本發(fā)明涉及汽車(chē)儀表生產(chǎn)檢測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及到一種基于模板匹配的汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)多指針式儀表自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

汽車(chē)的生產(chǎn)為模塊化生產(chǎn)，各個(gè)模塊完成后再組裝成整車(chē)。模塊化生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)，各個(gè)零部件的檢測(cè)都很重要。新車(chē)在量產(chǎn)，銷(xiāo)售之前，都需要對(duì)駕駛位中控儀表區(qū)的各個(gè)指針式儀表進(jìn)行檢測(cè)，查看汽車(chē)啟動(dòng)是否正常。

傳統(tǒng)的汽車(chē)指針式儀表檢測(cè)通過(guò)人工讀數(shù)，耗時(shí)耗力，并且人工讀數(shù)經(jīng)驗(yàn)性和主觀性較強(qiáng)，導(dǎo)致評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不一，誤差較大。另外，傳統(tǒng)人工檢測(cè)一次只能檢測(cè)一個(gè)汽車(chē)儀表，而汽車(chē)駕駛位存在包括包括燃油表、機(jī)油壓力表、水溫表、電流表、車(chē)速里程表、轉(zhuǎn)速表、氣壓表等在內(nèi)的多個(gè)儀表，人工檢測(cè)耗時(shí)耗力，對(duì)人的眼睛也有很大損害。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種節(jié)省人力、工作效率高、能同時(shí)識(shí)別多個(gè)汽車(chē)指針儀表、儀表識(shí)別準(zhǔn)確率高的基于模板匹配的汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)多指針式儀表自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為：系統(tǒng)包括圖像采集模塊、ftp云端以及圖像處理模塊；

圖像采集模塊，實(shí)時(shí)捕捉汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像；

ftp云端，存儲(chǔ)實(shí)時(shí)捕捉到的汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像，實(shí)現(xiàn)上傳和下載功能；

圖像處理模塊，對(duì)從ftp云端下載到的汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像進(jìn)行處理和識(shí)別；

其中，圖像處理模塊包括圖像預(yù)處理單元、儀表區(qū)分割單元、圖像校正單元、指針和刻度線(xiàn)信息提取單元、圓心定位和刻度線(xiàn)間角度計(jì)算單元、讀數(shù)模型創(chuàng)建單元、指針示數(shù)計(jì)算單元以及報(bào)表生成單元；

圖像預(yù)處理單元，消除采集到的指針式儀表圖像表面噪聲和污染，分開(kāi)目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域；

儀表區(qū)分割單元，使用模板匹配對(duì)多儀表進(jìn)行分割；

圖像校正單元，采用sobel算子提取儀表信息特征，圖像中有明顯的直線(xiàn)信息，使用hough變換找出最長(zhǎng)的直線(xiàn)并計(jì)算其斜率，求其傾角并進(jìn)行水平校正；

指針和刻度線(xiàn)信息提取單元，腐蝕掉表盤(pán)外緣輪廓，只留下表盤(pán)內(nèi)圓信息；選取包括指針和鄰近30°的roi區(qū)域；將指針和鄰近區(qū)域內(nèi)的刻度線(xiàn)進(jìn)行膨脹后提取骨架；

圓心定位和刻度線(xiàn)間角度計(jì)算單元，用于定位圓心和計(jì)算刻度線(xiàn)間角度；

讀數(shù)模型創(chuàng)建單元，對(duì)得到的表盤(pán)最小單元夾角值和表盤(pán)兩示數(shù)單元間夾角值,創(chuàng)建讀數(shù)模型；

指針示數(shù)計(jì)算單元，用于獲取指針當(dāng)前所在位置的讀數(shù)；

報(bào)表生成單元，將識(shí)別結(jié)果生成檢測(cè)報(bào)告，以.xls格式保存下來(lái)。

進(jìn)一步地，所述圖像預(yù)處理單元包括灰度化處理單元、中值濾波處理單元以及對(duì)比度增強(qiáng)處理單元；

其中，灰度化處理單元，采用對(duì)rgb三分量進(jìn)行加權(quán)平均得到較合理的灰度圖像；

中值濾波處理單元，通過(guò)中值濾波處理技術(shù)消除圖像表面噪聲和污染；

對(duì)比度增強(qiáng)處理單元，通過(guò)增強(qiáng)圖像對(duì)比度使目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域分開(kāi)。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種用于基于模板匹配的汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)多指針式儀表自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的方法，該方法包括以下步驟：

