论文研究-基于HSV彩色模型的指针式仪表识别算法 .pdf

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基于HSV彩色模型的指针式仪表识别算法,蒋上海,张亦童,指针式仪表识别算法的关键技术在于实现对指针位置的精准定位。本文提出了基于HSV模型和Hough变换的指针识别算法,首先运用数字图像�
山国武技论文在线 变换进行了改进,将变换参数空间从二维增加到三维空间,提高了精度。对于精度在 级以上并带有反光镜的高精度指针式仪表的研究 年卢艳在保证摄像机的旋转中心与 指针的旋转中心重合的前提下,利用性能优越的旋转云台带动摄像机运动,采用动态 跟踪的方式,使得摄像机跟随指针移动到表盘刻度的上方,采集仪表的局部图像,利 用图像分割的法找出指针和刻度的位置,衡量指针与刻度之间的距离,获得读数 年,温和等人通过对图像进行逻辑运算,获得长刻度与指针的图像,利用连通域的方法找岀 长刻度与指针,再根据 变换获得长刻度与指针的倾斜角度,最后依据真空成像原理, 分析摄像机的内部畸变参数,建立了是真校正算法,利用牛顿插值法对角度关系进行函数逼 近,提高∫判读的准确性。同年,张艳玲对釆集的仪表图像,利用最住预支的投影定 位方法定位衣盘区域,电角度直线检测法定位指针,弧度投影散步法定位反光镜和刻度,最 后利用弧长的方法识别指针读书,相比于角度法与距离法更为准确。 可以看出,虽然以上学者的研究方法各有不同,但是其实现对指针式仪表自动识别的主 要工作分为以下几个步骤: 获得图像 图像理 确定指针位置 确定仪表刻度位置 计算仪表示数 图指针式仪表自动识别的主要流程 其中图像预处理这一步中,一般包括去噪、获取图像灰度图和二值图等步骤,在最重要 的确定指针位置这一步中,大部分学者根据仪表的先验几何信息,使用了 变换来确 定指针的位置。而在之后的确定仪表刻度的步骤中,大多也都根据仪表刻度的形状来提取刻 度的位置。最后计算仪表示数时,也同样根据仪表指针同仪表刻度位置的儿何关系来进行计 算 基于彩色模型的指针式仪表识别算法 图 型温湿度指针式仪表 本文针对北京康威仪衣责任有限公司生产彩色模型指针式仪友识算法的 型温湿度指针式仪衣进行自动识别。该仪衣有如下特征: 表 型温湿度指针式仪表变盘特征归纳 表盘:陨形表盘,主体为白色,左半部分指示温度,有半部分指示湿度 指针:主体为白色,末端部分是红色,旋专中心部分为金黄色圆形 其他:表盘中部及下部有黑色及红色的产品信息字 刻度:为黑色,温度部分 以及湿度部分至部分有绿色背景。两边刻度均绕各自指 针旋转中心呈圆弧状均匀排列 山国武技论文在线 根据以上特征,本文选择角度法来对仪表示薮进行计算。具体实现过程如卜(以计算温 度计读数为例): 首先确定指针或指针延长线上的位置点,然后计算出指针旋转中心的中心位置点 、计算出最小示值零刻度线和最大示值刻度线的十心位置和 、如下图所示,利用计算出的几个中心点的坐标,通过向量法计算出最小示值刻和最 大示值刻度线之间的夹角,也即直线同之间的夹角。再计算出指针中心点和最 小刻度线之间的夹角B,也即直线同直线之间的夹角。 图角度法求解示数 然后由夕求得仪表指针的旋转百分比,通过以下公式来计算出当前温度读数(其中 T和T分别衣盘上是温度刻度的最小和最大温度数值): T T-T + 值得注意的是,由于使用向量法来求解示数,因而对指针位置或者指针旋转中心点的提 取,以及对最大、最小刻度位置的提取,只要提取的点在各条直线上提取出一个点就可以了 求解湿度计示数的计算类似 彩色模型确定指针的位置 彩色模型提取仪表指针位置 由于表盘主体部分和指针的上题部分均为白色,使得指针和背景部分难以区分,对原始 图像的二值化造成干扰。