（通信与信息系统专业论文）基于图像处理技术的指针式仪表自动判读系统的研究.pdf

w 海人学坝i 纠f 究生论文摘拦 摘要 目i j ，在大型工矿企业、电力部门中，模拟指针式仪表因其简单可靠、价 格低廉等仍在大量使用。数量巨大的各种指针式仪表的定期维护、检测等一直 都是靠人力来完成的，长时间的人工读表不仅容易造成视觉疲劳、视觉受损， 工作人员与仪表表盘的距离和角度等都容易造成读数误差，而且不利于大量信 息的及时采集和统一管理。 论文采用图像处理、模式识别等技术研究一种代替人眼来判读指针式仪表 的自动判读方法。该方法结合计算机强大的处理和存储能力，实现传统指针式 仪表读数的自动化。 论文在研究已有的判读系统的基础上，发现根据指针与指针周围刻度线距 离关系判读读数时，如果细d , n 度线不能被j 下确识别，自动判读系统将无法工 作。针对该问题，论文主要做了以下的具体研究： 1 提出了一种新的设计思路：只识别线段较长，特征明显的的指针，而不 再识别细微的刻度线段，对待识别图像进行相对应与模板图像的几何校正，通 过确定指针的旋转角度来判读仪表图像，提高系统的稳定性。 2 对待识别图像进行几何畸变校正。这些校j 下过程是其它的自动判读系统 所没有的，好的校正效果能大大提高自动判读系统的精度，对以后计算机自动 判读系统的研究具有重要的参考意义。 3 找到一种合适模板匹配方法。该方法能适用于由于在仪表表盘图像采集 过程中摄像头距表盘面的距离以及角度等不同，造成的待匹配图像与模板之问 存在扭曲变形等情况的匹配。 4 选择适当而且必需的图像预处理过程。由于仪表模板的特殊性，需要对 之进行特定的预处理以便进行指针识别及判读。 根据以上的研究，论文采用图像处理技术对仪表图像进行预处理、模板匹 配、旋转伸缩补偿、指针识别、计算读数等处理，最后根据指针的偏转角度来 判读读数得到了较好的结果。实验证明新方法准确可靠，能判读多种类型的 指针式测量仪表，适用性好。 关键词：指针式仪表：图像处理；霍夫变换：模板匹配 t 海人学倾l 句f 究生论文摘舞 a b s t r a c t a g r e a tm a n yi n d e x i n s t r u m e n t sa r ew i d e l yu s e di ns o m el a t g e s c a l ei n d u s t r i a lo r m i n i n gf a c t o r i e sb e c a u s eo ft h e i rs i m p l i c i t ya n dl o wp r i c e t h e s ei n d e x - i n s t r u m e n s a r eo ft r e m e n d o u sn u m b e ra n dd i f f e r e n tv a r i e t i e s t h e yu s e dt ob ec h e c k e da n dr e a d b yw o r k e r s ，t h u sal o n gt i m eo fr e p e t i t i v ed a t ar e a d i n gc o u l dn o to n l yc a u s eo p t i c a l w e a r i n e s sa n df 1 n t h e ro p t i c a ld a m a g e ，a n di n a c c u r a c yo re r r o ro ft h ed a t ec o l l e c t e d b e c a u s eo ft h et h ed i f f e r e n c eo ft h ea n g l ea n dd i s t a n c eb e t w e e nt h er e a d e ra n dt h e g a u g ep l a t e ，b u ta l s oi m p a r et h ea u t o m a t i z a t i o no f t h e c o l l e c t i o na n dm a n a g e m e n to f t h ed a t a t l l i sd i s s e r t a t i o n p r o p o s e s a ni n d e x i n s t r u m e n t s a u t o r e c o g n i t i o ns y s t e m a d o p t i n gi m a g ep r c e s s i n ga n dp a r e mr e c o g n i t i o nt e c h n o l o g i e s ，w h i c hr e a d st h e i n s t r u m e n t si n s t e a do fh u m a ne y e s 1 1 1 es y s t e mr e a l i z e st h ea u t o m a t i z a t i o no f r e a d i n gt h ei n d e x i n s t r u m e n t sb yt a k i n ga d v a n t a g eo ft h eg r e a tp r o c e s s i n ga n d s t o r i n ga b i