一種基于指針寬度特征的儀表指針圖像識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于指針寬度特征的儀表指針圖像識別方法，包括以下步驟：拍攝儀表圖像作為模板；對模板標定指針的旋轉中心、指針所占像素的寬度、指針量程和儀表滿刻度范圍內的張角，在模板的表盤內標定一小塊矩形區(qū)域ROI；通過模板匹配定位待檢測圖像的旋轉中心和矩形區(qū)域ROI；將儀表整個量程范圍內的張角的一半定義為初始角度，將待檢測圖像以初始角度繞旋轉中心進行旋轉，對旋轉之后的矩形區(qū)域ROI內的圖像作處理，并存儲每個符合預先設定的指針要求的旋轉角度，直到對整個量程范圍內的張角都進行了旋轉，最后提取最優(yōu)偏轉角度；本發(fā)明適合于多種類型的儀表，對指針儀表表盤的形狀、指針形狀、粗細、長短、顏色沒有要求，普適性強。
【專利說明】一種基于指針寬度特征的儀表指針圖像識別方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理和機器視覺領域，特別涉及指針式儀表的圖像識別讀數(shù)方 法，具體地，涉及一種基于指針寬度先驗特征的儀表指針圖像識別方法。

【背景技術】
[0002] 圖像處理和機器視覺技術的發(fā)展，為檢測學科開辟了新的領域。機器視覺的各類 研究成果已成功運用到如工況監(jiān)測，成品檢測，質量控制等生產環(huán)節(jié)，機器視覺已經成為替 代人眼視覺的有效技術，具有客觀性，精確性，可重復性，低成本等優(yōu)勢。
[0003] 利用機器視覺的方法獲取儀表指針示數(shù)從而替代人眼視覺識別，可以很大程度降 低工業(yè)現(xiàn)場人工巡檢的繁，難，險和重復性大的缺陷。就圖像指針識別領域，專利申請?zhí)枮?200910042108. 6,專利名為《一種讀取指針式表示值的圖像處理方法》的中國專利中，公開 了一種讀取指針式表示值的圖像處理方法。該方法選取長度相等的三條刻度線上的三個對 應點，并計算通過三點的圓，得出圓心。但是該方法對環(huán)境要求高，對儀表表盤的精確定位 是指針儀表識別的重要前提，在實際情況下由于非線性光照影響、攝像機失焦等將難以提 取刻度線，因此難以定位儀表。專利申請?zhí)枮?01210234316. 8,專利名為《基于圖像處理的 儀表指針轉角識別方法》的中國專利中，公開了一種識別指針轉角的圖像處理方法，但該方 法需利用Canny算子提取邊緣和Hough變換提取直線，這兩種方法都需要設定適合的閾值， 不適用于具有非線性光照干擾的指針識別。專利申請?zhí)枮?01110359130.0,專利名為《高 魯棒儀表指針圖像識別方法》公開了一種魯棒性較高的指針圖像識別方法，該方法需要將 粗指針和細指針分類，并最終都需要采用Hough變換提取直線，難以克服圖像儀表表盤各 類線條的干擾。


【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明的目的是針對現(xiàn)有技術的不足，提供一種基于指針寬度特征的儀表指針圖 像識別方法。
[0005] 本發(fā)明的目的是通過以下技術方案來實現(xiàn)的：一種基于指針寬度特征的儀表指針 圖像識別方法，包括以下步驟：
[0006] (1) t吳板標定：首先拍攝僅表圖像作為|吳板；其次對t吳板標定指針的旋轉中心、指 針所占像素的寬度、指針量程和儀表滿刻度范圍內的張角，在模板的表盤內標定一小塊矩 形區(qū)域R0I ;其中，所述標定指針的旋轉中心具體為：將儀表表盤任意兩條刻度線的延長線 的交點標定為旋轉中心；標定一小塊矩形區(qū)域R0I具體為：矩形區(qū)域R0I的兩條對稱軸分 別和圖像像素坐標軸平行，其中一條對稱軸通過旋轉中心，且將圖像繞旋轉中心旋轉整個 量程范圍內的張角，矩形區(qū)域R0I內能包含到指針像素并包含最少的其他前景圖像像素；
[0007] (2)指針提?。菏紫韧ㄟ^模板匹配定位待檢測圖像的旋轉中心和矩形區(qū)域R0I ;其 次將儀表整個量程范圍內的張角的一半定義為初始角度，將待檢測圖像以初始角度繞旋轉 中心進行旋轉，對旋轉之后的矩形區(qū)域R0I內的圖像作處理，設定邊緣檢測閾值和指針寬 度閾值，并存儲每個符合設定的邊緣檢測閾值和指針寬度閾值要求的旋轉角度，直到對整 個量程范圍內的張角都進行了旋轉，再對這些符合要求的旋轉角度提取最優(yōu)偏轉角度，旋 轉過程中，矩形區(qū)域ROI位置保持不變。
[0008] 進一步地，所述步驟2中，所述模板匹配包括以下子步驟：
[0009] A.對模板和待檢測圖像進行直方圖均衡化；
[0010] B.利用圖像金字塔方法對模板和待檢測圖像進行降采樣，根據(jù)圖像大小確定金字 塔層數(shù)；
[0011] C.利用Canny算子對模板和待檢測圖像進行二值化并提取邊緣；
[0012] D.利用Sobel算子分別提取模板和待檢測圖像的每一個待處理像素的水平方向 梯度和堅直方向梯度，組成梯度向量，待檢測圖像像素點（x，y)的梯度向量用e(x，y)表示， 模板像素點（u，v)的梯度向量用d(u，v)表示，假設模板的像素點總數(shù)為n，則在點（x，y)處 的相似度量s (X，y)可通過下式計算：
[0013]

