基于图像处理技术的高精度仪表的自动判读.pdf

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1、技改与创新化工自动化及仪表，2010，37(8)：131—132ControlandInstrumentsinChemicalIndustry．基于图像处理技术的高精度仪表的自动判读戴海港1，宫宁生1，郇洪江2(1．南京工业大学计算机科学与技术系，南京210009；2．江苏省环境信息中心，南京210036)摘要：介绍一种使用减影法与霍夫变换相结合的高精度仪表自动判读方法。首先，根据视差形成原理确定摄像头的正确位置，接着，对摄像头获得的仪表盘图像进行图像预处理，使用减影法提取指针。最后，使用霍夫变换确定指针式仪

2、表的读数。实验结果表明，该方法大大减少了检测时间，并且提高了检测精度。关键词：高精度仪表；自动判读；霍夫变换；图像处理中图分类号：TP391文献标识码：B文章编号：1000-3932(2010)08-0131-021引言在大多数测试与控制系统中，都不可避免地会用到各种各样的仪表，而当中有很大部分仍为指针式仪表。因此实现对指针式仪表的自动识别对实现测试与摔制系统的自动化有较为重要的意义1“。利用机器视觉自动识别指针式仪表的读数能避免人眼识别过程中的由主观冈素造成的误差，特别足在对指针式仪表进行长时间持续检测的时

3、候由于眼睛疲劳所造成的观测误差。除此之外，在类似高温高压等恶劣环境F使用指针式仪表时，无法进行现场人工判读，只能采用机器自动判读的方法。日前的机器自动判读方法主要是采用数字图像处理的方法提取出指针，通过指针的位置来识别仪表的读数。指针识别算法主要有中心投影法、减影法、模板特征法、HOUGH变化法、最d,--乘法等“。这些方法因为图像噪声影响及计算鞋大难以实际应用等原因，无法达到既高精确义实时的要求。针对精度等级为0．5级的高精度指针式仪表的判读，采用更高分辨率的CCD摄像头来获取表蕊图像，本文提出了一种使用减

4、影法与霍夫变换卡H结合的指针式仪表自动判读方法。该方法有效减少了霍夫变换的运算量，加快了榆测速度，提高了指针式仪表自动判读的实时性，能很好地应用于实时性要求较高的控制系统，同时具有很高的自动判读精度。2镜头位置的确定镜头位置的确定直接影响摄像头对表盘图像的获取L“，对仪表的自动判读会产生较大影响，由于指针和表盘标尺之间存在着一段小距离，若镜头位置不在指针与盘面相垂直的平面上。则会产牛视差。图1是视差形成的原理图，其中，A表示指针所在的平行于表盘的平面，曰表示表盘标尺的平面，0为指针，n与b为镜头的不同位置，6

5、位于指针0的正上方，口位于指针的侧上方，口’和b’分别是镜头位于口和6处所读取的读数，6’是镜头位于正确位置所读取的正确值，D’是镜头偏离正确位置时的读数，视差所造成的读数误差大小为Ia’一b’I。＼6’n’图l视差形成原理指针在正常工作中的偏转角度不断发生变化，b的位置不断在改变，镜头必须始终位于指针的正上方才能确保没有视差，由于指针偏转的圆心处位移始终为0，所以镜头位置在指针圆心处的理论误差为0。确定指针圆心的方法比较简单，指针的任意两次不同的偏转便叮以确定网心的位置。对于水平放置的仪表，借助铅垂线可以准

6、确获得镜头的位置。对于垂直放置的仪表，使用水平仪可以对镜头进行准确定位。宁志刚等采取CCD摄像伺服跟踪的方法po，取得良好的精度，但是伺服跟踪识别系统的设计较为复杂，且机械设计部分的误差无法完全消除，伺服电动机的控制所产生的误差也会影响到判读精度，同时，电机运转所耗费的时间大大降低了判读的实时性，因此，对于实时性要求较高的控制系统，不宜采用CCD摄像伺服跟踪的方法。3数字图像处理3．1预处理图像预处理包括图像的灰度化、图像的增强和锐化以及二值化。图像的庆度化采用灰度转换公式：y=0．3R+O．59G+0．1l

7、B式中：y_转换以后的灰度值；R、G、B——三个颜色分量：红色、绿色、蓝色。对灰度化的图像进行中值滤波，能有效降低噪卢，在滤除灰度

8、冬I像椒盐噪声的收稿日期：2010-04·26(修改稿)·132·化工自动化及仪表第37卷同时，还能够保护图像的边缘。二值化可以使图像E的刻度、指针等深色区域与背景区分开来川，如图2和图3所示。图2原始网像图3二值化图像3．2减影法减影法提取指针的核心思想是采集两幅指针位置不同的仪表盘图像，其中，第一幅图像为指针校0时的图像，通过两幅

9、冬1像相减来提取两个指针，两个指针的夹角大小

10、即为第二幅图像中指针偏离0刻度的角度大小。由于减影法检测的足同一场景下的两幅图像的变化，两幅图像中的绝大部分背景是相同的，在对图像进行相减时，相同部分的灰度相减为0，成为黑色点，不同部分相减不为0。3．3霍夫变换霍夫变换是图像处理中识别几何形状的基本方法之一，利用点与线的对偶性，可以有效检测出图像中的各类几何形状，如：直线、圆、弧线等。霍夫变换检测直线段的基本原理如下：在图像空间x．y中的直线Y=如