一种基于机器视觉的指针式仪表示数读取方法

摘要

本发明涉及图像处理领域，提供一种基于机器视觉的指针式仪表示数读取方法，本发明通过机器视觉技术中带色彩恢复的多尺度Retinex算法、透视变换、Hough变换、直角坐标空间到极坐标空间的变换以及一些基本的图像处理技术对拍摄得到的均匀刻度指针仪表图像进行相应处理，最终获取该图像中的均匀刻度指针仪表的示数。本发明方法减轻了人眼读取指针仪表示数的劳动强度，减少了因为人自身疲劳所带来的误差数据和错误数据，实现了指针仪表示数读取自动化。

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体的说是一种基于机器视觉的指针式仪表示数读取 方法，适用于发电站、变电站的机器人巡视和工业生产中均匀刻度的指针式仪表示数读取。

背景技术

在人类的生产生活及科学研究中，指针式仪表是非常重要的工具，在各领域中得 到了广泛的应用，有着数字式仪表不可替代的特点。指针式表是一种均值仪表，具有直观、 形象的读数指示，可反映出所检测参数的变化过程和变化方向。指针表内部结构简单、制造 成本低、维护方便、无需运行电源，抗干扰能力强、可靠性高，计量精度可以满足现实生产需 要，并具有防尘、防水、防冻特性。对于高电压等级的变电站，指针式仪表无需过多的考虑测 量装置供电电源以及绝缘的问题。目前在我国的各种生产领域，指针式仪表在工业生产和 计量中仍被广泛使用。在各领域中的指针式仪表需要记录大量的数据，但是由于低成本、无 需运行电源等特性，大部分的指针仪表并没有通信接口，指针仪表的读数不能够自动获取 并且完成数据传输，大部分读数仍然是工作人员手工操作，记录到相应的表格中。随着以互 联网为基础的信息革命的到来以及自动化建设的进一步加快，越来越多的运行状态数据需 要获取。而传统的工作人员录入的方式，是一项非常复杂和繁琐的重复性劳动，存在着劳动 强度大、实时性差、容易出错等诸多的缺点，已经完全不能够适应互联网时代对运行状态数 据的要求。

近年来，随着计算机技术的不断发展，人工智能技术的进步。解决指针表读数自动 识别的主要方法是引入机器视觉技术。机器视觉技术是信息学科的一个重要分支，涉及多 个领域，经过多年的发展，机器视觉技术日渐成熟，其功能逐渐完善，应用范围越来越广。随 着制造行业自动化程度的不断提高，对机器视觉的需求量越来越大。用机器视觉技术可以 大大提高生产的效率和生产的自动化程度，机器视觉技术很容易实现信息集成，是实现检 测信息网络化的基础技术。机器视觉的目的是通过电子数字化感知和理解图像，复制人类 视觉的效果。机器视觉就是用机器代替人的眼睛来做测量和判断。通过成像器件将目标转 换成图像信号，传送给图像处理系统，根据像素分布、亮度、颜色等图像信息，转变成数字化 信号。专用的图像系统对这些信号进行各种运算来提取目标的特征，进而根据提取的目标 特征读取图像中仪表的示数。

将机器视觉技术运用到各领域中的指针式仪表读数获取过程，通过图像采集装置 （即摄像头或者照相机）获取指针式仪表的数字图像信息。然后将获取的数字图像信息送入 专用的图像处理系统进行处理，运用相应的算法来提取目标图像的特征，进而根据提取的 目标特征读取图像中仪表的示数。通过机器视觉技术识别指针仪表示数的方法可以较好地 满足以互联网为基础的信息革命对指针式仪表数据的需求，可以更好的发挥无通信接口的 指针式仪表不可替代的优势。

