用于变电站巡检机器人的指针式仪表盘读数的识别方法

摘要

一种用于变电站巡检机器人的指针式仪表盘读数的识别方法，采用步骤为：步骤一：采集待识别仪表盘的正面图像数据作为模板图像；步骤二：将模板图像的轮廓按照8链码方式进行编码；步骤三：将待匹配图像数据的轮廓信息按照8链码方式保持，并采用滑动窗口的模式来寻找与模板图匹配度最高的区域链码信息；步骤四：在模板图像中用轮廓的方式制作指针表量程的弧线，并通过仿射变换矩阵投影到待匹配图像上；步骤五：延长指针直线，将经过仿射变换后的量程弧线分割成两部分，并计算每一部分弧线的长度；步骤六：通过分割后弧线的长度与总长度的比值再乘以满量程的取值，推算出指针表的读数。

说明书

技术领域

本发明涉及测量仪器技术领域，具体涉及用于变电站巡检机器人的指针式仪表盘读数的识别方法。

背景技术

变电站的仪表是处在一个高电磁辐射的环境下，对人体的危害极大，长期工作会引发人体的各项功能指标下降。巡检机器人是提高智能化、自动化水平的重要设备之一，利用巡检机器人在变电站高电磁辐射的环境下进行仪表盘数据的识别与记录，能够有效的避免相关人员因暴露在高电磁环境下诱发的各种疾病，同时也能够避免因人工读表存在的低效、误读等一系列问题，有效的降低了人工成本，提高了读表的准确度和效率。

目前针对指针式的仪表盘读数有大量的研究，包括基于图像的指针式仪表盘读数识别、基于深度学习的指针式仪表盘读数识别、基于空间坐标变换的指针式仪表盘读数识别。由于变电站是处在一个高电磁辐射的环境下，会导致巡检机器人在定位精度上会存在误差，造成巡检机器人每次拍摄的图像数据会存在差异，从而导致已有的技术不能够对仪表盘的指针读数进行一个精确的识别。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提出一种用于变电站巡检机器人的指针式仪表盘读数的识别方法，具体技术方案如下：

一种用于变电站巡检机器人的指针式仪表盘读数的识别方法，其特征在于，采用步骤为：

步骤一：采集待识别仪表盘的正面图像数据作为模板图像；

步骤二：将模板图像的轮廓按照8链码方式进行编码；

步骤三：将待匹配图像数据的轮廓信息按照8链码方式保持，并采用滑动窗口的模式来寻找与模板图匹配度最高的区域链码信息；

步骤四：在模板图像中用轮廓的方式制作指针表量程的弧线，并通过仿射变换矩阵投影到待匹配图像上；

步骤五：延长指针直线，将经过仿射变换后的量程弧线分割成两部分，并计算每一部分弧线的长度；

步骤六：通过分割后弧线的长度与总长度的比值再乘以满量程的取值，推算出指针表的读数。

作为优化：所述步骤二中8链码方式进行编码的具体为，从曲线起点S开始，按照顺时针方向观察每一线段走向并用指示符表示，对应公式如下：

其中，S表示轮廓的起点坐标，N＝8表示按照8链码的方式进行编码，此链码具有平移不变性；当起点S改变时，会得到不同的链码，对此，引入归一化的链码方式，将链码按照一个方向循环，使其构成的自然数最小，此时就形成了起点的唯一的链码，也就是归一化链码。

作为优化：所述步骤三中，采用滑动窗口的模式来寻找与模板图匹配度最高的区域链码信息，具体为，分析指针与背景区分明显，采用单通道阈值分割的方式提取指针，并取其轮廓，对轮廓采用直线检测的方式将其分割成若干条之间，筛选最长的直线作为指针。

本发明的有益效果为：采用轮廓模板匹配的方式，能极大程度上排除因天气、拍摄角度、拍摄距离的影响，由于采用轮廓特征来计算指针表读数，极大的提高了检测速度和识别精度；通过图像的方式进行读数，代替人工方式，避免因人工读表存在的低效、误读等一系列问题，也更好的保护工作人员。

附图说明

图1为本发明的流程示意图。

图2为本发明中8链码编码像素定义示意图。

图3为本发明中第一8链码编码的示意图。

图4为本发明中第二8链码编码的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

如图1所示：一种用于变电站巡检机器人的指针式仪表盘读数的识别方法，其特征在于采用步骤为：

步骤一：采集待识别仪表盘的正面图像数据作为模板图像，并提取模板图像与待识别图像共有的特征轮廓作为模板图像，提取模板图像和巡检机器人拍摄的现场图像中保持不变的特征轮廓作为模板轮廓，以此轮廓作为参考信息进行目标图像的匹配，该方法的主要优点是匹配对象式图像的显著特征，极大的压缩了图像的变化信息量，具有计算量小，速度快，平移、旋转不变性等特点；

步骤二：将模板图像的轮廓按照8链码方式进行编码；从曲线起点S开始，按照顺时针方向观察每一线段走向并用指示符表示，对应公式如下：

其中，S表示轮廓的起点坐标，N＝8表示按照8链码的方式进行编码，此链码具有平移不变性；当起点S改变时，会得到不同的链码，对此，引入归一化的链码方式，将链码按照一个方向循环，使其构成的自然数最小，此时就形成了起点的唯一的链码，也就是归一化链码。具体的计算方式为：

如图2所示，按照水平、垂直和两条对角线方向，可以为相邻的两个像素点定义8各方向符，链码就是用线段的起点加上由这几个方向符所构成的一组数列。

按照8链码的方式，图3可以表示成为5565707001223324，将左图旋转90°得到右图，按照8链码的方式，图4可以表示成为7707121223445546，将这两个链码按照差分码的方式，将链码前面的方向数减去后面的方向数，并对结果做模8运算，即负数加8，得到图3所示的曲线的差分链码为01721710001071，图4所示的曲线的差分链码为01721710001071，可以得到，两图的差分码一致，保持了曲线的旋转不变性。

在不知道轮廓起点的情况下，将曲线的差分码归一化，算出差分码最小值后，图3为00010710172171，图4为00010700172171，可以得到两图的归一化差分码一致，从而可以得到两图的形状保持一致。

步骤三：将待匹配图像数据的轮廓信息按照8链码方式保持，并采用滑动窗口的模式来寻找与模板图匹配度最高的区域链码信息，具体为，分析指针与背景区分明显，采用单通道阈值分割的方式提取指针，并取其轮廓，对轮廓采用直线检测的方式将其分割成若干条之间，筛选最长的直线作为指针；

步骤四：在模板图像中用轮廓的方式制作指针表量程的弧线，并通过仿射变换矩阵投影到待匹配图像上；其中仿射变换矩阵具体为，模板轮廓的中心坐标设置为0，计算由模板轮廓的点与上述匹配度最好区域的对应点计算按照如下的公式计算仿射变换矩阵；

其中，x、y为模板坐标，x′、y′为匹配区域的坐标，通过上述计算得到仿射变换矩阵就确定了模板与待匹配图像中的对应关系。

步骤五：延长指针直线，将经过仿射变换后的量程弧线分割成两部分，并计算每一部分弧线的长度；

步骤六：通过分割后弧线的长度与总长度的比值再乘以满量程的取值，推算出指针表的读数。