l i t i e so f c o m p u t e r b ya n a l y s i n gt h ee x i s t i n ga u t o - r e c o g n i t i o ns y s t e m s ，i ti sf o u n do u tt h a tt h e e x i s t i n gs y s t e m sb e c o m eu n r e l i a b l ew h e nt h es h o r ta n dt h i ns c a l el i n ec a nn o tb e c o r r e c t l yr e c o g n i z e d ，b e c a u s et h a tt h e s es y s t e m sc a l c u l a t et h ed a t aa c c o r d i n gt ot h e p o s i t i o n a lr e l a t i o n s h i pb e t 、m 黜t h ei n d e xa n dt h es c a l el i n e s c o n s i d e r i n gt h i s p r o b l e m , t h ef o l l o w i n gc o n t e n t sa r ed i s c u s s e da n dr e s e a r c h e di n t h i s d i s s e r t a t i o n w h i c ha t e ： ( 1 ) t op r o p o s ean e wa t t t o - r o c o g n i t i o np h i l o s o p h y , w h i c hi n c l u d e sd i f f e r e n t r e c o g n i t i o np r o c e d u r e t h e n e wr e c o g n i t i o np h i l o s o p h yc a l c u l a t e st h ev a l u e a c c o r d i n gt ot h er o t a t i o n a la n g l eo ft h ei n d e xa f t e rt h ep l a t ei m a g eb e i n gp r o c e s s e d a n dg e o m e t r i c a l l yr e c t i f i e d ，w h i c hm e a n st h a tt h en e wp h i l o s o p h yn e e do n l yt o r e c o g n i z et h ei n d e xl i n ei n s t e a do ft h ew h o l ds c a l el i n e st h u st h es t a b i l i t yg r e a t l y e n h a n c e d ( 2 ) t or e c t i f y t h ep l a t ei m a g eg e o m e t r i c a l l y 1 1 l i se x c l u s i v ep r o c e s s i n g i m p o r v e st h ea c c u r a c yo ft h er e c o g n i t i o ns y s t e mt r e m e n d o u s l ya n di so fr e f e r e n c e s i g n i f i c a n c ef o rf u r t h e rr e s e a r c hi nt h i sf i e l d f 3 ) t oc o m eu pw i t ham a t c h i n gm e t h o d t h en e wm e t h o dc a l lb ea p p l i e dt o c o m p a t et h es i m i l a r i t yb e t w e e nt h et e m p l a t ea n dt h ei m a g ew h i c hi sd i s t o r t e dd u et o d i f f e r e n ta n g l ea n dd i s t a n c eb e t w e e nt h ei n s t r u m e n tp l a t e sa n dt h ei m a g e - t a k e r 河海人学顾i 研究生论文摘要 ( 4 ) ，t oc h o o s ep r o p e rp r e p r o c e s s i n gp r o c e d u r ea c c o r d i n gt ot h ep a r t i c u l a r i t yo f p l a t ei m a g e t h ei i e wa u t o r e c o g n i t i o ns y s t e mc a l c u l a t e st h ev a l u eo fi n d e xa c c o r d i n gt ot h e r o t a t i o n a l a n