[發(fā)明專利]一種基于機(jī)器視覺(jué)的指針式儀表定位與識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810651004.4
• 申請(qǐng)日: 2018-06-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108921176B
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-07-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 徐曉龍;吳寧馨;尚銘舟;曹光靜;陳文;張學(xué)武;張卓
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 河海大學(xué)常州校區(qū)
• 主分類號(hào): G06K9/46
• 分類號(hào): G06K9/46
• 代理公司: 南京縱橫知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32224
• 代理人: 劉艷艷;董建林

1.一種基于機(jī)器視覺(jué)的指針式儀表定位與識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟(1)獲取儀表柜圖像；

步驟(2)將儀表柜圖像進(jìn)行分割處理，得出儀表盤圖像；將儀表柜圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSL空間，然后利用圖像的亮度信息L進(jìn)行分割，得到儀表盤邊緣輪廓，進(jìn)而得到儀表盤圖像；

步驟(3)對(duì)獲取的儀表盤圖像進(jìn)行預(yù)處理；

步驟(4)使用Canny邊緣檢測(cè)法獲得儀表盤圖像中所有的邊緣輪廓；

步驟(5)用Hough變換在步驟(4)中獲得的邊緣輪廓中找到所有直線輪廓，然后通過(guò)輪廓的長(zhǎng)度特征篩選出儀表盤中指針?biāo)诘膬蓷l邊緣直線，即目標(biāo)直線；

步驟(6)計(jì)算目標(biāo)直線的傾斜角的平均值，即指針?biāo)谥本€的傾斜角θ；

步驟(7)由指針?biāo)谥本€的傾斜角θ和儀表刻度之間的線性關(guān)系計(jì)算出指針讀數(shù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的指針式儀表定位與識(shí)別方法，其特征在于：步驟(1)中，采用數(shù)碼相機(jī)或攝像頭獲取儀表柜的圖像。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的指針式儀表定位與識(shí)別方法，其特征在于：步驟(2)具體如下：

A.將儀表柜圖像由RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到HSL空間，具體變換公式如下：

其中，M＝max(R,G,B),m＝min(R,G,B)；

B.對(duì)儀表柜的亮度圖進(jìn)行二值化操作：抽取HSL空間圖像的L分量，得到儀表柜的亮度圖；根據(jù)儀表盤框的亮度分布范圍設(shè)定閾值，將處于該閾值上下的亮度圖進(jìn)行二值化操作，得到明確且對(duì)比強(qiáng)烈的指針表盤覆蓋區(qū)域；

C.對(duì)儀表柜的二值化圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波：由于圖像存在噪聲點(diǎn)，或照片本身的像素質(zhì)量不高等原因，二值化圖像中的背景和特征區(qū)域中均存在相當(dāng)數(shù)量的噪聲點(diǎn)，為增強(qiáng)表盤黑框與白色背景的對(duì)比度，減少干擾，對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波，具體操作為：先對(duì)圖像進(jìn)行閉操作，將黑框中分離的白色像素塊連為一體，并消除了大部分的黑色凹點(diǎn)；再進(jìn)行開(kāi)操作，將背景區(qū)域匯總的白色凸點(diǎn)最大限度地消除，并將其余可能形成較大輪廓的白色干擾區(qū)域進(jìn)行割裂；

D.根據(jù)儀表盤輪廓特點(diǎn)獲取其外部輪廓；儀表盤的輪廓特點(diǎn)：儀表盤外部輪廓趨近于矩形，且儀表盤輪廓面積明顯大于其他無(wú)用輪廓；用Canny邊緣檢測(cè)法檢測(cè)所有輪廓，根據(jù)儀表盤外部輪廓特點(diǎn)獲取儀表盤的外部輪廓；

E.截取儀表盤外部輪廓的內(nèi)部圖像，即為目標(biāo)儀表盤的圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的指針式儀表定位與識(shí)別方法，其特征在于：步驟(3)中，對(duì)儀表盤圖像的預(yù)處理過(guò)程依次為灰度化、高斯濾波、Laplace算子圖像增強(qiáng)、二值化處理，從而得到特征、輪廓清晰的圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器視覺(jué)的指針式儀表定位與識(shí)別方法，其特征在于：步驟(5)具體步驟如下：

建立一個(gè)二維累加數(shù)組A(a,b)，第一維的范圍是圖像坐標(biāo)空間中直線斜率的可能范圍，第二維的范圍是圖像坐標(biāo)空間中直線截矩的可能范圍；開(kāi)始時(shí)A(a,b)初始化為0，然后對(duì)圖像坐標(biāo)空間的每一個(gè)前景點(diǎn)(x_i，y_i)，將參數(shù)空間中每一個(gè)a的離散值代入式子

b＝-x_ia+y_i

從而計(jì)算出對(duì)應(yīng)的b值；每計(jì)算出一對(duì)(a,b)，都將對(duì)應(yīng)的數(shù)組元素A(a,b)加1，即A(a,b)＝A(a,b)+1；所有的計(jì)算結(jié)束之后，在參數(shù)計(jì)算表決結(jié)果中找到A(a,b)的最大峰值，所對(duì)應(yīng)的a₀，b₀就是原圖像中共線點(diǎn)數(shù)目最多的直線方程的參數(shù)；接下來(lái)繼續(xù)尋找次峰值、第3峰值、第4峰值…第n峰值，它們對(duì)應(yīng)于原圖像中共線點(diǎn)略少一些的直線；

之后對(duì)檢測(cè)到的直線進(jìn)行長(zhǎng)度比較，篩選出儀表盤中指針?biāo)诘膬蓷l邊緣直線，即目標(biāo)直線。