(1)圖像采集；

將帶有網(wǎng)絡(luò)模塊的攝像頭安置在汽車(chē)駕駛位儀表前適當(dāng)范圍，進(jìn)行汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像的實(shí)時(shí)捕捉；

(2)圖像上傳；

攝像頭網(wǎng)絡(luò)模塊將捕捉到的汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像上傳至ftp云端；

(3)軟件處理；

對(duì)從ftp云端下載的汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像進(jìn)行處理和識(shí)別，最后將識(shí)別結(jié)果生成檢測(cè)報(bào)告，以.xls格式保存下來(lái)。

進(jìn)一步地，步驟(3)中對(duì)圖像處理和識(shí)別包括以下步驟：

1)圖像預(yù)處理；

2)儀表區(qū)分割；

3)圖像校正；

4)提取指針和刻度線(xiàn)信息；

5)定位圓心和計(jì)算刻度線(xiàn)間角度；

6)創(chuàng)建讀數(shù)模型；

7)計(jì)算指針示數(shù)；

8)生成報(bào)表。

進(jìn)一步地，所述步驟1)圖像預(yù)處理具體步驟如下：先對(duì)采集到的指針式儀表圖像進(jìn)行灰度化和中值濾波，消除其表面噪聲和污染；接著對(duì)濾波后的圖像增強(qiáng)對(duì)比度，使目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域分開(kāi)。

進(jìn)一步地，所述步驟2)儀表區(qū)分割具體步驟如下：使用模板匹配對(duì)多儀表進(jìn)行分割,先采集儀表區(qū)中每個(gè)指針式儀表的工作狀態(tài)圖像并保存，作為后續(xù)匹配的模板，采用基于ncc模板匹配算法在儀表區(qū)目標(biāo)圖像中進(jìn)行全局搜索，找到與模板匹配的儀表并分割出來(lái)。

ncc取值范圍為[-1,1],目標(biāo)圖像即儀表區(qū)圖像的每個(gè)像素點(diǎn)都可以看作是rgb數(shù)值,相當(dāng)于一個(gè)樣本數(shù)據(jù)的集合，模板圖像相當(dāng)于它的子集。當(dāng)模板與目標(biāo)圖像中另外一個(gè)樣本數(shù)據(jù)相互匹配則它的ncc值為1，表示相關(guān)性很高，如果是-1則表示完全不相關(guān)，基于這個(gè)原理，實(shí)現(xiàn)圖像基于模板匹配識(shí)別算法。首先對(duì)數(shù)據(jù)歸一化，公式如下：

其中，f表示像素點(diǎn)p的灰度值，μ表示窗口所有像素平均值，σ表示標(biāo)準(zhǔn)方差，假設(shè)g表示模板像素值，則

其中，m表示模板的像素總數(shù)，m－1是自由度。步驟如下：

(1獲取模板像素并計(jì)算均值與標(biāo)準(zhǔn)方差、像素與均值diff數(shù)據(jù)樣本；

(2根據(jù)模板大小，在目標(biāo)圖像上從左到右，從上到下移動(dòng)窗口，計(jì)算每移動(dòng)一個(gè)像素之后窗口內(nèi)像素與模板像素的ncc值，與閾值比較，大于閾值則記錄位置；

(3根據(jù)得到位置信息，使用紅色矩形標(biāo)記出模板匹配識(shí)別結(jié)果；

(4系統(tǒng)顯示分割結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述步驟3)圖像校正具體步驟如下：采用sobel算子提取儀表信息特征，圖像中有明顯的直線(xiàn)信息，使用hough變換找出最長(zhǎng)的直線(xiàn)并計(jì)算其斜率，求其傾角并進(jìn)行水平校正。