g l eo ft h ei n d e x ，a f t e ri m a g ep r e p r o c e s s i n g ，t e m p l a t em a t c h i n g ， g e o m e t r i c a lr e c t i f i c a t i o na n dr e c o g n i t i o no fi n d e x e x p e r i m e n t sp r o v et h a tt h en e w s y s t e mi sr e l i a b l e ，a c c u r a t ea n d o f g o o da p p l i c a b i l i t y k e yw o r d s ：i n d e x i n s t r u m e n t , i m a g ep r o c e s s i n g ，h o u g ht r a n s f o r m ，t e m p l a t e m a t c h i n g 学位论文独创性声明： 本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一 同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说 明并表示了谢意。如不实，本人负全部责任。 论文作者( 签名) ：i 垄! !。碑，月讲日 学位论文使用授权说明： 河海大学、中国科学技术信息研究所( 含万方数据库) 、国家图 书馆：中国学术期刊( 光盘版) 电子杂志社有权保留本人所送交学 位论文的复印件或电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段 保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保 密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅。论文全部或部分内 容的公布( 包括刊登) 授权河海大学研究生院办理。 论文作者( 签名) ：2 堑型兰。r 年 月日 i i l 海人学彤! j 学位论史 第一章绪论 1 1 课题的提出 第一章绪论 指针式仪表是目前生产过程中应用仍然非常普遍的测量仪表，这是因为指针 式仪表简单可靠，维护容易，价格低廉，指针式仪表不仅种类多，而且数量大， 如压力表、百分表、千分表、汽车仪表、航空仪表等等”。以普通的电流表电 压表为例，据估计目胁在我国j 下在使用的以千万只计。对这些指针式仪表，生产 厂家要检定，用户要周期性读数。对于大中型机电企业、计量器具生产厂家、计 量检定部门来说，检定工作量巨大。数据记录和处理主要靠人工，效率低，强度 大。工人视觉极易疲劳，长时间工作致使许多工入视力受损。国内科技界、学界、 仪器仪表制造厂家，为了解决这类指针式仪表的自动检定问题，作过多年的努力， 取得了一定的进展。在图像识别技术被应用之前，没有解决真j 下意义上的全自动 检定和判读问题，更没有这类全自动检定判读设备形成产品，投放市场。本课题 就是在这个背景之上应用图像识别技术，利用计算机强大的处理和存储功能，将 重复繁重的人为劳动交由计算机来处理，实现传统指针式仪表读数的自动化。在 本文中将以普通模拟电压表为例进行分析，总结归纳出一整套仪器仪表表盘自动 判读的理论和方法，为各类指针式仪表的自动判读技术的发展，解决关键问题， 打下良好的基础。 1 2 图像识别概述 图像识别是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观 的三维世界的识别。按现在的理解。人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是 一个三维采样系统。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜 上的二维的像来对该物体进行三维理解。所谓三维理解是指对被观察对象的形 状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征( 方向和速度) 等的理解。 图像识别技术主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中 的产品质量、采集数据等。一个典型的图像识别系统主要由三部分组成：图像的 获耿、图像的处理和分析、输出或显示。 ( 1 ) 图像的获取 图像的获取实际上是将被测无题的可视化图像和内在特征转换成能被计 算机处理的一系列数据。 基于幽像处理技术的指针炎仪表自动判读系统的野 究 ( 2 ) 图像处理技术 图像识别系统中，视觉信息的处理技术主要依赖与图像处理方法，它包 括图像平滑、边缘锐化等增强、图像分割、特征提取、图像识别与理解 等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，即改 善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。 ( a ) 图像增强 通常首先使用直方图增强和二值化增强调整图像的对比度，突出图 像中的重要细节，改善视觉质量。然后采用平滑处理来去除实际成像过 程中，因成像设备和环境造成的噪声影响。图像锐化处理主要是加强图 像中的轮廓边缘和细节，降低因平滑造成的模糊现象。 