图和图是按照正常的步骤对原图像进行灰度变换后,设置不同 值二值化的结果。可以看出,虽然已经排除了大部分散布的噪点,但是由于指针和表盘主 体都为白色,指针的主体与表盘融为一体,提取出的二值图中只有指针尖端部分正常,指针 末端以外的的主体部分未能被提取。而且,由于拍摄时的角度和灯光的干扰,左图中指针落 在表盘上的阴影部分反而被提取出来了,只是如果直接使用 变换,指针会分化为两 条直线,即阴影部分构成的直线和指针末端构成的直线。显然,指针阴影提取出来的直线会 对之后对计算仪表的示数造成干扰,形成较大的误差。 s 北京康或表有限贾任司 图设定二值化阈值 图没定二值化阈值 鉴于以上原因,本文在获得二值图这一步时近择采用通道提取指针中轴线上的点。 山国武技论文在线 因为,指针末端为整个指针的部分,指针末端为红色,不仅有利于使用将指针末端 部分从整体中分离出米,而且,整个表盘其它的部分只有少量文字、商标处含有红色,这样 会更加有利于定位指针的位置而同时排除其它非指针因素的干扰。 所谓的彩色模型( )是根据颜色的直观特性由 在年创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型( )。这个模型中颜色的 参数分别是:色调(),饱和度(),亮度()。一般应用中对颜色空间的图像进行有 效处理都是在空间进行的,然后对于基本色中对应的分量需要给定一个严格的范 围,表是通过实验计算的模糊范围 表实验得出的各颜色模型取值范围 黑灰白 橙黄绿青蓝紫 值得注意的是,红色的模型,其色调分量包含两个取值范围,及,和, ,因此使用模型提取一幅图像中的红色信息时应该同时包含两个范围的色调 提取出的红色像素点的入同等大小的新图片中,并将新图转化为二值图。图是提取 的结果。提取的结果中包含了大部分的指针末端像素点,以及下部和中部的红色文字、商标。 图 彩色模型提取表盘结果 注:提取的温度计指针像素点;提取的湿度计指针像素点;表盘屮间部分被提取出来的商标; 表盘底端被提取出来的文字 提取指针旋转中心位置 圆变换确定指针旋转中心 指针的旋转中心提取与指针红色末端中心的提取方法类似,同样借助模型,在原 图中提取黄色,设定阈值分别为: 得到的结果在同等大小的图片上二值化,结果在图中显示。 山国武技论文在线 图对表盘提取黄色结果 图左侧中心放大效果图图右侧中心放大效果图 接下来只需从值图中利用 圆变换提取出中间部分的两个小圆及其圆心坐标和 半径。但是,如果直接对原始图片进行圆提取的话效果并不理想,其次,没有对提取出的黄 色的指针旋转中心圆心图片进行去噪处理的话,也很容易受到干扰,如图所示,二值图 中的指针旋转中心以外的噪点由于形状近似圆形,都被 圆变换检测出来了,造成提 取结果不准确,产生了不必要的干扰。 图未经大噪处理交换提取出的一些杂圆 为了解决上述问题,木文一方面对获得的二值图进行中值滤波降噪处理,去除大部分与 指针旋转中心无关且孤立的噪点。另方面,改变圆变换函数的阈值,提扃 变换的响应门限,根据提取圆心像素点的个数远多于其他近似圆形被提取出的噪点个数,从 而滤去其他被检测出米的圆形。经过处理后的表盘提取结果及两侧中心结果如图中所 图经模糊大噪后的二值图 图降噪处理后的左侧中心图降噪处理后的石侧中心 消除噪点的干扰后,使用 圆变换,同时得到了温度、湿度指针旋转中心点的坐 山国武技论文在线 标O、O 图湿度计旋转中心(捉取效果 图温度计旋转中心O提取效果 确定指针末端中心 在求出温度和湿度指针的旋转中心后,可以求出两个旋转中心点的中点O坐标,然后 借助仪表盘的先验信息,可以将仪表盘分为四个部分。