一种指针式仪表读数的自动识别方法、系统、介质及设备技术方案

本发明专利技术涉及一种指针式仪表读数的自动识别方法、系统、介质及设备，其中的方法包括：对获取的包含表盘的目标区域的图像进行预处理；从经过预处理的目标区域的图像中提取表盘图像；从所述表盘图像中确定指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置；根据所述指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置计算指针式仪表的读数。本发明专利技术通过对所获取的包含表盘的目标区域的图像进行图像处理来自动完成对指针式仪表的读数识别，可以减少仪表自动化识别过程中人工的参与，帮助巡检机器人顺利的完成巡检任务，适用于各种指针式仪表识别，具有很好的实用性和拓展性。

An automatic recognition method, system, medium and equipment of pointer meter reading

【技术实现步骤摘要】
一种指针式仪表读数的自动识别方法、系统、介质及设备
本专利技术涉及图像模式识别领域，尤其涉及一种指针式仪表读数的自动识别方法、系统、介质及设备。
技术介绍
指针式仪表以其构造简单，价格便宜，性能可靠，方便维护，抗磁抗干扰能力强等优势，大范围的被应用于智能变电站。智能变电站中采用巡检机器人对指针式仪表进行巡检，巡检机器人主要执行的任务过程主要包括：按照基于变电站环境所规划的路径行走，到达巡检点，云台带动摄像头对准要检测的仪表并拍摄仪表图像，现有的巡检机器人无法对仪表的读数进行自动识别，需要将仪表图像传输给运维人员，以便运维人员通过仪表图像进行人工读数，自动化程度较低。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术提供一种指针式仪表读数的自动识别方法、系统、介质及设备。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种指针式仪表读数的自动识别方法，包括：对获取的包含表盘的目标区域的图像进行预处理；从经过预处理的目标区域的图像中提取表盘图像；从所述表盘图像中确定指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置；根据所述指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置计算指针式仪表的读数。本专利技术的有益效果是：通过对所获取的包含表盘的目标区域的图像进行图像处理来自动完成对指针式仪表的读数识别，可以减少仪表自动化识别过程中人工的参与，帮助巡检机器人顺利的完成巡检任务，适用于各种指针式仪表识别，具有很好的实用性和拓展性。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。<br>进一步，所述从经过预处理的目标区域的图像中提取表盘图像，具体包括：采用SURF算法对经过预处理的目标区域的图像和表盘正面图像进行配准，求解出透视变换矩阵，按照所述透视变换矩阵对所述经过预处理的目标区域的图像进行仿射变换；采用霍夫圆变换从经过仿射变换的目标区域的图像中提取表盘图像。采用上述进一步方案的有益效果是，可将由于观测角度而被拉伸的图像通过仿射变换纠正成正面图像，提高指针式仪表的读数精确性。进一步，从所述表盘图像中确定指针位置，具体包括：沿径向搜索所述表盘图像中的各个圆环区域，计算所述各个圆环区域的非零像素和，将其中非零像素和最小值对应的圆环区域作为目标圆环区域；采用八邻域轮廓跟踪所述目标圆环区域中的每一个非零像素点，确定指针的位置。进一步，从所述表盘图像中确定最小刻度线位置和最大刻度线位置，具体包括：根据所述表盘图像的HSV特征提取所述表盘图像中的刻度线区域，根据所述刻度线区域确定最小刻度线位置和最大刻度线位置。进一步，根据所述指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置计算指针式仪表的读数，具体包括：将所述指针和所述最小刻度线之间夹角的度数与所述最小刻度线和所述最大刻度线之间夹角的度数之比与指针式仪表的最大刻度值相乘，得到所述指针式仪表的读数。为实现上述专利技术目的，本专利技术还提供一种指针式仪表读数的自动识别系统，包括：图像预处理模块，用于对获取的包含表盘的目标区域的图像进行预处理；图像提取模块，用于从经过预处理的目标区域的图像中提取表盘图像；位置确定模块，用于从所述表盘图像中确定指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置；读数计算模块，用于根据所述指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置计算指针式仪表的读数。进一步，所述图像提取模块，具体包括：图像纠正单元，用于采用SURF算法对经过预处理的目标区域的图像和表盘正面图像进行配准，求解出透视变换矩阵，按照所述透视变换矩阵对所述经过预处理的目标区域的图像进行仿射变换；表盘提取单元，用于采用霍夫圆变换从经过仿射变换的目标区域的图像中提取表盘图像。进一步，所述读数计算模块，具体用于：将所述指针和所述最小刻度线之间夹角的度数与所述最小刻度线和所述最大刻度线之间夹角的度数之比与指针式仪表的最大刻度值相乘，得到所述指针式仪表的读数。本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行上述方法。本专利技术还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上的并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法。附图说明图1为本专利技术实施例提供的一种指针式仪表读数的自动识别方法的流程图；图2为本专利技术实施例对指针式仪表图像处理过程中的效果图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。图1为本专利技术实施例提供的一种指针式仪表读数的自动识别方法的流程图，该方法中的各个步骤可基于windows10操作系统下的VisualStudio2015，以及版本为3.0.4的开源OpenCV库中的各个库函数实现。如图1所示，该方法包括：S1、对获取的包含表盘的目标区域的图像进行预处理；具体的，将通过巡检机器人拍摄的表盘存储为图像，然后读入图像并进行预处理，预处理包括去噪、灰度化和5x5高斯卷积核进行平滑滤波处理等过程。S2、从经过预处理的目标区域的图像中提取表盘图像；具体的，该步骤中，基于表盘的圆形特征，可采用Hough霍夫圆变换方法提取出目标区域图像中的表盘图像，从而确定表盘图像所在圆面的圆中心和对应的半径。S3、从所述表盘图像中确定指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置；具体的，该步骤中，采用图像识别算法确定表盘图像中指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置，其中，基于指针所在圆环的干扰因素最少这一先验知识，对步骤S2中获取的表盘图像做帧差处理，即选取合适圆环区间半径，每次用上一帧与当前帧的同心但不同半径的圆盘做差，则可获取相应的圆环区域，计算每个圆环区域的非零像素和，得到非零像素和最小值对应的圆环区域则是干扰因素最小的圆环即为所求，在指针所在圆环区域中，计算每一个非零像素点的八邻域特征，获取连续的指针轮廓，输出其中的指针中心对应的坐标，连接圆心和指针中心所在位置的坐标即为检测到的指针的位置。另外，指针式仪表的刻度线区域一般会采用红色和绿色进行标识，因此，可根据不同颜色的HSV特征，分别提取刻度线的红色区域和绿色区域，找到两个区域中y值最大的像素点，所找到的两个像素点与圆心的连线即为对应的最小刻度线位置和最大的刻度线位置。S4、根据所述指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置计算指针式仪表的读数。具体的，由于指针式仪表一般采用均匀的刻度，该步骤中，可将所述指针和所述最小刻度线之间夹角的度数与所述最小刻度线和所述最大刻度线之间夹角的度数之比与指针式仪表的最大刻度值相乘，即可得到所述指针式仪表的读数。本专利技术实施例提供的一种指针式仪表读数的自动识别方法,通过对所获取的包含表盘的目标区域的图像进行图像处理来自动完成对指针式仪表的读数识别，可以减少仪表自动化识别过程中人工的参与，帮助巡检机器人顺利快速地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种指针式仪表读数的自动识别方法，其特征在于，包括：/n对获取的包含表盘的目标区域的图像进行预处理；/n从经过预处理的目标区域的图像中提取表盘图像；/n从所述表盘图像中确定指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置；/n根据所述指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置确定指针式仪表的读数。/n