m ) 图像分割和特征提取 图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在 进行分割时，每一部分的狄度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是 将像素进行分类。分类的依据是像素的厌度值、颜色、频谱特性、空白j 特 性或纹理特性等。图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如 染色体分类、景物理解系统、仪表自动判读系统方面。 ( c ) 特征提取 ( d ) 图像的识别 图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来 辨别景物中己分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是图像 识别系统必须完成的一个任务。 按照图像识别从易到难，可分为三类问题。第一类识别问题中，图像 中的像素表达了某一物体的某种特定信息。如遥感图像中的某一像素代表 地面某一位置地物的一定光谱波段的反射特性。通过它即可判别出该地物 的种类。第二类问题中，待识别物是有形的整体，二维图像信息己经足够 识别该物体，如文字识别、某些具有稳定可视表面的三维体识别等。但这 类问题不像第一类问题容易表示成特征矢量，在识别过程中，应先将待识 别物体正确地从图像的背景中分割出来，再设法将建立起来的图像中物体 的属性图与假定模型库的属性图之白j 匹配。第三类问题是由输入的二维 图、要素图、2 * 5 维图等，得出被测物体的三维表示。这罩存着如何将隐 含的三维信息提取出来的问题，当是今研究的热点。 目前用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。决策理论方 法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述【如 统计纹理) 为基础的：结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元， 而不同的物体结构有不同的基元串( 或称字符串) ，通过对未知物体利用给 2 i | l 海人学硕j + 学位论文 第一帝绪论 定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。 这是一种依赖于符号描述被测物体之间关系的方法。 1 3 本课题国内外研究现状 随着计算机软硬件、外设以及数字图像处理技术等飞速发展，图像识别技 术在各个方面得到了广泛应用：车牌检测，人脸识别，指纹识别等【4 】。应用图 像识别技术的计算机视觉检测技术更是得到了极大的发展，是图像识别技术的 重要应用之一，是进行非接触式测量的重要手段。应用图像识别的指针式仪表 自动判读技术不仅能提高生产的自动化程度，还可以提高检测的安全性，可靠 性和实时性。据统计，美国8 0 年代末在需要检测的生产系统中，已有至少2 5 完全被计算机视觉自动检测系统所取代p 】。预计到未来，这种应用计算机视觉 的制动检测系统会得到更广发的应用。 目前在我国的大型工矿企业中仍然大量存在模拟的指针式仪表，其读数和检 测问题仍然需要人力来完成。检测和读数自动化的水平较低。目前指针式仪表自 动识别系统在国内有研究的主要有上海仪表所、华北电力大学、哈尔滨工业大学、 北京工业大学等 6 - 13 。其中上海仪表所研制的半自动指针仪表控制系统已推广使 用。这些论文设计系统的思路和方法有许多相似之处，主要是应用霍夫变换或 中心投影1 1 4 1 来获取仪表中指针的位置而读数的方法，实现模拟仪表读数的自动 化。他们研究的系统，虽然能够代替人眼自动地识别出指针的位置，但他们研究 的自动识别系统还很不完善：( 1 ) 由于霍夫变换的不精确性，特别是对于仪表刻 度的判读容易造成漏判和误判，从而使后面的读数计算变得不可靠。( 2 ) 系统并 不能识别是那种类型的指针式表盘，对于一种类型的表需要一个自动判读系统， 适用性差。在国外，主要提供对数字式指针表的识别系统，但是价格昂贵。研究 指针式仅表自动识别系统较少，查到的文献仅有e c o r r e aa l e g r i a 和a c r u zs e r r a 设计的指针式仪表自动识别系统，此系统能自动识别出仪表指针的位置，但只能 识别信号源是f l u k e 5 7 0 0 的系统，而且识别捕捉的图片分辨率不高l i ”。 1 4 本文的研究内容和组织结构 本文在前面提及的研究系统的基础之上，采用一种新的思路，设计出一种 能同时适用于多种模拟指针式仪表自动判读的系统。对于前面提到的霍夫变换 的不确定性，特别是其在仪表刻度判读的时候，由于刻度线一般都比较细，比 幕十图像处理挫术的指针式仪表白动判读系统的研究 较短，在经过图像的预处理后，容易造成刻度的漏判和误判，不能识别本来是 刻度的线段或者将表盘污损等干扰造成的噪声点误认为是刻度，这给后面的读 数计算带来灾难性的错误，因而需要采用更加可靠的方法。 本文的设计思想可以表述为：( 1 ) 图像预处理。( 2 ) 判读采集到的表盘图 像的类型，即先采用模板匹配的方法，判定所采集的表盘的类型，型号以及量 程等。