[发明专利]指针式仪表数字化方法

说明书

本发明公开了指针式仪表数字化方法，包括以下步骤：获取指针式仪表盘图片；霍夫变换提取直线；筛选出代表刻度的直线；确定指针原点；识别指针式仪表盘的刻度。本发明方法简便，在光照不充足条件下仍能准确识别仪表读数，对于高精度、带反光镜的指针式仪表能够准确提取，具有较好的容错性和鲁棒性。

技术领域

本发明属于数字图像处理领域，涉及一种指针式仪表数字化方法。

背景技术

指针式仪表具有性能可靠、工作原理简单、价格低廉、抗干扰能力强等优点，在日常生活和工业现场具有广泛的应用。面对大量需要进行检定的指针仪表，采用人工读数的方式检定仪表读数，数据容易产生误差，此外有些环境恶劣的工业现场不适合人工抄表记录数据，因而研究实现指针式仪表显示数据的自动识别在一些工业现场具有重要的实用意义。随着数字图像处理技术的日益成熟，将其应用到指针式仪表的自动识别系统中是一种有效的解决方法。

指针式仪表识别主要包括指针定位与仪表读数识别两部分。指针定位主要是通过图像处理或机器视觉技术确定仪表刻度与指针的相对位置进而确定指针位置,或者直接利用指针特征确定指针位置，现有的方法包括减影法、最小二乘法以及对这些方法的综合。减影法使用最大灰度法计算无指针的仪表模板图像,然后通过模板图像与实际图像相减得到指针位置。该方法适用于光照充足条件下获取图像指针位置，对于光照变化大、有阴影等环境下的图像，其背景发生变化较大，减影法会影响检测出的指针区域。最小二乘法首先使用小波变换提取指针与刻度边缘点集合，然后使用最小二乘法拟合指针直线。

发明内容

为解决上述问题，本发明的目的在于提供一种采用霍夫变换提取直线、随机抽样一致算法得到仪表原点、通过卷积神经网络检测出仪表的针盘刻度的指针式仪表数字化方法，具有较好的容错性和鲁棒性。

为实现上述目的，本发明的技术方案为指针式仪表数字化方法，包括以下步骤：

获取指针式仪表盘图片；

霍夫变换提取直线；

筛选出代表刻度的直线；

确定指针原点；

识别指针式仪表盘的刻度。

优选地，所述获取指针式仪表盘图片采用移动式智能拍摄获取。

优选地，所述霍夫变换提取直线，包括以下步骤：

把获取的指针式仪表盘图片转化为灰度图像；

高斯去燥，提高图像质量；

提取图像边缘；

进行二值化处理；

映射到霍夫空间；

取局部极大值，设定阈值，过滤干扰直线；

绘制直线，标定角点。

优选地，所述提取图像边缘，采用梯度算子或拉普拉斯算子或canny算子或sobel算子。

优选地，所述筛选出代表刻度的直线，包括以下步骤：

限制获得直线的角度，仪表盘的刻度直线角度范围为0-90°，通过设置直线斜率的范围去除部分干扰直线；

限制获得直线的长度，代表仪表盘刻度的直线主要有两种，一种较长，分别代表刻度0、150、300、450，还有一种刻度线较短，分别在0～150，150～300，300～450之间，通过限制直线的长度在短刻度和长刻度之间，获取代表仪表盘刻度的直线。

优选地，所述确定指针原点，包括以下步骤：

在数据中随机选择几个点设定为内群；

计算适合内群的模型；