模拟指针式仪表读数.doc

ysu 专业综合训练结题报告 1 摘摘 要要 目前，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。自 20 世纪 80 年代以来，随着数字图像处理技术的迅猛发展，发展了自动识 别指针式模拟表盘的显示值的方法，应用于工业与生活中，大大提高了效率与准确 率真。数字图像处理技术在工业生产的应用中就显得尤为重要，越来越受到人们的 重视。 本次报告主要内容安排： 第 1、简单介绍了数字图像处理的一些基本概念，包括它的发展、特点、应用 领域、今后的发展方向。 第 2、介绍了在课题设计的准备阶段，了解到的关于数字图像处理在缺陷检测 中的一般步骤及算法。按照一般检测流程，讲述了图像采集系统，包括硬件设备和 图像数字化的基本原理；在图像的预处理中，介绍了灰度变换、二值化及图像细化 等基本方法。 第 3、针对本次专业综合训练课题，着重讨论了直线的提取方法Hough 变换 的基本原理。 第 4、简述了图形用户界面(Graphical User Interface)GUI，在 Matlab 程序开发中 的作用，并设计了一个简单的 GUI 界面，输出处理后的图像。 关键字：指针式模拟表盘 识别 数字图像处理 matlab ysu 专业综合训练结题报告 2 目录目录 摘摘 要要.1 第一章第一章 绪绪 论论.3 1.1 图像处理概述.3 1.1.1 图像处理技术的分类.3 1.1.3 数字图像处理的主要内容.4 1.1.2 图像处理的主要方法.4 1.1.4 数字图像处理的特点.4 第二章第二章 指针式模拟表盘自动读数算法指针式模拟表盘自动读数算法.5 2.1 基本原理HOUGH变换原理.5 2.2 识别步骤.6 2.2.1 图像获取.6 2.2.2 数字图像预处理.7 2.2.3 特征提取.9 第三章第三章 指针式模拟表盘自动读数实现指针式模拟表盘自动读数实现.10 3.1 设计要求.10 3.2 具体实现步骤.10 3.3 简单 GUI 界面输出.13 第四章第四章 心得体会心得体会.17 附附 录录.18 参考文献参考文献.21 ysu 专业综合训练结题报告 3 第一章第一章 绪绪 论论 1.11.1 图像处理概述图像处理概述 图像是对客观对象的一种相似性的、生动性的描述或写真，或者说图像是客观 对象的一种表示，它包含了被描述对象的有关信息。它是人们最主要的信息源。据 统计，一个人获取的信息大约有 75%来自视觉。人眼从自己周围的环境获取大量信 息，并传入大脑后，由大脑根据知识或经验，对图像信息进行加工、推理等处理操 作，最后识别、理解周围环境，包括环境内的对象物。 数字图像处理是一门新兴学科，它跨越许多科学领域，且其蕴含内容丰富。数 字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数 学的发展，特别是离散数学理论的创立和完善；三是广泛的农牧业、林业、环境、 军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。 1.1.11.1.1 图像处理技术的分类图像处理技术的分类 图像处理即使对图像进行一系列操作，已达到预期目的的综合技术。图像处理 可以分为：模拟图像处理和数字图像处理。 模拟图像处理包括光学处理、电子处理，如：照相、遥感图像处理、激光全息 技术等。模拟图像处理理论日益完善，处理速度快，理论上可以达到光的速度，信 息容量大，分辨率高，可进行并行处理。但处理的精度不高，不够灵活，很难具有 非线性处理能力。 数字图像处理：是指利用计算机对图像施加某种运算和操作，从而获得某种预 期的结果。其处理精度高，处理内容丰富，可以进行复杂的非线性处理，有着灵活 ysu 专业综合训练结题报告 4 的变通能力，一般只需要改变软件就可以改变处理内容。 1.1.31.1.3 数字图像处理的主要内容数字图像处理的主要内容 数字图像处理的主要内容有：图像的获取和表示、图像复原、图像增强、图像 分割、图像分析、图像压缩编码、图像重构。 