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摘要:機(jī)械式指針儀表在工業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中應(yīng)用廣泛,及時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別指針儀表指示信息是實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)的重要手段之一。應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù),本文提出了一種新的指針式儀表信息的自動(dòng)識(shí)別方法。主要的步驟包括,使用輪廓跟蹤法實(shí)現(xiàn)表盤與指針的區(qū)域分割,并進(jìn)行了圖像的預(yù)處理;利用圖像變換算法進(jìn)行指針方位的檢測(cè),獲得指針的直線位置參數(shù);最后,在已有信息的基礎(chǔ)上,確定刻度線距關(guān)系及儀表最大量程,實(shí)現(xiàn)指針式儀表信息的自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明,本文所提出的自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別方法準(zhǔn)確、可靠且讀數(shù)效率高。
關(guān)鍵詞:指針儀表;Hough變換;讀數(shù)識(shí)別
引言
機(jī)械指針式儀表結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易維護(hù)且價(jià)格低,在工業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中廣泛應(yīng)用,是獲取機(jī)械設(shè)備信息,實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的重要手段之一。通常,機(jī)械式儀表信息的獲取是由指針示值或其偏轉(zhuǎn)值來表達(dá)的,經(jīng)人工判讀或記錄抄寫的方法獲取。判讀或抄寫過程容易受到各類主客觀因素的影響,如觀察角度、技術(shù)能力、現(xiàn)場(chǎng)條件、光線等環(huán)境因素。人工判讀及抄寫費(fèi)時(shí)、費(fèi)力,且不能保證完整、準(zhǔn)確,易產(chǎn)生讀、寫誤差,結(jié)果不能及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)的變化信息。應(yīng)用機(jī)器視覺及數(shù)字圖像處理技術(shù),研究指針式儀表讀數(shù)方法及信息識(shí)別的技術(shù)始終是應(yīng)用研究的熱點(diǎn)問題之一[1],并已成功地應(yīng)用到了工業(yè)生產(chǎn)的實(shí)踐中。例如,張鳳翔等應(yīng)用圖像線檢測(cè)原理實(shí)現(xiàn)了機(jī)械指針式儀的讀數(shù)識(shí)別[2]。郭子海等應(yīng)用Hough變換法進(jìn)行儀表關(guān)鍵要素的位置檢測(cè),并運(yùn)用刻度相關(guān)系數(shù)實(shí)現(xiàn)讀數(shù)識(shí)別[3]。利用剪影法,趙艷琴等以儀表指定轉(zhuǎn)心作為研究的主要素,進(jìn)行標(biāo)記識(shí)別[4]。同樣,F(xiàn).CorreaAlegria與A.CruzSerra也使用剪影法,利用類比圖像重疊差分算法標(biāo)記儀表轉(zhuǎn)心,確定機(jī)械式指針與刻度線的相對(duì)關(guān)系識(shí)別,實(shí)現(xiàn)讀數(shù)識(shí)別的方法[5]。Kyong-HoKim等人,利用圖像分割算法及幾何投影技術(shù)實(shí)現(xiàn)了指針儀表的表盤及指針的有效圖像識(shí)別。德國(guó)的馬爾公司也同樣使用了圖像處理技術(shù)做出了875系列的儀表檢測(cè)儀,能夠快速、準(zhǔn)確、有效的進(jìn)行讀數(shù),但是其成本高,修理困難。結(jié)合Hough變換算法,本文提出了一種新的指針式儀表讀數(shù)的自動(dòng)識(shí)別方法。有三個(gè)主要的步驟:首先是圖像預(yù)處理,包括縮放與圖像調(diào)正,灰度化、平滑去噪、二值化以及邊緣檢測(cè),以提高圖像的信噪比。其中,使用輪廓跟蹤法進(jìn)行表盤區(qū)域與指針區(qū)域的分割,同時(shí)進(jìn)行了降噪處理;其次是指針直線的檢測(cè),包括使用形態(tài)學(xué)的方法進(jìn)行儀表指針細(xì)化,通過Hough變換法實(shí)現(xiàn)了指針位置檢測(cè)與指針方向的確定。