設(shè)直線(xiàn)公式為：

y＝kx+b，

式中：k為直線(xiàn)斜率，b為直線(xiàn)在y軸上的截距。其中直線(xiàn)的斜率定義為：直線(xiàn)與直角坐標(biāo)系正半軸方向夾角0的正切值，其表達(dá)式為：

k＝arctanθ，

計(jì)算出圖像傾斜角度，對(duì)其進(jìn)行旋轉(zhuǎn)傾斜校正。

進(jìn)一步地，所述步驟4)提取指針和刻度線(xiàn)信息具體步驟如下：腐蝕掉表盤(pán)外緣輪廓，只留下表盤(pán)內(nèi)圓信息；選取roi區(qū)域，roi區(qū)域包括指針和鄰近30°區(qū)域；將指針和鄰近區(qū)域內(nèi)的刻度線(xiàn)進(jìn)行膨脹后提取骨架。

進(jìn)一步地，所述步驟5)定位圓心和計(jì)算刻度線(xiàn)間角度具體步驟如下：對(duì)上述步驟4)提取到的信息進(jìn)行操作，計(jì)算刻度線(xiàn)長(zhǎng)度，篩選出長(zhǎng)短刻度線(xiàn)；延長(zhǎng)指針和鄰近的一條長(zhǎng)刻度線(xiàn)，使其交于一點(diǎn)，此交點(diǎn)即為圓心位置；延長(zhǎng)相鄰的一長(zhǎng)一短刻度線(xiàn)所在直線(xiàn)，計(jì)算兩直線(xiàn)角度，該角度值即為表盤(pán)最小單元夾角值；延長(zhǎng)兩相鄰示數(shù)所對(duì)長(zhǎng)刻度線(xiàn)，計(jì)算兩直線(xiàn)角度，該角度值即為表盤(pán)兩示數(shù)單元間夾角值；延長(zhǎng)表盤(pán)起始刻度線(xiàn)和終止刻度線(xiàn)，計(jì)算兩直線(xiàn)順時(shí)針角度，該順時(shí)針角度值即為指針從起始位到終止為轉(zhuǎn)過(guò)的角度值。

進(jìn)一步地，所述步驟6)創(chuàng)建讀數(shù)模型具體步驟如下：對(duì)應(yīng)上述得到的表盤(pán)最小單元夾角值和表盤(pán)兩示數(shù)單元間夾角值,創(chuàng)建讀數(shù)模型；本方案研究的車(chē)速里程表表盤(pán)區(qū)分為0、20、40、60、80、100、120七個(gè)讀數(shù)值，每相鄰兩數(shù)字間有三條刻度線(xiàn)，包括兩短一長(zhǎng)，再加之讀數(shù)所在兩條長(zhǎng)刻度線(xiàn)，即每相鄰兩讀數(shù)間共有五條刻度線(xiàn)(包括兩短三長(zhǎng)),四個(gè)間距；每相鄰兩讀數(shù)總間距為20，從0-120指針轉(zhuǎn)過(guò)角度為240°，所以相鄰兩讀數(shù)夾角為40°；而40°又被平均劃分為四等分，故相鄰兩刻度線(xiàn)夾角(最小單元夾角值)為10°，相鄰兩刻度線(xiàn)間距(最小單元間距)為5。

進(jìn)一步地，所述步驟7)計(jì)算指針示數(shù)具體步驟如下：選取儀表盤(pán)指針正北方向?yàn)槠鹗嘉恢?，作為參考位；提取指針工作狀態(tài)時(shí)的位置，計(jì)算其角度差，該角度差除以最小單元夾角值后再乘以最小單元間距,從而得到指針當(dāng)前所在位置的讀數(shù)。

本方案原理如下：

攝像頭實(shí)時(shí)捕捉汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像，并通過(guò)裝在攝像頭上的網(wǎng)絡(luò)模塊將圖像上傳至ftp云端；當(dāng)需要識(shí)別時(shí)，將汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像從ftp云端下載至本地pc,接著應(yīng)用程序?qū)D像進(jìn)行圖像預(yù)處理、儀表區(qū)分割、圖像校正、提取指針和刻度線(xiàn)信息、定位圓心和計(jì)算刻度線(xiàn)間角度、創(chuàng)建讀數(shù)模型、計(jì)算指針示數(shù)、生成報(bào)表一系列的識(shí)別處理，最后以excel表格形式導(dǎo)出供汽車(chē)工作人員參考。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本方案具有以下優(yōu)點(diǎn)及有益效果：