1.1.21.1.2 图像处理的主要方法图像处理的主要方法 图像处理方法主要采用两种方法：空域法和变换域法。 1. 空域法：以图像的像素直接处理为基础，直接对这些一维、二维函数进行相 应的操作。空域处理法主要有两大类：一是点运算，包括：灰度变换、对比度拉伸 等运算；二是邻域处理法，包括：梯度运算，拉普拉斯算子运算，卷积运算等处理 方法。 2. 变换域法：图像处理的变换域处理方法是首先对图像进行正交变换，得到的 变换域系数阵列，然后再施行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。 这类处理包括：滤波、数据压缩、特征提取等。 1.1.4 数字图像处理的特点数字图像处理的特点 数字图像处理的特点主要表现在：图像信息量大、图像处理技术综合性强、数 字图像处理算法的图像相关性。 ysu 专业综合训练结题报告 5 第二章第二章 指针式模拟表盘自动读数算法指针式模拟表盘自动读数算法 2.12.1 基本原理基本原理HoughHough 变换原理变换原理 一、简单介绍一、简单介绍 Hough 变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一。Hough 变换 的基本原理在于利用点与线的对偶性，将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达 形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找 参数空间中的峰值问题。也即把检测整体特性转化为检测局部特性。比如直线、椭 圆、圆、弧线等。 二、二、HoughHough 变换的基本思想变换的基本思想 设已知一黑白图像上画了一条直线，要求出这条直线所在的位置。我们知道， 直线的方程可以用 y=k*x + b 来表示，其中 k 和 b 是参数，分别是斜率和截距。过 某一点(x0,y0)的所有直线的参数都会满足方程 y0=kx0+b。即点(x0,y0)确定了一族直 线。方程 y0=kx0+b 在参数 k-b 平面上是一条直线，(你也可以是方程 b=-x0*k+y0 对 应的直线)。这样，图像 x-y 平面上的一个前景像素点就对应到参数平面上的一条直 线。我们举个例子说明解决前面那个问题的原理。设图像上的直线是 y=x, 我们先取 上面的三个点：A(0,0), B(1,1), C(22)。可以求出，过 A 点的直线的参数要满足方程 b=0, 过 B 点的直线的参数要满足方程 1=k+b, 过 C 点的直线的参数要满足方程 2=2k+b, 这三个方程就对应着参数平面上的三条直线，而这三条直线会相交于一点 ysu 专业综合训练结题报告 6 (k=1,b=0)。 同理，原图像上直线 y=x 上的其它点(如(3,3),(4,4)等) 对应参数平面 上的直线也会通过点(k=1,b=0)。这个性质就为我们解决问题提供了方法，就是把图 像平面上的点对应到参数平面上的线，最后通过统计特性来解决问题。假如图像平 面上有两条直线，那么最终在参数平面上就会看到两个峰值点，依此类推。 简而言之，Hough 变换思想为：在原始图像坐标系下的一个点对应了参数坐标系中 的一条直线，同样参数坐标系的一条直线对应了原始坐标系下的一个点，然后，原 始坐标系下呈现直线的所有点，它们的斜率和截距是相同的，所以它们在参数坐标 系下对应于同一个点。这样在将原始坐标系下的各个点投影到参数坐标系下之后， 看参数坐标系下有没有聚集点，这样的聚集点就对应了原始坐标系下的直线。 在实际应用中，y=k*x+b 形式的直线方程没有办法表示 x=c 形式的直线(这时候，直 线的斜率为无穷大)。所以实际应用中，是采用参数方程 p=x*cos(theta)+y*sin(theta)。 这样，图像平面上的一个点就对应到参数 p-theta 平面上的一条曲线上，其它的还 是一样。 2.22.2 识别步骤识别步骤 模拟指针式仪表识别系统主要分为两大部分即图像采集部分和图像处理部分 （硬件系统和软件系统） 。图像采集系统一般由光源组成的照明系统、镜头、CCD 摄像机等组成，而图像处理系统则通过编写软件算法实现。