( 3 ) 对仪表图像进行伸缩旋转等几何畸变补偿，使之与模板图像在刻度 圆( 以四周刻度为圆弧，以指针的旋转中心为圆心的圆，后面都称之为刻度圆) 内出指针旋转角度不同，其它都重合。( 4 ) 使用霍夫变换找出指针的确切位置。 ( 5 ) 根据指针的确切位置以及该表盘的类型量程计算出指针的读数。根据上面 的思想，相比较其他的模拟仪表自动判读系统，本文主要研究下面的内容： ( 1 ) 提出了一种新的仪表判读方案。通过研究已有的运用计算机图像处理 技术的自动判读系统，针对已有系统中如果指针周围细d , n 度线被漏识别或误 识别，系统读数将发生错误的缺点，我们提出了一种新的设计思路：只识别线 段较长，特征明显的的指针，而不再识别细微的刻度线段，通过对待识别图像 进行相对应与模板图像的几何校正，通过确定指针的旋转角度来判读仪表图像， 提高系统的稳定性。 ( 2 ) 对待识别图像进行几何畸变校正。这些校正过程是其它的自动判读 系统所没有的，好的校正效果能大大提高自动判读系统的精度，对以后计算机 自动判读系统的研究具有重要的参考意义。 ( 3 ) 找到一种合适模板匹配方法。该方法能适用于由于在仪表表盘图像 采集过程中摄像头距表盘面的距离以及角度等不同，造成的待匹配图像与模板 之问存在扭曲变形等情况的匹配。 ( 4 ) 选择适当而且必须的图像预处理过程。由于仪表模板的特殊性，需 要对之进行特定的预处理以便后面适用霍夫变换。 ( 5 ) 选择合适的霍夫变换方法。从霍夫变换法及为数众多的改进方法中 选择一个最适合本系统的方法，找出表盘图像中的刻度。 本文内容共分为六章，具体安排如下： 第一章为绪论，介绍了课题的选题背景、本课题的研究现状、本文的主要 研究内容组织结构。 第二章介绍了系统的整体设计思路、系统的结构、软件流程和功能模块。 第三章介绍图像预处理，分别包括图像灰度化、图像滤波、图像增强、图 像分害i 、图像锐化、图像的边缘检测等步骤 第四章为模板匹配。介绍了几种不同的模板匹配方法，针对当待识别图像 和模板图像之| b j 存在几何畸变时，传统匹配法失效的问题，本文提出了圆环匹 配法，该方法能完成存在几何畸变的图像与模板之日j 的j 下确匹配。 4 河海人学颂l 学位论文 第一章绪论 第五章介绍了指针识别及判读。介绍了三种指针识别方法。指针判读算法 以及给出了实验数据，总结了实验中影响判读精度的各种因素。 第六章是对本文的总结，总结了本判读系统中需要进一步改善的问题，提 出了进一步研究的方向。 基十幽像处理投术的指针止仪表臼动判读系统的研究 第二章系统的整体设计 2 1 系统的整体设计思路 目前，基于图像处理的模拟仪器指针判读系统已有一定的研究。在国内， 现有的自动判读系统中，都是在对采集的图像进过图像增强，分割等预处理后， 采用霍夫变换，或中心投影法等方法获取图像中指针以及刻度的信息，然后根 据指针与左右刻度的距离关系判读读数 1 6 - 2 0 】。这种方法的好处是原理简单，处 理速度快。在实验室中实行起来具有一定的可行性。但在实际应用中，以中心 投影法为例，如果指针左侧或者右侧的某个细小的刻度线并未被检测出来，或 者是指针周围的某些噪声点集被误判为刻度直线，就会给后续的刻度判读带来 灾难性的影响。因而本文采用另外一种设计思想，克服上述系统的缺点。 本文设计的自动判读系统也要经过图像采集、图像预处理、指针识别和读 数这几个过程，但在指针识别之前，图像预处理之后还须有模板匹配和几何校 正过程。这里的模板匹配和几何校j 下过程代表了本系统的设计思路和其区别于 已有系统的独特之处。通过将待识别图像与系统中存储的仪表的模板图进行匹 配，确定待匹配图像的类型，是电压表，电流表还是频率计等，以及确定待匹 配表盘的量程；对待匹配图像进行旋转伸缩补偿等几何校正处理，进而使得待 识别图像和模板图像在刻度圆内，除了指针旋转角度不同外，其它都是相重合 的，通过识别指针的旋转角度，根据表盘的量程计算出仪表的读数。 2 2 系统的结构 应用图像识别的模拟指针仪表自动判读系统主要由计算机、数据采集卡、 摄像头、以及显示器等构成，其系统结构框图如下： 图2 1 系统结构图 6 | i 海人学硕l j 学位论文 第一章系统的整体设计 2 2 1 表盘图像的采集 图像的数字化采集设备可分为两类，一类是通过图像采集卡将模拟制式的视 频信号采集到计算机。另一类是摄像机本身带有数字化部件可以直接将数字图像 通过计算机端口( 如并行口、u s b 接口等) 传送到计算机1 2 l 】。这两类方法在指针式 仪表的自动判读系统中都可以使用，本文采用通过图像采集卡采集表盘图像。 表盘图像由c c d 摄像头拍摄下来，c c d 摄像头输出模拟制式的视频信号，用 图像采集卡将此模拟制式的视频信号采集下来存入到计算机。c c d 摄像头将局部 视场内的光学图像信号转换成带有图像空问信息的电信号，与同步信号合成完整 的视频信号，由同轴电缆输出。c c d 摄像头输出的视频信号需要经过a d 转换成图 像数据，经计算机接口送入计算机，而图像采集卡具有了a d 转换和接口功能， 可以直接将采集的图像存入计算机的存储器中，图2 一i 示出这种方法的结构简图。 c c d 摄像头由镜头和c c d 传感器组成。 ( 1 ) 镜头的选择 镜头相当于人眼的晶状体，如果没有晶状体，人眼看不到任何物体；如果没 有镜头，那么摄像头所输出的图像就是白茫茫的一片，没有清晰的图像输出。