摘要：本文為了獲取指針式儀表的示數(shù)，研究了基于圖像處理的示數(shù)自動(dòng)判讀算法。根據(jù)采集到的儀表示數(shù)圖像，首先采用預(yù)處理增強(qiáng)、降采樣及二值化、旋轉(zhuǎn)投影指針的方法提取出指針?biāo)诘膮^(qū)域;然后選取備選區(qū)域并進(jìn)行二值化處理，在備選區(qū)域中定位了針尖的位置;最后對(duì)刻度線進(jìn)行標(biāo)記和排序，完成了示數(shù)判讀。結(jié)果表明，測(cè)量的214幅圖像中，誤差小于儀表最小分度值5%的讀數(shù)占85.05%。

引言

　　指針式儀表在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用，如何快速準(zhǔn)確讀取儀表的示數(shù)是人們關(guān)心的問(wèn)題。使用機(jī)械設(shè)備進(jìn)行讀數(shù)是一種方便、準(zhǔn)確的方法，與之配套使用的圖像處理和示數(shù)自動(dòng)判讀算法是整套設(shè)備的核心。國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者研究了指針式儀表示數(shù)自動(dòng)判讀算法^[1-3] ，但研究仍存在一些不足，如：算法不具有普遍性、沒(méi)有考慮光線等干擾對(duì)判讀結(jié)果的影響。因此，本文以某公司使用的指針式壓力儀表為對(duì)象，研究了示數(shù)自動(dòng)判讀算法。

1 指針區(qū)域提取

1.1 預(yù)處理增強(qiáng)

　　本文使用一臺(tái)CCD相機(jī)獲取儀表讀數(shù)的圖像，由于光線較差時(shí)會(huì)導(dǎo)致圖像灰暗，因此需要增強(qiáng)灰度值偏低的圖像，步驟為：

　　(1)計(jì)算原圖像整體平均灰度值M。

　　(2)如果M<M_th，則對(duì)圖像進(jìn)行冪次變換，th代表闕值。變換方法是：y =x^r，其中x 、y 分別是歸一化后原灰度值和增強(qiáng)后的灰度值。取M_th=125，r =0.4。

　　以某儀表為例，增強(qiáng)效果如圖1所示，將圖1(b)的圖像定義為I。

1.2 基于降采樣處理的二值化

　　由于CCD相機(jī)采集到的原圖像尺寸較大，采用經(jīng)過(guò)8倍降采樣的金字塔第3級(jí)圖像^[4]進(jìn)行圖像降采樣。定義降采樣后的圖像為I_low，計(jì)算其灰度均值為M_low，設(shè)置其闕值Th_low=0.6M_low。使用全局二值化^[5]方法進(jìn)行二值化，低于闕值的像素點(diǎn)在二值圖像中賦值為1，得到的二值圖像記為BW_low。對(duì)于BW_low，首先去除與圖像邊界連接的連通域，同時(shí)將二值圖中間的部分設(shè)置為感興趣區(qū)域(ROI)，然后分別計(jì)算剩余連通域的長(zhǎng)度，如果該長(zhǎng)度低于某一闕值，則將其剔除。根據(jù)該思想，與圖1(b)對(duì)應(yīng)的降采樣后的圖像I_low如圖2(a)所示，與I_low對(duì)應(yīng)的連通域分析結(jié)果如圖2(b)所示。

1.3 旋轉(zhuǎn)投影提取指針

　　基于圖2(b)，得到指針?biāo)趨^(qū)域的步驟為：

　　(1)將圖像左上角設(shè)置為原點(diǎn)(0, 0)，將圖像BW_low繞其中心點(diǎn)C₀(w_l/2, h_l/2)依次逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)i (1°≤i≤180°)。

　　(2)旋轉(zhuǎn)后將BW_r豎直投影，記錄投影曲線的最大值m_i和最大投影點(diǎn)的橫坐標(biāo)x_i。

　　(3)根據(jù)所有m_i繪制全局投影曲線L_p，找到L_p的最大值點(diǎn)m*=max(m_i)以及取得該最大值時(shí)的旋轉(zhuǎn)角度i*和對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)x*。

　　由于指針區(qū)域是長(zhǎng)條狀，因此只要得出其中一點(diǎn)的坐標(biāo)，并對(duì)寬度加以約束，就可以得到包含指針的區(qū)域信息。指針區(qū)域關(guān)鍵坐標(biāo)點(diǎn)P相對(duì)于C₀的坐標(biāo)為：

(1)

　　在以C₀為中心的坐標(biāo)系中，通過(guò)P且與指針區(qū)域指向平行的直線斜率k和截距b是：

(2)

　　確定直線方程后加入距離約束d，同時(shí)構(gòu)造與圖像I_low大小一致的模板圖像I_m，I_m與此直線距離小于d的像素點(diǎn)設(shè)置為感興趣點(diǎn)，所有感興趣點(diǎn)構(gòu)成了包含指針的條狀區(qū)域。根據(jù)降采樣的比例因子，將I_m放大至原始尺寸，與原圖像I相乘，可以得出包含指針的條狀區(qū)域圖像I_p，如圖3所示。

2 針尖區(qū)域提取及定位

2.1 備選區(qū)域提取

　　采用豎直的邊緣提取算子提取指針的邊緣信息，提取出豎直邊緣特征后用Otsu二值化得到豎直邊緣的二值圖像，通過(guò)水平投影分析找到投影曲線的最大非零區(qū)間，可以確定圖像I_p的旋轉(zhuǎn)圖像上指針兩端的粗略坐標(biāo)，進(jìn)而變換到I_p中，得到指針兩端的坐標(biāo)。

的水平投影中最大的非零區(qū)間對(duì)應(yīng)指針，從該區(qū)間的端點(diǎn)向曲線兩側(cè)搜索，若發(fā)現(xiàn)新的非零區(qū)間滿足該區(qū)間與最大非零區(qū)間的間隔小于闕值ETh，則將該新區(qū)間并入最大非零區(qū)間。本文E_Th=h'/30，設(shè)圖像的尺寸是h'×w'，H是旋轉(zhuǎn)圖像的高度。設(shè)在中，指針兩端點(diǎn)的坐標(biāo)是，和是上述最大非零區(qū)間兩端點(diǎn)的坐標(biāo)，是第行最左端非零點(diǎn)與最右端非零點(diǎn)的橫坐標(biāo)均值，的含義類似。粗略標(biāo)記了指針兩端在和中的位置。設(shè)原圖像尺寸為h×w，將這兩點(diǎn)的坐標(biāo)變換到圖像I_p中，得到在原圖I中指針兩端點(diǎn)的粗略坐標(biāo)：

(3)