系统流程如图 1 所示。 图 1 识别系统流程图 2.2.12.2.1 图像获取图像获取 图像获取系统在整个图像处理系统中具有重要的作用。它负责将现实中的物体 ysu 专业综合训练结题报告 7 图像通过输入设备采集下来，将图像的模拟信号转换为数字信号最终输入计算机， 为计算机处理程序库提供准备处理的现场采集的实时数据，并在输出设备中显示出 来。 图像获取装置性能的好坏，直接影响所获取图像的质量，从而影响后续的图像 处理与分析，因此必须选择合理的图像获取结构。图像获取系统主要由光源、摄像 机和图像采集卡组成。用于机器视觉的光源一般要求无频闪、光线稳定、广场分布 均匀、高亮度且亮度可调等；摄像机的一个核心部件就是图像传感器，从很大程度 上说，图像传感器的性能决定了相机的性能，即决定了相机采集图像的质量；图像 采集卡（Image Capture Card） ，又称图像捕捉卡，是一种可以获取数字化视频图像信 息，并将其存储和播放出来的硬件设备。 2.2.22.2.2 数字图像预处理数字图像预处理 机器视觉检测系统中，自动读取取指针式模拟表盘所示量值的效果主要由数字 图像处理技术来决定。数字图像处理就是把幅度上量化的、空间上离散的图像经过 一些特定的数理加工处理以达到改善图像视觉效果和便于计算机分析与处理的过程。 1 1 图像去噪处理图像去噪处理 对所得图像进行去噪处理，主要完成对目标平滑的操作，以便去掉噪声的干扰， 给后面的处理提供尽可能有效的图像数据。 实际上，图像噪声本质上就是灰度值的突变，在灰度连续变化的图像中，如果 出现了与相邻像素灰度值差别很大的点，则很有可能这个点就是噪声点。图像的噪 声种类很多，对图像信号幅度和相位的影响复杂，有些噪声和图像信号互不相关， 有些是相关的。因此想要有效地减少图像中的噪声，必须针对具体情况采用不同的 方法，否则难以获得满意的处理效果。 2 2 图像增强图像增强 ysu 专业综合训练结题报告 8 图像增强是一种在计算机平台上处理数字图像经常采用的方法。图像增强是指 为了改善图像给人的视觉效果或者更便于人与机器更好地对图像进行理解和分析， 根据图像自身特点以及存在问题而采取的改善图像质量的方法或者加强突出图像特 征的措施。 图像增强技术根据其所处理图像进行的空间不同，可以分为基于图像域的方法 和基于变换域的方法。基于图像域的方法是指直接在采集图像所在的空间里进行图 像处理分析，即对图像的一系列操作是在像素点组成的空间里直接进行的；而基于 变换域的方法是指对图像的处理是在图像的变换域里(频域)间接进行的。基于图像域 的方法通常又可以分为两种：第一种是基于图像像素(点)的处理，是指对每个像素在 图像增强的过程中所进行的处理均与其他像素无关；第二种是基于模板的处理，是 指对图像像素点的处理是在设定的图像模板中进行的，每个像素点的处理均与所选 用模板内的其他像素点均有关。 图像增强不是以图像保真为原则，而是通过处理设法有选择地突出便于人或机 器分析某些感兴趣的信息，抑制一些无用的信息，以提高图像的利用价值。 3 灰度变换灰度变换 灰度级变换是对图像在空间域进行图像增强的简单而有效的图像处理方法。当 图像由于成像时曝光不足或过度，或成相、记录设备的非线性动态范围太窄等因素， 都会产生对比度不足的弊病，使图像的细节分辩不清。这时如将图像灰度线性扩展， 常能显著改善图像的对比效果，这就是灰度变换法。根据图像降质的原因不同，图 像特征不同，采用不同的变换方法。 4 图像二值化图像二值化 阈值分割是图像二值化所采用的方法，它不但可以大量压缩数据，减少存储空 间，关键是可以大大地简化后期图像的处理和分析。它利用图像中背景与目标在灰 度特性上的明显差异，将图像视为具有不同灰度级的两类或多类区域，可以选择一 个甚至多个合适的门限值，将图像中的像素归入目标或者背景区域。阈值分割在最 初单一阈值分割算法的基础上，已经发展 ysu 专业综合训练结题报告 9 出诸如基于梯度的边缘强度算法、迭代阈值算法、局部多阈值分割算法，最大类间 方差法、最大熵法、矩量保持法等多种方法，它们的区别在于阈值的选取方法不太 相同。