发明内容

为了实现均匀刻度指针式仪表示数读取自动化，降低人眼读取指针仪表示数的劳 动强度，本发明提供一种基于机器视觉的指针式仪表示数读取方法。本发明根据带色彩恢 复的多尺度Retinex算法所具有的颜色恒常性，可以在一定光照强度范围内，减小甚至消除 光照强度不同所带来的影响；通过透视变换校正拍摄视角，使经过校正后的图像为拍摄视 角垂直指针仪表表盘所在平面所得的图像，可以在一定的角度范围内，减小甚至消除拍摄 视角不垂直指针仪表表盘所在平面而带来的影响；通过图像处理技术中的细化算法、Hough 变换等技术，可以精确地定位指针仪表的指针；通过直角坐标到极坐标的变换和基本图像 处理技术获取指针仪表的起始刻度和终止刻度以及结合上述步骤的处理结果，最终获取均 匀刻度指针仪表的示数。

本发明的目的是通过如下技术措施来实现的。

一种基于机器视觉的指针式仪表示数读取方法，包括以下步骤：

（1）通过图像采集装置获取指针式仪表示数的数字图像，将获取的数字图像送入图像 处理系统进行处理。

（2）使用带色彩恢复的多尺度Retinex算法处理获取的指针式仪表示数的数字图 像。所述的带色彩恢复的多尺度Retinex算法的步骤为：

第一步，按照式（1-1）所示的公式将高斯环绕函数与获取的指针式仪表示数的数字图 像进行卷积，获得平滑的图像，作为估算的亮度图像，

（1-1）

（1-2）

（1-3）

其中，通常三个通道，为在第k个通道上的估算亮度图像， 表示输入图像的第k个通道，为第k个通道的环绕函数，为第k个通道上 的尺度参数，用于控制图像中有多少细节信息被保留，调整系数使得（1-3式）成立；

第二步，按照式（1-4）所示的公式计算出第k个通道的色彩恢复系数，

（1-4）

其中：是增益常数，是受控制的非线性强度，N为总通道数；

第三步，利用公式（1-5）计算出采用带色彩恢复的多尺度Retinex算法得到的反应物体 本质的反射图像，

（1-5）

其中，G表示增益系数，b表示偏移量；

系数的确定需要经过试验确定，其参考值分别如下表。

（3）对经步骤（2）处理后的数字图像进行透视变换处理，校正拍摄视角，使经过校 正后的图像为拍摄视角垂直指针式仪表表盘所在平面所得的指针式仪表示数的数字图像。 透视变换的步骤为：

第一步，寻找指针式仪表四边形外边框的四个顶点，如果仪表是外形为不是四边形，在 仪表的最外围装上四边形的外框，得到四个顶点的坐标；

第二步，在通常情况下，图像采集装置的齐次空间坐标中的w=w’=1，根据透视变换的 公式（2-1）、（2-2）、（2-3），得到式（2-4）、（2-5），再根据所得的四边形外边框四个顶点的坐 标和给定的对应外边框四个顶点透视变换后对应的坐标，以及式（2-4）和式（2-5）计算透视 变换矩阵中的所有参数，

（2-1）

（2-2）

（2-3）

（2-4）

（2-5）

其中，是图像在图像采集装置坐标系中的坐标，是图像在世界坐标系中的 坐标，是图像在图像采集装置的齐次空间坐标系中的坐标，图像在世界齐次 空间坐标系中的坐标，是世界齐次坐标空间坐标系与图像采集装置的齐次 坐标空间坐标系的变换矩阵；

第三步，根据式（2-1）将计算得出的透视变换矩阵作用于输入的经步骤（2）处理过的数 字图像，校正图像的拍摄视角，得到拍摄视角垂直指针式仪表表盘所在平面所得的指针式 仪表示数的数字图像。

（4）在经步骤（3）处理后的数字图像中通过基本图像处理技术和Hough变换检测直 线确定指针的位置。所述的确定指针位置的步骤为：首先，采用自适应阀值法将经步骤（3） 校正后的图像进行二值化，得到二值图像；然后，根据Hilditch细化算法，将得到的二值化 图像进行细化，得到细化图像；最后，根据Hough变换，得到细化图像中最长的直线，即为指 针所在直线；

