input /
Claims (6)
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。 A system for recognizing the scale indication of a needle-type or bar-type meter,
Correction that cuts a range of pixel values below a predetermined value and a range above a predetermined value from the range of pixel values based on a histogram indicating the number of pixels of each pixel value for each pixel constituting the scale-captured captured image Generating a histogram and applying a discriminant analysis method to the corrected histogram to identify a binarization threshold;
A binarized image generation unit that binarizes the pixel value by the binarization threshold value to binarize the captured image and generates a binarized image;
Based on the scale indication image in the binarized image, the scale indication value of the meter is specified, an indication value specifying unit;
A meter recognition system comprising:
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。 A system for recognizing the scale indication of a needle-type or bar-type meter,
Based on a histogram indicating each pixel constituting the scale-captured captured image by the number of pixels of each pixel value, a correction histogram is generated by cutting a range equal to or greater than a predetermined value of the number of pixels, and the correction histogram is A threshold value specifying unit for applying a discriminant analysis method to specify a binarization threshold value;
A binarized image generation unit that binarizes the pixel value by the binarization threshold value to binarize the captured image and generates a binarized image;
Based on the scale indication image in the binarized image, the scale indication value of the meter is specified, an indication value specifying unit;
A meter recognition system comprising:
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。 A method for recognizing the scale indication of a needle-type or bar-type meter,
Correction that cuts a range of pixel values below a predetermined value and a range above a predetermined value from the range of pixel values based on a histogram indicating the number of pixels of each pixel value for each pixel constituting the scale-captured captured image Generate a histogram and apply a discriminant analysis method to the corrected histogram to identify the binarization threshold,
Binarize the captured image by binarizing the pixel value by the binarization threshold, and generate a binarized image;
A meter recognizing method, wherein a scale instruction value of the meter is specified based on a scale instruction image in the binarized image.
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。 A method for recognizing the scale indication of a needle-type or bar-type meter,
Based on a histogram indicating each pixel constituting the scale-captured captured image by the number of pixels of each pixel value, a correction histogram is generated by cutting a range equal to or greater than a predetermined value of the number of pixels, and the correction histogram is Apply a discriminant analysis method to identify the binarization threshold,
Binarize the captured image by binarizing the pixel value by the binarization threshold, and generate a binarized image;
A meter recognizing method, wherein a scale instruction value of the meter is specified based on a scale instruction image in the binarized image.
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。 A program for causing a computer to execute a method for recognizing a scale indication of a needle-type or bar-type meter,
Correction that cuts a range of pixel values below a predetermined value and a range above a predetermined value from the range of pixel values based on a histogram indicating the number of pixels of each pixel value for each pixel constituting the scale-captured captured image Generating a histogram and applying a discriminant analysis method to the corrected histogram to identify a binarization threshold;
Binarizing the captured image by binarizing the pixel value with the binarization threshold, and generating a binarized image;
Based on the scale indication image in the binarized image, identifying the scale indication value of the meter;
A meter recognition program comprising:
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。 A program for causing a computer to execute a method for recognizing a scale indication of a needle-type or bar-type meter,
Based on a histogram indicating each pixel constituting the scale-captured captured image by the number of pixels of each pixel value, a correction histogram is generated by cutting a range equal to or greater than a predetermined value of the number of pixels, and the correction histogram is Applying a discriminant analysis method to identify a binarization threshold;
Binarizing the captured image by binarizing the pixel value with the binarization threshold, and generating a binarized image;
Based on the scale indication image in the binarized image, identifying the scale indication value of the meter;
A meter recognition program comprising:
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