如何确定阈值来保证最优的分割效果，一直都是阈值分割的难题。 阈值分割的基本原理： 简单说来，对灰度图像的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围之中 的灰度阈值，然后将图像中各个像素的灰度值都与这个阈值相比较，并根据比较结 果将对应的像素（分割）划为两类：像素的灰度值大于阈值的为一类，像素的灰度 值小于阈值的为另一类（灰度值等于阈值的像素可归入这两类之一） 。这两类像素一 般分属图像中的两类区域，所以对像素根据阈值分类达到了区域分割的目的。由此 可见，阈值化分割算法主要有两个步骤： 第一、确定需要的分割阈值； 第二、将分割阈值与像素值比较以划分像素。 从以上步骤可以看出，阈值的选定是图像分割的关键。阈值确定后，将阈值与 像素值比较和划分像素可对各像素同步地进行，分割的结果直接给出图像区域。 利用取阈值方法来分隔灰度图像基于的常用模型可描述如下：假设图像由具有 单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标或背景内部相邻像素间的灰度值是高度 相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素在灰度值上有很大的差别。如果一幅 图像满足这些条件，它的灰度直方图基本上可以看作是由分别对应目标和背景两个 单峰直方图混合构成。要把图像中各种灰度的像素分成两个不同的类需确定一个阈 值。无论用哪种方法选取阈值，一幅原始图像取单阈值 T 分割后的图像可),(yxf 定义为如下公式（2.1）所示： （2.1） Tyxfyxg Tyxfyx ),(, 0),( ),(, 1),(g 这样得到的是一幅二值图像，它相当于把原始图像用空间占有),(gyx),(yxf 数组来进行表达。 ysu 专业综合训练结题报告 10 2.2.32.2.3 特征提取特征提取 通过对采集图像的一系列处理，接着就应该对缺陷图像进行指针的识别与定位。 进而求出指针偏角，算出表盘所示量值。 第三章第三章 指针式模拟表盘自动读数实现指针式模拟表盘自动读数实现 3.13.1 设计要求设计要求 针对给定图像，利用 Matlab 软件平台，设计视觉检测算法，用于自动读取取指 针式模拟表盘所示量值，将输入图像与输出量值通过图像用户接口(GUI)进行显示和 说明。 基于本次设计 Matlab 图像处理的基本思路如图 3 所示： 图 3 Matlab 图像处理流程 3.23.2 具体实现步骤具体实现步骤 1 1 图像读入图像读入 用 Matlab 中的 imread 函数读入待处理的模拟指针式仪表图像，如图 4 所示： ysu 专业综合训练结题报告 11 RGB 图 4 模拟指针式仪表图像 2 图像预处理图像预处理 确定二值化阈值： 在 Matlab 中，用 graythresh 函数实现大津法计算全局阈值，计算阈值 T= 0.7294，用该阈值进行二值化结果如图 6 所示： GRAYBW 图 5 灰度图像 图 6 二值图像 ysu 专业综合训练结题报告 12 BWBWMORPH 图 7 灰度值反转后图像 图 8 细化后图像 3 指针识别与定位指针识别与定位 对细化的图像数据进行 Hough 变换，将原图上的数据映射到 变换域中， 运用 houghpeaks 函数找到其中的峰值点，即原图中的直线，即指针。 -50050 -300 -200 -100 0 100 200 300 图 9 变换域 图 10 直线定位图 运用 houghlines 找到指针所在的直线，并确定其端点，由端点坐标，求出直线 斜率“k” ，进而求出直线的角度“theta” ，最终得出表盘所示量值“shishu” 。 k=(xy(2,2)-xy(1,2)/(xy(2,1)-xy(1,1); theta=pi/2+atan(k); if(xy(1,1)+xy(2,1)/2 max_len) max_len = len; xy_long = xy; end end % highlight the longest line segment% plot(xy_long(:,1),xy_l