其中，自适应阀值法的计算过程为：首先，选定每个像素的一个邻域窗口，此窗口的中 心就是该像素；然后，找出该窗口中的最大灰度与最小灰度；最后，对二者求取平均值；结果 既是选定的自适应阀值；以选择8邻域窗口作为目标像素窗口为例，说明自适应阀值法。设p 代表目标像素，P_i是p的8邻域像素之一，设max代表该8邻域窗口中的最大灰度值，min代表 该8邻域窗口中的最小灰度值，那么阀值可被确定为：

(3-1)

因此，二值化后的灰度值为：

(3-2)

其中，是像素点p二值化后的灰度值，为像素点p的原始灰度值，为像素 点p的二值化阀值。

所述的Hilditch细化算法的描述为：

S1，像素（x,y）记为P₀，其8-邻域的像素用P_q表示，，当完全满足以 下6个条件时，把B(P₀)置换成-1，

条件1：P₀为黑点，B(P₀)=1，

条件2：环绕在P₀周围的8个点当中的白点个数大于等于2，小于等于6，即：

条件3：从P₁开始，逆时针依次考虑两个点，如果前一点为0，后一点为1，则记T_i=1；否 则，记T_i=0；其中i=1,2,…,8，

条件4：P₁、P₃、P₇任意一点的值为零，

条件5：P₁、P₃、P₅任意一点的值为零；

S2，对于的全部像素（x,y），使，然后，反复进行S1操作，直到 的像素不存在时结束细化处理。

所述的Hough变换的步骤为：

第一步，在参数空间空间中创建一个二维数组，该数组相当于一个累加器；

第二步，遍历整幅图像，搜索出所有的前景像素，通常为二值化后的白色像素点，每次 找到一个前景像素点，便在累加器的对应位置加1；

第三步，通过计算比较，求出参数空间即累加器中的最大值，其位置为；

第四步，通过参数空间位置，根据找到图像空间中与其对应 的直线参数，即可以得到指针直线参数。

（5）在经步骤（3）处理后的数字图像中通过直角坐标到极坐标的变换和基本图像 处理技术获取指针式仪表的起始刻度和终止刻度以及结合步骤（4）的处理结果，最终获取 均匀刻度指针式仪表的示数；其具体操作为，首先，根据式（4-1）、（4-2）将直角坐标转换到 极坐标空间，

（4-1）

（4-2）

然后，从形态学的角度看，每一个刻度线形成了一个连通域，因此，通过刻度线自身的 特征，将极坐标空间中的图像进行二值化后，寻找适当面积的连通域，例如：面积为50-150 个像素，并记录下这些所有的连通域，找到最左边和最右边的连通域中心，即为刻度线整体 的端点，也是刻度线的起始位置和终止位置，最后，根据式（4-3）计算出指针仪表的示数 RMI，

（4-3）

其中，S_ab为指针位置和刻度线的起始位置的水平距离，S_ac为刻度线的起始位置和刻 度线的终止位置的水平距离，S_a是所读取指针仪表起始刻度对应的示数，Range为所读取指 针仪表的终止刻度对应的示数与起始刻度对应的示数的差值。

本发明通过机器视觉技术中带色彩恢复的多尺度Retinex算法（MSRCR）、透视变 换、Hough变换、直角坐标空间到极坐标空间的变换以及一些基本的图像处理技术对拍摄得 到的均匀刻度指针仪表图像进行相应处理，最终获取该图像中的均匀刻度指针仪表的示 数。通过该算法，减轻了人眼读取指针仪表示数的劳动强度，减少了因为人自身疲劳所带来 的误差数据和错误数据，实现了指针仪表示数读取自动化。同时，通过带色彩恢复的多尺度 处理，增强了拍摄图像处理过程中光照强度的鲁棒性；通过校正拍摄视角，减小视角偏差所 带来的读数误差；运算所需时间和计算精度均能够满足大部分工业生产中的自动监测要 求。