以視覺(jué)檢測(cè)代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工檢測(cè)，不僅可以減少人為主觀因素所造成的讀數(shù)誤差，而且還可以消除人工在現(xiàn)場(chǎng)操作的危險(xiǎn)性；而且在保證準(zhǔn)確率的前提下，一次性識(shí)別汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)全部?jī)x表，大大節(jié)省了工作時(shí)間，提高了效率。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2為本發(fā)明的識(shí)別處理流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明：

參見(jiàn)附圖1所示，本實(shí)施例所述的基于模板匹配的汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)多指針式儀表自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，包括圖像采集模塊1、ftp云端2以及圖像處理模塊3；圖像處理模塊3包括圖像預(yù)處理單元3-1、儀表區(qū)分割單元3-2、圖像校正單元3-3、指針和刻度線(xiàn)信息提取單元3-4、圓心定位和刻度線(xiàn)間角度計(jì)算單元3-5、讀數(shù)模型創(chuàng)建單元3-6、指針示數(shù)計(jì)算單元3-7以及報(bào)表生成單元3-8；圖像預(yù)處理單元3-1包括灰度化處理單元3-1-1、中值濾波處理單元3-1-2以及對(duì)比度增強(qiáng)處理單元3-1-3。

工作時(shí)，流程如圖2所示，圖像采集模塊1為帶有4g網(wǎng)絡(luò)模塊的攝像頭，實(shí)時(shí)捕捉汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像，并將捕捉到的圖像上傳至ftp云端2，需要識(shí)別時(shí)，從ftp云端2下載汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)圖像至圖像處理模塊3，具體的處理識(shí)別步驟如下：

1)圖像預(yù)處理：

先對(duì)采集到的指針式儀表圖像進(jìn)行灰度化和中值濾波，消除其表面噪聲和污染；接著對(duì)濾波后的圖像增強(qiáng)對(duì)比度，使目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域分開(kāi)。

2)儀表區(qū)分割：

使用模板匹配對(duì)多儀表進(jìn)行分割,先采集儀表區(qū)中每個(gè)指針式儀表的工作狀態(tài)圖像并保存，作為后續(xù)匹配的模板，采用基于ncc模板匹配算法在儀表區(qū)目標(biāo)圖像中進(jìn)行全局搜索，找到與模板匹配的儀表并分割出來(lái)。

ncc取值范圍為[-1,1],目標(biāo)圖像即儀表區(qū)圖像的每個(gè)像素點(diǎn)都可以看作是rgb數(shù)值,相當(dāng)于一個(gè)樣本數(shù)據(jù)的集合，模板圖像相當(dāng)于它的子集。當(dāng)模板與目標(biāo)圖像中另外一個(gè)樣本數(shù)據(jù)相互匹配則它的ncc值為1，表示相關(guān)性很高，如果是-1則表示完全不相關(guān)，基于這個(gè)原理，實(shí)現(xiàn)圖像基于模板匹配識(shí)別算法。首先對(duì)數(shù)據(jù)歸一化，公式如下：

其中，f表示像素點(diǎn)p的灰度值，μ表示窗口所有像素平均值，σ表示標(biāo)準(zhǔn)方差，假設(shè)g表示模板像素值，則

其中，m表示模板的像素總數(shù)，m－1是自由度。步驟如下：

(1獲取模板像素并計(jì)算均值與標(biāo)準(zhǔn)方差、像素與均值diff數(shù)據(jù)樣本；

(2根據(jù)模板大小，在目標(biāo)圖像上從左到右，從上到下移動(dòng)窗口，計(jì)算每移動(dòng)一個(gè)像素之后窗口內(nèi)像素與模板像素的ncc值，與閾值比較，大于閾值則記錄位置；

(3根據(jù)得到位置信息，使用紅色矩形標(biāo)記出模板匹配識(shí)別結(jié)果；

(4系統(tǒng)顯示分割結(jié)果。

3)圖像校正：

采用sobel算子提取儀表信息特征，圖像中有明顯的直線(xiàn)信息，使用hough變換找出最長(zhǎng)的直線(xiàn)并計(jì)算其斜率，求其傾角并進(jìn)行水平校正。