由下图可以看出,中 直线 变换提取出的结果中,温度计指针的末端部分在左上角区域,湿度计指针末端部分在右上方 区域。从坐标的角度来讲,温度计指针部分被 变换检测出来的直线所有端点的横坐 标以及纵坐标数值分别都要小」O的横坐标以及纵坐标旳数值,而湿度计指针木端部分被 变换检洲出来直线的所有端点的横坐标都要大于点O的横坐标,其纵坐标则都要 于O的纵坐标。 图O将图像分为四个区域 依据这一性质,对中提取出的指针结果进行一次简单的糸件筛选就把温度和湿度指 针末端部分被检测岀来的直线区分出来了。再分别对其横坐标、纵坐标求算数平均值,得到 的结果作为指针末端的中心点(温度计指针)、(湿度计指针)的坐标。 确定最大最小刻度线位置 在确定了指针末端中心点和指针的旋转中心点以后,就可以确定最大最小刻度线的位置 。以提取温度计指针的最大最小刻度线中心为例 在幅与原图同等大小的新图中,以中提取的指针旋转中心圆心O为圆心,O到 温度计指针末端中心的距离为半径作圆。将新图与前面步骤中提取的原图的二值图做图 像像素点的或运算,可以找出:值化以后的原始图像和该圆周的重合区域 图圆和刻度盘的运算 图刻度线部分 为确定温度计最大最小刻度刻度线的位置,首先在二值图与圆周像素点或运算的结果图 中査找连通域。这一步借助 中的 凶数实现。函数运行的结果是将 在图像中找到的每一个连通域的像素点各自存入一个数组中。再使用 中的 函数,求出每一个连通域的最小外接矩形 山国武技论文在线 图连通域及其最小外接短形 图部分像素点及其最小外接矩形放大效果 然后,求得每一个连通域的最小外接矩形的中心点,作为该连通域的中心点。将所有的 中心点存入数组中进行筛选运算。筛选的条件如 首先仍旧以中求出的两个指针的旋转中心的中点的纵坐标和横坐标为基准将图形 划分为四个区域,筛选出在左上区域中的连通域; 对每一个连通域的中心点的横坐标按大小进行排序。记录横坐标最小的中心点和横坐 标最大的中心点,分别为温度计刻度线最小和最大刻度线的中心点。 上述筛选条件中,第一个条件是为了将刻度线之外的连通域过滤掉,只留下刻度线与圆 周相交而获得的连通域;第二个条什是根据表盘的先验信息,即最小刻度在相对最左边的位 置,因此横坐标最小,而最人刻度线在相对最右边的位置,因而具有最人数值的横坐标。当 然,第二个筛选条件也可以按照纵坐标数值的大小进行排序,此时最小刻度线具有最大数值 的纵坐标而最大刻度线只有最小数值的纵坐标。 计算表盘示数 至此,已经计算出角度法求解温度计指针示数所需要的所有关键中心点的坐标。此吋, 只需根摭余弦定理就可以计算得到指针中心到指针旋转中心所成的向量AO同最小刻度线 中心到指针旋转中心所成的向量CO之间的夹角β(即指针的偏转角度)的余弦值a。 AO CO AOCO 同理可得最小刻度线中心到指针旋转中心所成的向量CO同最大刻度线中心到指针 旋转中心所成向量CO之间的夹角最大偏转角α的余弦值a。然后使用反三角函数计算得 到a和β的数值,最后通过下式可计算出当前温度计指小的读数。 T T-T + 式中,T为当前温度示数,T为温度计的最人刻度,即℃,而T为温度计 的最小刻度,即℃。计算的结果如下表所示: 表温度计识别结果 温度计实际示数图片 山国武技论文在线 程序计算结果 湿度计示数的计算过程与温度计示数的计算过程类似,在此不再赘述。 误差分析 误差的来源主要分为以下几点 直线变换中对指针中心的定位。此时确定的指针末端中心可能不在指针的中轴 线上。决定该误差大小的因素来自与之前的利用模型提取指针末端红素部分的效果, 所以阈值设定的范围越大,引起的误差就越小。