附图说明

图1为指针式仪表示数的读取过程。

图2为透视变换示意图。

图3为透视变换流程图。

图4为自适应阀值法流程图。

图5为像素编号示意图。

图6为Hough变换流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。

如图1所示，基于机器视觉的均匀刻度指针式仪表示数读取方法为：首先，使用带 色彩恢复的多尺度Retinex算法处理拍摄的指针仪表图片；其次，通过透视变换处理指针仪 表图片；然后，通过基本图像处理技术和Hough变换检测直线确定指针的位置；最后，通过直 角坐标到极坐标的变换和基本图像处理技术获取指针仪表的起始刻度和终止刻度以及结 合上述步骤的处理结果，最终获取均匀刻度指针仪表的示数。

根据发明内容中技术方案对计算流程和公式的详细叙述，根据实际使用的编程语 言进行编程。采用具有摄像/照相功能的设备对指针仪表进行图像采集，将采集到的数字图 像作为输入图像。即可实现本发明提出的通过机器视觉技术完成指针仪表示数读取的方 法，其详细描述如下。

一种基于机器视觉的指针式仪表示数读取方法，包括以下步骤：

（1）通过图像采集装置获取指针式仪表示数的数字图像，将获取的数字图像送入图像 处理系统进行处理。

（2）使用带色彩恢复的多尺度Retinex算法处理获取的指针式仪表示数的数字图 像。所述的带色彩恢复的多尺度Retinex算法的步骤为：

第一步，按照式（1-1）所示的公式将高斯环绕函数与获取的指针式仪表示数的数字图 像进行卷积，获得平滑的图像，作为估算的亮度图像，

（1-1）

（1-2）

（1-3）

其中，通常三个通道，为在第k个通道上的估算亮度图像， 表示输入图像的第k个通道，为第k个通道的环绕函数，为第k个通 道上的尺度参数，用于控制图像中有多少细节信息被保留，调整系数使得（1-3式）成 立；

第二步，按照式（1-4）所示的公式计算出第k个通道的色彩恢复系数，

（1-4）

其中：是增益常数，是受控制的非线性强度，N为总通道数；

第三步，利用公式（1-5）计算出采用带色彩恢复的多尺度Retinex算法得到的反应物体 本质的反射图像，

（1-5）

其中，G表示增益系数，b表示偏移量；

系数的确定需要经过试验确定，其参考值分别如下表。

（3）对经步骤（2）处理后的数字图像进行透视变换处理，校正拍摄视角，使经过校 正后的图像为拍摄视角垂直指针式仪表表盘所在平面所得的指针式仪表示数的数字图像， 如图2所示。透视变换的步骤为，如图3所示：

第一步，寻找指针式仪表四边形外边框的四个顶点，如果仪表是外形为不是四边形，在 仪表的最外围装上四边形的外框，得到四个顶点的坐标；

第二步，在通常情况下，图像采集装置的齐次空间坐标中的w=w’=1，根据透视变换的 公式（2-1）、（2-2）、（2-3），得到式（2-4）、（2-5），再根据所得的四边形外边框四个顶点的坐 标和给定的对应外边框四个顶点透视变换后对应的坐标，以及式（2-4）和式（2-5）计算透视 变换矩阵中的所有参数，

（2-1）

（2-2）

（2-3）

（2-4）

（2-5）

其中，是图像在图像采集装置坐标系中的坐标，是图像在世界坐标系中的 坐标，是图像在图像采集装置的齐次空间坐标系中的坐标，图像在世界齐 次空间坐标系中的坐标，是世界齐次坐标空间坐标系与图像采集装置的齐 次坐标空间坐标系的变换矩阵；