而 当人眼的肌肉无法将晶状体拉伸至正常位置时，也就是人们常说的近视眼，眼前 的景物就变得模糊不清；摄像头与镜头的配合也有类似的现象，当图像变得不清 楚时，可以调整摄像头的后焦点，改变c c d 芯片与镜头基准面的距离( 相当于调整 人眼晶状体的位置) ，可以将模糊的图像变得清晰。因此测量的时候需要进行现 场调试，把镜头调整到最佳状态。 镜头的主要性能指标有以下几个： 焦距：焦距的大小决定着视场角的大小，焦距数值小，视场角大，所观察的 范围也大，但距离远的物体分辨不很清楚；焦距数值大，视场角小，观察范围小， 只要焦距选择合适，即便距离很远的物体也可以看得清清楚楚。由于焦距和视场 角是一一对应的，一个确定的焦距就意味着一个确定的视场角，所以在选择镜头 的焦距时，应该充分考虑是观测细节重要，还是有一个大的观测范围重要，如果 要看细节，就选择长焦距镜头；如果看近距离大场面，就选择小焦距的广角镜头。 镜头的光圈还有手动和自动光圈之分。配合摄像头使用，手动光圈适合亮度 变化不大的场合，它的进光量通过镜头上的光圈调节，一次性调整到合适为止。 自动光圈镜头会随着光线的变化而自动调整，用于室外、入口等光线变化大且频 繁的场合。 变倍镜头：变倍镜头分为手动和电动两种，在一般的实验室检定，使用手动 变倍镜头就可以，但是在通用性的检定系统中，要想对各种规格的被检表都实现 自动检定，就该选用电动的变倍镜头。电动镜头有6 倍、1 0 倍、1 5 倍、2 0 倍等多 基十i 芏l 像处理技术的手旨针j 仪表白动判读系统的研究 种倍率，如果再知道基准焦距，就可以确定镜头焦距的可变范围。镜头的主要功 能和参数是不变的，只要理解其性能指标的含义，就可以找到适合自己要求的镜 头。 ( 2 ) c c d 图像传感器 c c d 图像传感器是一个由硅片制成的半导体器件，它的基本工作单元是一个 光电转换器件，它能将输入光转换成电荷，电荷量的大小与光的强弱成正比。c c d 的成像面积是6 6 鹕8 m ，像素点多达百万，加拿大的o a l s a 公司已经推出了2 k * 4 k 的高分辨率c c d 芯片，这样应用高分辨率的c c d 就可以得到高清晰度、高分辨率 的图像，图像测量中的分辨率要求得到了很好的满足，但是我们选用c c d 在考虑 分辨率的同时，还要遵守经济性原则，分辨率满足检定要求就可以了。 ( 3 ) 图像采集卡 图像采集卡采用了高速的a d 转换器，可以实现图像采集的实时。为使计算 机能快速对图像卡中的数据进行读取及处理，将图像存储器直接作为计算机的部 分内存来进行存储、计算等操作，此即内存映射技术。此内存映射技术的应用提 高了计算机与外部数据的传输速率。图像采集卡的使用很简单，直接插入p c 机的 p c i 扩展槽内，与摄像机和监视器连接后，就构成实时图像处理系统。 2 2 2 图像采集系统中的照明、摄像头距离以及角度等问题 照明不合适将使表盘上产生阴影，将影响到采集到的图像的质量，进而影 响到后续判读的精度。如图2 2 所示，由于照明不当造成了指针式仪表的表面 阴影过大，无法分辨标的指针。因此在选择照明方式的时候，应使用照明均匀 的光源：环形同光灯。我们采用的c c d 图像传感器利用均匀的自然光进行照明， 也可以用由一圈白色发光二极管组成的接近于均匀自然光的光源进行照明。在 现有的实验条件下，自然光或者室内的照明光也会在图像中产生阴影，进而产 生误差，所以，系统最理想的照明情况是使用密封的外壳来避免外界光线的干 扰。 图2 2 照明不合适造成的阴影 摄像头距离仪表表盘的距离和角度的不同会引起采集到的图像相对于模板 图像的伸缩以及扭曲变形。这给后面的匹配带来了难题。这也是本课题作中解 s 州海人学硕 ：学位论文 第一章系统的整体设计 决的重点阀题之一。对于摄像头距离表面距离的不同而引起的伸缩问题可以在 匹配过程中，通过程序将采集的图像缩放到模板图像的大小来解决，而对于因 拍摄角度不同引起的图像扭曲的问题，将在后面的章节中讨论。 2 2 3 软件流程及功能模块 仪表图像自动识别系统流程框图如下： j 图像采集 i l l 图像灰度化i 图 l像 图像增强 预 l 磐 图像分割 l 埋 l 模槿匹配 1 l 旋转伸缩补偿 i 指针识别 l 计算读数 图2 3 系统流程框图 软件系统的设计是本文的核心内容。软件平台采用微软公司的v c + + 6 0 ， 以w i n d o w s x p 操作系统为软件设计平台。 软件系统组成模块如图2 4 所示的各个功能模块系统，最后把各个模块统 一编排就是整个自动识剐系统。 图2 4 软件系统功能模块 9 肇于l 兰| 像处理技术的指针武仪表白动判读系统的研究 各个模块实现各自的功能，他们协调工作组成整个软件控制系统。这部分 的功能实现是整个课题的核心。 2 。3 本章小结 本章主要介绍了本文所设计的传统指针仪表自动判读系统的整体设计思 路，以及系统的结构图，主要包括以下内容： 1 系统的设计思路。鉴于以往所设计的自动判读系统的缺陷，本文采用一 种新的设计思路，克服了以往所设计出的系统中，一个刻度识别错误，便导致 读数错误的缺点，采用通过识别指针的偏转角度( 指针在仪表图像中是一条细 长的线段，易于识别) 来确定待识别图像的指针读数的方法。在指针识别之前， 相应地需要对待识别图像做相对应与模板图像的旋转伸缩补偿处理。 2 系统的整体构成。系统主要由计算机、数据采集卡、摄像头、p c i 总线 等构成。介绍了图像采集功能模块中镜头的选取，c c d 图像传感器和图像采集 卡的功能原理，以及图像采集过程中照明、摄像头距离以及角度等问题的提出。 