【技术特征摘要】
1.一种指针式仪表读数的自动识别方法，其特征在于，包括：
对获取的包含表盘的目标区域的图像进行预处理；
从经过预处理的目标区域的图像中提取表盘图像；
从所述表盘图像中确定指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置；
根据所述指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置确定指针式仪表的读数。


2.根据权利要求1所述的一种指针式仪表读数的自动识别方法，其特征在于，所述从经过预处理的目标区域的图像中提取表盘图像，具体包括：
采用SURF算法对经过预处理的目标区域的图像和表盘正面图像进行配准，求解出透视变换矩阵，按照所述透视变换矩阵对所述经过预处理的目标区域的图像进行仿射变换；
采用霍夫圆变换从经过仿射变换的目标区域的图像中提取表盘图像。


3.根据权利要求1所述的一种指针式仪表读数的自动识别方法，其特征在于，从所述表盘图像中确定指针位置，具体包括：
沿径向搜索所述表盘图像中的各个圆环区域，计算所述各个圆环区域的非零像素和，将其中非零像素和最小值对应的圆环区域作为目标圆环区域；
采用八邻域轮廓跟踪所述目标圆环区域中的每一个非零像素点，确定指针位置。


4.根据权利要求1所述的一种指针式仪表读数的自动识别方法，其特征在于，从所述表盘图像中确定最小刻度线位置和最大刻度线位置，具体包括：
根据所述表盘图像的HSV特征提取所述表盘图像中的刻度线区域，根据所述刻度线区域确定最小刻度线位置和最大刻度线位置。


5.根据权利要求1至4任一项所述的一种指针式仪表读数的自动识别方法，其特征在于，根据所述指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置确定指针式仪表的读数，具体包括：
将所述指针和所述最小刻度线之间...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾祥进，刘柯，陈建，黄乐，
申请(专利权)人：武汉工程大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42