設(shè)直線(xiàn)公式為：

y＝kx+b，

式中：k為直線(xiàn)斜率，b為直線(xiàn)在y軸上的截距。其中直線(xiàn)的斜率定義為：直線(xiàn)與直角坐標(biāo)系正半軸方向夾角0的正切值，其表達(dá)式為：

k＝arctanθ，

計(jì)算出圖像傾斜角度，對(duì)其進(jìn)行旋轉(zhuǎn)傾斜校正。

4)提取指針和刻度線(xiàn)信息：

腐蝕掉表盤(pán)外緣輪廓，只留下表盤(pán)內(nèi)圓信息；選取roi區(qū)域，roi區(qū)域包括指針和鄰近30°區(qū)域；將指針和鄰近區(qū)域內(nèi)的刻度線(xiàn)進(jìn)行膨脹后提取骨架。

5)定位圓心和計(jì)算刻度線(xiàn)間角度：

上述步驟4)提取到的信息進(jìn)行操作，計(jì)算刻度線(xiàn)長(zhǎng)度，篩選出長(zhǎng)短刻度線(xiàn)；延長(zhǎng)指針和鄰近的一條長(zhǎng)刻度線(xiàn)，使其交于一點(diǎn)，此交點(diǎn)即為圓心位置；延長(zhǎng)相鄰的一長(zhǎng)一短刻度線(xiàn)所在直線(xiàn)，計(jì)算兩直線(xiàn)角度，該角度值即為表盤(pán)最小單元夾角值；延長(zhǎng)兩相鄰示數(shù)所對(duì)長(zhǎng)刻度線(xiàn)，計(jì)算兩直線(xiàn)角度，該角度值即為表盤(pán)兩示數(shù)單元間夾角值；延長(zhǎng)表盤(pán)起始刻度線(xiàn)和終止刻度線(xiàn)，計(jì)算兩直線(xiàn)順時(shí)針角度，該順時(shí)針角度值即為指針從起始位到終止為轉(zhuǎn)過(guò)的角度值。

6)創(chuàng)建讀數(shù)模型：

對(duì)應(yīng)上述得到的表盤(pán)最小單元夾角值和表盤(pán)兩示數(shù)單元間夾角值,創(chuàng)建讀數(shù)模型；本實(shí)施例研究的車(chē)速里程表表盤(pán)區(qū)分為0、20、40、60、80、100、120七個(gè)讀數(shù)值，每相鄰兩數(shù)字間有三條刻度線(xiàn)，包括兩短一長(zhǎng)，再加之讀數(shù)所在兩條長(zhǎng)刻度線(xiàn)，即每相鄰兩讀數(shù)間共有五條刻度線(xiàn)(包括兩短三長(zhǎng)),四個(gè)間距；每相鄰兩讀數(shù)總間距為20，從0-120指針轉(zhuǎn)過(guò)角度為240°，所以相鄰兩讀數(shù)夾角為40°；而40°又被平均劃分為四等分，故相鄰兩刻度線(xiàn)夾角(最小單元夾角值)為10°，相鄰兩刻度線(xiàn)間距(最小單元間距)為5。

7)計(jì)算指針示數(shù)：

選取儀表盤(pán)指針正北方向?yàn)槠鹗嘉恢茫鳛閰⒖嘉?；提取指針工作狀態(tài)時(shí)的位置，計(jì)算其角度差，該角度差除以最小單元夾角值后再乘以最小單元間距,從而得到指針當(dāng)前所在位置的讀數(shù)。

8)生成報(bào)表。

將識(shí)別結(jié)果生成檢測(cè)報(bào)告，以.xls格式保存下來(lái)。

本實(shí)施例以視覺(jué)檢測(cè)代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工檢測(cè)，不僅可以減少人為主觀因素所造成的讀數(shù)誤差，而且還可以消除人工在現(xiàn)場(chǎng)操作的危險(xiǎn)性；而且在保證準(zhǔn)確率的前提下，一次性識(shí)別汽車(chē)駕駛位儀表區(qū)全部?jī)x表，大大節(jié)省了工作時(shí)間，提高了效率。

以上所述之實(shí)施例子只為本發(fā)明之較佳實(shí)施例，并非以此限制本發(fā)明的實(shí)施范圍，故凡依本發(fā)明之形狀、原理所作的變化，均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。