3 软件流程及功能模块。本仪表自动识别系统要经过由图像采集、图像与 处理、模板匹配、伸缩旋转补偿到指针识别及判读等过程。相应地软件系统由 图像采集模块、图像预处理模块、模板匹配模块、伸缩旋转补偿模块和指针是 别和判读模块五部分组成。 0 i - 海人学顾1 学位论文第= 章幽像颅处理 第三章图像预处理 一般情况下，成像系统获取的图像( 即原始图像) 由于受到种种条件限制和随 机干扰，往往不能在视觉系统中直接使用，必须在对图像进行匹配和指针提取前 先对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理对本系统来说，所用的图 像预处理方法并不考虑图像降质原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出， 衰减其不需要的特征，故预处理后的输出图像并不需要去逼近原图像这类图像 预处理方法统称为图像增强图像增强技术主要有两种方法：空间域法和频率域 法空问域方法主要是在空问域内对图像像素直接运算处理。频率域方法就是在 图像的某种变换域，对图像的变换值进行运算，如先对图像进行付立叶变换，再 对图像的频谱进行某种计算( 如滤波等) ，最后将计算后的图像逆变换到空删域。 在本文中，图像预处理主要包括下面几个步骤，其流程图如下： 3 1 图像文件 3 1 1 图像的存储 图3 1 图像预处理流程图 计算机处理的数字图像的存储格式主要有矢量图形和位图图像两大类。矢 量图形( v e c t o rb a s c dg r a p h i c s ) 也称为几何图形或矢量图，简称图形( g r a p h i c s ) ， 是指一组绘图指令绘制的各种图形。这些指令包括了描述一幅图像的每个直线、 弧线、圆、矩形的大小和形状。实现一幅图像，只要执行有关软件读取这些指 令，就可在屏幕上显示所绘制图形的形状和颜色。由于矢量图形生成的图像是 由直线、圆、和弧线组成，它没有位力方式的绘图效果。矢量图形常用于线条 基十图像处理技术的指针式仪表白动判读系统的研究 绘图，如报纸版面、建筑设计绘图、c a d 等。矢量图像主要的优点是可以对图 中的每个部分进行控制，在屏幕上移动每个部分以及将之压缩、放大、旋转和 扭曲均不会破坏画面。矢量图形的主要缺点是随着图像复杂程序的增加，计算 机着色所花的时自j 就大大增加。常用的矢量格式有w m f 、d r w 、c d r 、e p s 、 d ) ( f 、f l i 、f l c 、c g m 等。 位图图像( b i t m a pi m a g e ) 又称为位映射图像、点阵图像或点位图，简称图像 ( i m a g e ) 。图像由一组计算机内存位组成，这些位表示着图像中每个象素点的亮 度和颜色。通常使用位图产生的图像都比较细致，层次和色彩也比较丰富、真 实。位图可以用绘图软件生成，也可用彩色扫描仪扫描二维图片，或用摄像机 以及捕获设备获得数字化画面。显示位图图像要比显示矢量图形图像快得多。 位图可利用图像获取设备装入内存直接显示，省去了生成矢量图像所需要的着 色时间。但是位图所需要的有磁盘空间比矢量图形大。常用的位图图像格式有 b m p 、p c x 、g i f 、t i f f 等【2 1 1 。 3 1 2b m p 位图文件 b m p 图像文件格式是w i n d o w s 所采用的图像文件格式，几乎所有的 w i n d o w s 上的应用软件都支持这种图像文件，所以欲在w i n d o w s 上探讨图 像文件格式，势必要对b m p 有一个完整而全面的认识。b m p 文件结构可以分 成文件信息、图像信息、调色板数据和图像数据四个部分，如图2 - 2 所示： 文r i ：信息 i ! | 像信息 调色扳数据 剀像数据 图3 - 2 b m p 文件结构 ( 1 ) b m p 的文件信息：文件开头的1 4 个字节 w o r db m p i d ；b m p 文件标志，其值固定为0 x 4 d 4 2 ，即“b m d w o r df i l e s i z e ；b m p 文件大小，以字节为单位 w o r dr e s e r v c d l ：b m p 文件保留字，必须为0 w o r dr e s e r v e d z ；b m p 文件保留字，必须为0 d w o r d i m a g e o f f s e t ：图像数据的起始位置相对于文件丌头的偏移量 ( 2 ) b m p 的图像信息：文件信息之后的4 0 个字节 河海人学硕l 学位论文 第三章| 呈| 做预处理 d w o r dh e a d e r s i z e ；b m p 图像信息大小( 4 0 或1 2 ) ，以字节为单位 d w o r d i m a g e w i d t h ：b m p 图像宽度，以像素为单位 d w o r d l m a g e h e i g h t ；b m p 图像高度，以像素为单位 w o r de q u i p l e v e l ；目标设备的级别( 色彩平面数) ，固定为1 w o r db i t s p e r p i x e l ；每个像素所需要的位数，l ，4 ，8 ，2 4 d w o r d e n c o d e t y p e ：压缩类型，o ( 不压缩) ，1 ( b ir l e 8 ) ，2 ( b ir l e 4 ) d w o r di m a g e s i z e ：b m p 位图大小，以字节为单位 d w o r dx p i x e l p e r m e t e r ；设备水平分辨率( 每米像素数) d w o r d y p i x e l p e r m e t e r ；设备垂直分辨率( 每米像素数) d w o r dc o l o r u s e d ；实际使用色彩数目，若为0 ，则由位数定 d w o r dc o l o r l m p o r t a n t ；图像中重要的色彩数目。