其中,利用剪影法確定了儀表回轉(zhuǎn)中心;最后使用角度與刻度線關(guān)系確定儀表盤有效量程,完成了指針式儀表示數(shù)的自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別。本文利用GUI平臺(tái)進(jìn)行了相關(guān)的實(shí)驗(yàn)研究,并進(jìn)行了直線檢測(cè)、刻度線重合度的誤差分析,為提高檢測(cè)精度提出了相應(yīng)的解決方案。實(shí)驗(yàn)完成了三類共20余幅有代表性的指針式儀表圖像處理及讀數(shù)識(shí)別實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:應(yīng)用本文提出的變換法獲取的指針式儀表讀數(shù)比人工讀數(shù)識(shí)別的精度高20%-30%。本文所提出的自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別方法更準(zhǔn)確、可靠且讀數(shù)效率高,省時(shí)省力,對(duì)企業(yè)機(jī)械設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)具有明顯的現(xiàn)實(shí)意義。
1儀表圖像采集及讀數(shù)識(shí)別方法
本文以企業(yè)生產(chǎn)實(shí)際中普遍使用的指針式儀表為對(duì)象,研究自動(dòng)化地讀取機(jī)械式指針儀表指示信息的方法。圖像采集上,利用擁有固定行走路線的戶外巡檢機(jī)器人,巡檢過程中機(jī)器人在指定工位利用安裝在其上部的攝像頭拍攝指針式儀表,并獲取圖像。如圖1所示。其中圖1(a)為普通壓力表,圖1(b)為不銹鋼壓力表,圖1(c)為WSS儀表,圖1(d)為耐震壓力表,儀表圖像的分辨率為1080*1080。不難看出,現(xiàn)場(chǎng)使用的機(jī)械式指針儀表圖像背景復(fù)雜,光照條件不一,客觀因素對(duì)圖像質(zhì)量有較大影響,對(duì)人工讀取、抄寫儀表信息有較大影響。一般,利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行信息識(shí)別時(shí),首先是圖像變換,即將原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像;再進(jìn)行灰度值的統(tǒng)計(jì)分析,并據(jù)此進(jìn)行灰度圖像的二值化處理;利用圖像處理算法實(shí)現(xiàn)指針和表盤的區(qū)域分割,再應(yīng)用相關(guān)的變換算法實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵要素,如指針直線和儀表指針回轉(zhuǎn)中心的識(shí)別,從而確定儀表表盤量程,最后獲取相關(guān)顯示信息的識(shí)別,即儀表讀數(shù)識(shí)別。一般情況下,當(dāng)光照條件較好且沒有明顯變化時(shí),上述圖像處理方法是適用的。但現(xiàn)場(chǎng)條件千變?nèi)f化,如機(jī)器人每次拍攝的角度,光線過亮或暗弱以及拍攝上下位置不一或抖動(dòng)等,對(duì)所獲取的圖像都會(huì)產(chǎn)生影響。其如圖2所示,指針式儀表圖像數(shù)據(jù)主要靠安裝在戶外巡檢機(jī)器人上部的攝像頭,拍攝到的指針式儀表圖像以四芯網(wǎng)線傳輸給機(jī)器人的主控制盒,再通過無線傳輸方式將圖像數(shù)據(jù)傳回給中央控制計(jì)算機(jī),即后臺(tái)計(jì)算機(jī)。運(yùn)用事先設(shè)置后的運(yùn)算程序,對(duì)所取的圖像逐一進(jìn)行在線處理,獲取圖像主要素的特征,并實(shí)現(xiàn)儀表顯示信息的識(shí)別。圖2所示為儀表圖像采集系統(tǒng)各部件的關(guān)系連接圖,安裝在巡檢機(jī)器人的攝像頭獲取的圖像數(shù)據(jù)經(jīng)過四芯網(wǎng)線傳輸?shù)街骺刂坪校骺刂坪型ㄟ^RS232總線傳輸至無線數(shù)據(jù)傳輸單元,再由無線數(shù)據(jù)傳輸模塊將壓縮好的儀表圖像數(shù)據(jù)傳輸給中央控制計(jì)算機(jī),進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像處理、分析。圖3所示為本文進(jìn)行機(jī)械式指針儀表圖像處理的流程圖,包括儀表圖像輸入、縮放及圖像位置調(diào)整等初級(jí)技術(shù)處理;灰度值統(tǒng)計(jì)分析、平滑處理、二值化及邊緣檢測(cè)等圖像預(yù)先處理;再進(jìn)行儀表盤主要素的定量分析,即指針分析及儀表量程分析,前者涉及指針的細(xì)化、直線檢測(cè)、回轉(zhuǎn)中心定位及指針定位等,后者主要是量程的定量化計(jì)算;最后進(jìn)行儀表指示信息的識(shí)別。
2圖像處理及特征識(shí)別方法