【權利要求】
1. 一種基于指針寬度特征的儀表指針圖像識別方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 模板標定：首先拍攝儀表圖像作為模板；其次對模板標定指針的旋轉中心、指針所 占像素的寬度、指針量程和儀表滿刻度范圍內的張角，在模板的表盤內標定一小塊矩形區(qū) 域ROI ;其中，所述標定指針的旋轉中心具體為：將儀表表盤任意兩條刻度線的延長線的交 點標定為旋轉中心；標定一小塊矩形區(qū)域ROI具體為：矩形區(qū)域ROI的兩條對稱軸分別和 圖像像素坐標軸平行，其中一條對稱軸通過旋轉中心，且將圖像繞旋轉中心旋轉整個量程 范圍內的張角，矩形區(qū)域ROI內能包含到指針像素并包含最少的其他前景圖像像素； (2) 指針提取：首先通過模板匹配定位待檢測圖像的旋轉中心和矩形區(qū)域ROI ;其次將 儀表整個量程范圍內的張角的一半定義為初始角度，將待檢測圖像以初始角度繞旋轉中心 進行旋轉，對旋轉之后的矩形區(qū)域ROI內的圖像作處理，設定邊緣檢測閾值和指針寬度閾 值，并存儲每個符合設定的邊緣檢測閾值和指針寬度閾值要求的旋轉角度，直到對整個量 程范圍內的張角都進行了旋轉，再對這些符合要求的旋轉角度提取最優(yōu)偏轉角度，旋轉過 程中，矩形區(qū)域ROI位置保持不變。
2. 根據(jù)權利要求1所述一種基于指針寬度特征的儀表指針圖像識別方法，其特征在 于，所述步驟2中，所述模板匹配包括以下子步驟： A. 對模板和待檢測圖像進行直方圖均衡化； B. 利用圖像金字塔方法對模板和待檢測圖像進行降采樣，根據(jù)圖片大小確定金字塔層 數(shù)； C. 利用Canny算子對模板和待檢測圖像進行二值化并提取邊緣； D. 利用Sobel算子分別提取模板和待檢測圖像的每一個待處理像素的水平方向梯度 和堅直方向梯度，組成梯度向量，待檢測圖像像素點（x，y)的梯度向量用e(x，y)表示，模板 像素點（u，v)的梯度向量用d(u，v)表示，假設模板的像素點總數(shù)為n，則在點（x，y)處的相 似度量s(x，y)可通過下式計算：
式中，
表示模板和待檢測圖像對應位置梯度向量的內積， |d(u，v) | |表示當前模板像素點的模長，
表示當前待檢測圖像像素點的 模長； E. 在所有像素點的相似度量s中，選擇最大值所在的區(qū)域即為待檢測圖像中與模板最 相似的區(qū)域。
3. 根據(jù)權利要求1所述一種基于指針寬度特征的儀表指針圖像識別方法，其特征在 于，所述步驟2中，所述對旋轉之后的矩形區(qū)域R0I內的圖像作處理，設定邊緣檢測閾值和 指針寬度閾值，并存儲每個符合設定的邊緣檢測閾值和指針寬度閾值要求的旋轉角度，具 體包括以下子步驟： a. 設定邊緣檢測閾值和指針寬度閾值：邊緣檢測閾值小于4,對每一個儀表設定一個 指針像素寬度上限和一個指針像素寬度下限作為指針寬度閾值； b. 選擇與通過旋轉中心的矩形區(qū)域R0I的對稱軸平行的方向作為投影方向，沿投影方 向對每個像素進行累加后平均，將矩形區(qū)域R0I內的二維圖像投影成一維圖像； C.對步驟b中得到的一維圖像進行邊緣檢測以獲得待測寬度；邊緣檢測算子采用一維 算子[-101]，對一維圖像進行邊緣檢測后，查找邊緣檢測后的圖像像素最大值和最小值，并 計算最大值和最小值之間的寬度； d.存儲最大值和最小值的絕對值大于邊緣檢測閾值且最大值和最小值之間的寬度在 指針寬度閾值范圍內的旋轉角度。
4.根據(jù)權利要求1所述一種基于指針寬度特征的儀表指針圖像識別方法，其特征在 于，所述步驟2中，所述提取最優(yōu)偏轉角度具體為：最優(yōu)偏轉角度的判斷準則是旋轉后的指 針最接近投影方向，假設對于旋轉角度為Θ的一維投影圖像，其邊緣檢測后的最大值和最 小值位置分別為 Ρι ( Θ )和ρ2 ( Θ )，一維圖像的像素點數(shù)為m，則最佳角度為：
【文檔編號】G06K9/00GK104050446SQ201410242589
【公開日】2014年9月17日 申請日期:2014年5月30日 優(yōu)先權日:2014年5月30日
【發(fā)明者】王凱, 宋執(zhí)環(huán) 申請人:浙江大學