第三步，根据式（2-1）将计算得出的透视变换矩阵作用于输入的经步骤（2）处理过的数 字图像，校正图像的拍摄视角，得到拍摄视角垂直指针式仪表表盘所在平面所得的指针式 仪表示数的数字图像。

（4）在经步骤（3）处理后的数字图像中通过基本图像处理技术和Hough变换检测直 线确定指针的位置。所述的确定指针位置的步骤为：首先，采用自适应阀值法将经步骤（3） 校正后的图像进行二值化，得到二值图像；然后，根据Hilditch细化算法，将得到的二值化 图像进行细化，得到细化图像；最后，根据Hough变换，得到细化图像中最长的直线，即为指 针所在直线；

其中，自适应阀值法的计算过程为，如图4所示：首先，选定每个像素的一个邻域窗口， 此窗口的中心就是该像素；然后，找出该窗口中的最大灰度与最小灰度；最后，对二者求取 平均值；结果既是选定的自适应阀值；如图5所示，以选择8邻域窗口作为目标像素窗口为 例，说明自适应阀值法。在图5中，设p代表目标像素，P_i是p的8邻域像素之一，设max代表该8 邻域窗口中的最大灰度值，min代表该8邻域窗口中的最小灰度值，那么阀值可被确定为：

(3-1)

因此，二值化后的灰度值为：

(3-2)

其中，是像素点p二值化后的灰度值，为像素点p的原始灰度值，为像素 点p的二值化阀值。

所述的Hilditch细化算法的描述为：

S1，像素（x,y）记为P₀，其8-邻域的像素用P_q表示，如图5，，当完全 满足以下6个条件时，把B(P₀)置换成-1，

条件1：P₀为黑点，B(P₀)=1，

条件2：环绕在P₀周围的8个点当中的白点个数大于等于2，小于等于6，即：

条件3：从P₁开始，逆时针依次考虑两个点，如果前一点为0，后一点为1，则记T_i=1；否 则，记T_i=0；其中i=1,2,…,8，

条件4：P₁、P₃、P₇任意一点的值为零，

条件5：P₁、P₃、P₅任意一点的值为零；

S2，对于的全部像素(x,y），使，然后，反复进行S1操作，直到 的像素不存在时结束细化处理。

所述的Hough变换的步骤为，如图6所示：

第一步，在参数空间空间中创建一个二维数组，该数组相当于一个累加器；

第二步，遍历整幅图像，搜索出所有的前景像素，通常为二值化后的白色像素点，每次 找到一个前景像素点，便在累加器的对应位置加1；

第三步，通过计算比较，求出参数空间即累加器中的最大值，其位置为；

第四步，通过参数空间位置，根据找到图像空间中与其对应 的直线参数，即可以得到指针直线参数。

（5）在经步骤（3）处理后的数字图像中通过直角坐标到极坐标的变换和基本图像 处理技术获取指针式仪表的起始刻度和终止刻度以及结合步骤（4）的处理结果，最终获取 均匀刻度指针式仪表的示数；其具体操作为，首先，根据式（4-1）、（4-2）将直角坐标转换到 极坐标空间，

（4-1）

（4-2）

然后，从形态学的角度看，每一个刻度线形成了一个连通域，因此，通过刻度线自身的 特征，将极坐标空间中的图像进行二值化后，寻找适当面积的连通域，例如：面积为50-150 个像素，并记录下这些所有的连通域，找到最左边和最右边的连通域中心，即为刻度线整体 的端点，也是刻度线的起始位置和终止位置，最后，根据式（4-3）计算出指针仪表的示数 RMI，

（4-3）

其中，S_ab为指针位置和刻度线的起始位置的水平距离，S_ac为刻度线的起始位置和刻 度线的终止位置的水平距离，S_a是所读取指针仪表起始刻度对应的示数，Range为所读取指 针仪表的终止刻度对应的示数与起始刻度对应的示数的差值。