經(jīng)過縮放及調(diào)整后,儀表圖像處理的第一步圖像的預(yù)先處理,即灰度值的統(tǒng)計(jì)分析、平滑處理、二值化及邊緣檢測(cè)。圖像平滑處理的目標(biāo)是去除圖像噪音,采用的方法是非線性中值濾波算法。圖4所示為預(yù)處理主要過程及相應(yīng)的處理結(jié)果。圖4(a)為儀表原始圖像,圖4(b)為經(jīng)過中值濾波處理后的圖像,其中儀表盤面上的噪音點(diǎn)明顯減少;圖4(c)為儀表圖像二值化的處理結(jié)果;圖4(d)為利用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)的結(jié)果。圖像預(yù)處理完成后,進(jìn)行儀表圖像主要素的特征識(shí)別,包括表盤輪廓與儀表指針的特征參數(shù)識(shí)別。原理是利用輪廓跟蹤法對(duì)主要素的邊緣進(jìn)行跟蹤,然后按照順序?qū)⒅饕剡吘夵c(diǎn)找出并描繪出來,最后是統(tǒng)計(jì)分析。由于預(yù)處理獲得的圖像要素較多,相應(yīng)的輪廓區(qū)域復(fù)雜、多樣為獲取表盤區(qū)域增加了較大的難度。本文采用如下步驟實(shí)現(xiàn)主要素的邊緣跟蹤。⑴以圖像左上方為輪廓跟蹤的起始點(diǎn),對(duì)整個(gè)圖像區(qū)域的像素點(diǎn)進(jìn)行逐點(diǎn)分析、跟蹤,以能折返起點(diǎn)并形成閉合區(qū)域者為有效輪廓,最后在輪廓區(qū)域內(nèi)填充;⑵按照上述步驟重復(fù)尋找下一個(gè)輪廓區(qū)域,再填充,直至完成整個(gè)儀表表盤圖像的分析、跟蹤;⑶根據(jù)分析、跟蹤過程獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行二值化處理,得到整個(gè)表盤區(qū)域。如圖5(a)、(b)所示,分布是經(jīng)過上述步驟后獲得的邊緣圖像和填充后的輪廓跟蹤結(jié)果。為獲取指針式儀表主要素,即表盤和指針的特征,采用面積最大化方法,將原始圖像和處理后得到的指針圖像相疊加,再相減最終獲得了主要素表盤與指針區(qū)域的圖像,如圖5(c)、(d)所示。一般,指針式儀表中的主要素都是直線,如指針直線和構(gòu)成表盤的短直線族。首先利用形態(tài)學(xué)方法對(duì)圖5(c)、(d)所示儀表圖像進(jìn)行細(xì)化處理,再應(yīng)用Hough變換法進(jìn)行直線檢測(cè),將圖像中的幾何形狀變換為參數(shù)集合。以上述結(jié)果為基礎(chǔ),統(tǒng)計(jì)出刻度線所的圓心位置,即表盤回轉(zhuǎn)中心的位置Po(x,y)。應(yīng)用輪廓邊緣跟蹤求出最小刻度線點(diǎn)Pmin(x,y)、最大刻度線點(diǎn)Pmax(x,y)及有效量程θ,如圖6(a)所示。最后根據(jù)指針直線位置進(jìn)行刻度讀數(shù)的標(biāo)記,如圖6(b)所示。設(shè)θmin為最小刻度角,θmax為最大刻度角,ωmin為儀表最小讀數(shù)值,ωmax表示最大讀數(shù)值,檢測(cè)出的指針直線夾角為θ,所指示的讀數(shù)為ωθ。則根據(jù)線性比例關(guān)系可求出儀表讀數(shù)下列公式所示。應(yīng)用上述讀數(shù)識(shí)別方法分別完成了普通壓力表、WSS儀表、不銹鋼壓力表三類共計(jì)20幅機(jī)械指針式儀表圖像的處理及讀數(shù)識(shí)別實(shí)驗(yàn)。相對(duì)誤差的平均值分別為2.44%、1.76%及1.65%,總體平均相對(duì)誤差為1.93%。
3總結(jié)
本文以生產(chǎn)實(shí)際中廣泛使用的機(jī)械指針式儀表為研究對(duì)象,為獲取儀表指示值,提出了一系列的圖像處理方法,包括圖像預(yù)處理、表盤區(qū)域分割及特征提取方法、儀表中心確定、量程識(shí)別及讀數(shù)識(shí)別的分析計(jì)算等。在大量圖像處理實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了誤差分析及計(jì)算。其中,利用形態(tài)學(xué)原理對(duì)圖像主要素進(jìn)行了細(xì)化處理,應(yīng)用Hough變換法實(shí)現(xiàn)了對(duì)主要素,指針方位的檢測(cè)及識(shí)別;最后,通過剪影法確定了儀表中心,完成了儀表讀數(shù)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:應(yīng)用所提出的機(jī)械指針式儀表讀數(shù)識(shí)別方法具有良好的正確識(shí)別率,與儀表示值相比較,平均識(shí)別正確率達(dá)到98.07%。
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作者:王江 柳國(guó)棟 張玉鑫 吳松林 單位:西京學(xué)院
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