为0 ，表示调色板 内所有颜色都是重要的 ( 3 ) 调色板数据 调色板数据紧接在图像信息之后，用于说明位图的颜色，它有若干个 表项，每个表项都是结构体，确定了一种颜色，每个结构体都是由4 个域组成： b y t er g b b l u e ；蓝色的亮度值，在0 - - 2 5 5 内 b y t er g b g r e e n ；绿色的亮度值，在0 2 5 5 内 b y t er g b r e d ；红色的亮度值，在0 - - 2 5 5 内 b y t er g b r e s e r v e d ；此值必须为0 调色板中表项的个数由图像所使用的颜色数决定：若不是真彩色图像， 表项的个数与图像使用的颜色数相同，每个表项对应了一种颜色( 如0 0 ，f f , 0 0 ，0 0 表示纯绿色) ；若图像为真彩色，每个像素所占的位数b i t s p e r p i x e l = 2 4 ，则图像数 据的每3 个字节代表一个像素，这3 个字节分别定义了像素颜色中蓝、绿、红 的亮度，因而就省去了调色板。 ( 4 1 图像数据 图像数据也叫位图阵列，它记录了图像的每一个像素值，在生成图像文件 时，w i n d o w s 从图像的左下角玎始( 从左到右，从下到上) 逐行扫描图像，将图 像的像素值一一记录下来，这些记录像素的字节组成了图像数据( 位图阵列) 。 图像的宽度( 以字节为单位) 必须是4 的倍数，倘若不到4 的倍数则必须要用0 补足。虽然b m p 的图像数据有b ir l e s 及b ir l e 4 两种压缩格式，但是使用 的人却极少，几乎所有的b m p 档都是采用没有压缩的格式来储存图像数据。 当b i t s p e r p i x d = l 时，图像数据中的每个字节代表8 个像素 当b i t s p e r p i x e l = 4 时，图像数据中的每个字节代表2 个像素 当b i t s p e r p i x e l = 8 时，图像数据中的每个字节代表1 个像素 当b i t s p e r p i x e l = 2 4 时，图像数据中的每3 个字节代表1 个像素 基十l 兰| 像处理技术的指针式仪表自动判读系统的研究 位 ( b i t m a p ) 是现在最常用的表示方法，因为在一定范围内易于实现，具有 多种分辨。“位图表示”是将一幅图像分割成栅格，栅格的每一点( 象素) 的亮度 值( 亮、暗程度或彩色) 都单独记录。数据点( 位，b i o “映射”( m a p ) 图像，因此 得名“位图”。显然，位图区域中数据点的位置确定了数据点表示的象素。 位图较适用于具有复杂的颜色、灰度等级或形状变化的图像，如照片、绘 画和数字化了的视频图像。有些图像原来就是按照位图格式组织的，比如计算 机屏幕显示，因此晟容易以同样的方式记录。随着w i n d o w s 的逐渐普及，b m p 图像越来越多地被各种应用软件所支持。这主要是因为w i n d o w s 把b m p 作为 图像的标准格式，并且内含了一套支持b m p 图像处理的a p i 函数。 调色板实际上是一个数组，共有b i c l r u s e d 个元素( 如果该值为零，则有2 的b i b i t c o u n t 次方个元素) 。数组中每个元素的类型是个r g b q u a d 结构， 占4 个字节。对于用到调色板的位图，图象数据就是该象素在调色板中的索引 值。对于真彩色图，图象数据就是实际的r g b 值。 3 1 3b m p 图像文件分析 b m p 文件格式是位图格式，即图像由象素组成。每个象素对应屏幕的一个 点。如果是简单的黑白图像，文件中每个b i t ( 含0 和1 两个状态) 就可代表一个 象素。而彩色图像要复杂得多，根据图像所能表达的颜色数不同，一般分为黑 白、1 6 色、2 5 6 色和真彩色。这里要处理的b m p 图像采用的是2 4 位真彩色r g b 系统。b m p 文件的数据排列是从下到上、从左到右的。就是说，从文件中最先 读到的图象最下面一行的左边的第一个象素，然后是左边的第二个象素接 下来是倒数第二行左边第一个象素，左边第二个象素依此类推，最后得到 的是最上面一行的最右边的一个象素。排列方式如图3 3 所示。 囊 图3 - 3b m p 图像文件数据排列方式 1 4 _ | ，f 海人学硕j + 学位论文第三章幽像颅处理 在对图像分析时可对图像坐标进行简单的变换。原始图像尺寸为3 3 4 * 2 6 8 。 如设定的图像坐标是： m 指针临界左上角坐标_ u p l e r x 0 = 1 0 0 m 指针临界左上角坐标_ u p l e f t y 0 = 1 0 5 md o w n r i l g h t x o = 1 4 0 指针临界右下角坐标 md o w n r i g