一般只要将指针末端红色部分的轮廓充分提 取出来就能很大栏度上减小误差∫。提取出红色的像素点后,在 直线变换前进行细 化处理并取各个端点的均值作为指针末端的中心部分就能减小误差。而图中指针末端红色部 分最粗部分为个像素点,所以可能引起的误差大小为个像素点。 圆变换对指针旋转中心的定位。决定该误差大小的因素米自与之前定位指针中 心是引起误差原因相同,也是取决于利用模型提取黄色的指针旋转中心像素点的效果。 只要提取出的像素点合理,就能保证计算出的中心点距离实际中心点的偏移程度很小。 确定最人最小刻度线中心时引起的误差。除非是最人最小刻度线部分连通域的定位或 者筛选条件有误,否则该原因引起的误差极小。算法过程中,虽然使用的是圆弧与刻度线相 交,得到的连通域实际上也是一段一段的圆弧。但是,由于各个连通域的宽度极小,只有 到个像素点刻度线的宽度,因而每一个连通域都可以近似成一个矩形。值得一提的是,算 法只关心最大、最小可短线同圆周相交所形成的连域,而这两个连通域的宽度也只有 个像素点左右,完全可以看做个矩形。如图所示:倾斜的矩形近似代表连通域,其中 心将会与它的最小外接矩形的中心完全重合,因而引起的误差会非常小。 图矩形连通域及其最小夕接知形 结论 目前,在很多场合仍然需要应用指针式的仪表,本文提出的算法通过数字图像处理的方 法对仪表图像进行处理,并得出示值,其结果具有较高的精度。采用自动检定仪表,减少了 人工检表时产牛的疲劳、错误等问题,符合当今时代机器视觉在仪表检定行业的需求。 本问利用模型提取确定指针末端的红色像素点以及指针旋转中心的黄色像素点, 然后利用 变换对直线和旋转中心进行定位,进一步确定最大最小刻度,最后利用角 度法计算岀表盘示数,算法有层次性,精度髙,计算迅速,具有一定的鲁棒性和实用性,能 够很好地解决刻度线绕指针旋转中心均匀分布的仪衣示数的识别问题。但是对于刻度线不均 匀分布的仪衣,该算法不能够识别示数。例如上图中的仪表,位于表盘右边的涅度计刻度线 虽然也绕着指针的旋转中心呈圆弧状分布,但是刻度间的距离并不均匀,刻度代表的示数越 大,刻度线之间的距离约紧密。因而,角度算法在这样的表盘上是无法识别的,这是本算法 的局限性所在 本文提出的算法虽然在某些方面获得一定的成果,但是相比于真正能投入到生产应用中 山国武技论文在线 的成熟的算法达存在很多不足,今后还有许多工作需要完成: 改进基于模型对指针以及指针旋转中心点的提取部分,实现完全的自动检测; 从算法本身的角度上讲,进一步简化算法,提髙算法的效率和容错率,提升算法的 鲁棒性和实用性,提高运行速度。 参考文献 国家质量监督检验检疫总局 电流表、电压表、功率表及电阻表检定规程 赵艳琴等基于计算机视觉技术的指计式仪表示值的自动判读方法研究电力情报, 薛建荣基于图像处珒的复杂指针式仪表的识別技术论坛 李沛玲基于数字图像处理技术的指针式仪表自动检定系统信息与电子匚程,, 江泽涛等基于图像处理技术的仪表非接鈾测量实验研究 崔行臣等指针式仪表读数识别系统研宄信息技术与信息化 岳国义等智能型指针式仪表认别系统的研究仪器仪表学报 李盛阳等基于 变换的视觉识别方法在仪表自动检测中的应用研究科学技术与工程, 卢燕基于机器视觉技术的模拟指针式仪表自动检定系统重庆大学 温和基丁计算机视觉的指针式仪表智能判读方法仪器仪表学报,: 张艳玲等一种指针式高凊度仪表读数自动识别新方法 刘瑞祯,于仕琪 教程:基础篇北京航空航天大学出版社:

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