減壓器壓力表的圖像識別研究

姜立斌

（福建省計量科學研究院，福建福州，350003）

0 引言

帶彈簧管壓力表的氣體減壓器（以下簡稱減壓器）主要用于氧氣、氫氣、氮氣、乙炔等多種類高壓氣源的壓力減低以及保持穩定的出口壓力，同時具備進口壓力降低、及保持出口壓力穩定兩種作用。安裝在高壓氣瓶上，廣泛應用于工程現場、化工、醫療衛生系統，檢疫機構，食品加工，科研等領域。主要校準參數為示值誤差、密封性以及安全閥的密封性及排氣功能，其功能直接關系到人民的生命健康及安全生產，屬于強制檢定計量器具范疇。目前國內普遍采用多種計量器具來分別校準其示值誤差、密封性及安全閥參數，需要多次拆裝減壓閥，校準效率偏低。

本項目通過編寫自動讀數系統，應用數字圖像處理技術自動獲取壓力表示值信息，研究包括儀表圖像預處理、表盤定位、指針定位和讀數等，并基于Hough變換(HT)、隨機霍夫變換(RHT)等方法，提出新的圓檢測、直線檢測以及模板匹配方法，最后用C語言實現一個儀表自動讀數的系統。其中，采用圖像識別技術對被檢壓力表的示值進行自動讀取是本項目的重中之重。

1 軟件設計

本文以帶彈簧管壓力表的氣體減壓器壓力表為例，應用圖像識別技術來實現壓力示值的自動讀取功能，具體步驟如下：

■1.1 圖像預處理

為了使圖像能夠被精確定位，在定位搜索以前，要進行圖像預處理：需要將圖像縮放、變換，并將彩色圖像轉化成256 色的灰度圖后進行處理，然后對圖像做二值化處理，再去噪、平滑、膨脹、腐蝕削弱背景干擾。其流程圖如圖1所示。

圖1 預處理流程圖

1.1.1 縮放和變換

縮放操作的主要目的是減小圖像大小，減少計算量，縮放操作不是必須的，但是如果系統對輸入圖像的大小有要求，比如需要歸一化處理，那么就需要進行縮放，常見的縮放方式有等比縮放和強制縮放。

等比縮放是指按原始圖像的長寬比例進行縮放，縮放后的圖像大小不變；強制縮放是指按照設定的長寬進行縮放，縮放后可能導致圖像變形。其實縮放屬于圖像變換中的仿射變換中的一種，相對應的還有透視變換等，這兩個變換都是圖像處理中最基本的兩種變換。

仿射變換和透視變換更直觀的叫法可以叫做“平面變換”和“空間變換”或者“二維坐標變換”和“三維坐標變換”。

仿射變換：允許圖形任意傾斜,而且允許圖形在兩個方向上任意伸縮的變換。仿射變換,可以用于保持線共點、點共線的關系,保持平行狀態,保持中點不變,保持線段比例關系不變，但是,原來的線段長度變化,原來的夾角角度變化。

透視變換：是指利用像點、透視中心、目標點三點共線的條件，按透視旋轉定律使透視面繞透視軸旋轉某一特定角度，破壞原有的投影光線束，仍能保持透視面上投影幾何圖形不變的變換。

透視變換常用在移動機器人視覺導航研究中，攝像機與地面之間有一傾斜角，而不是直接正投影，如希望將圖象校正成正投影，就需要利用透視變換。

1.1.2 灰度化

灰度化的目的之一是將原有的三通道的RGB彩色圖像轉化為單通道的灰度圖像。當R=G=B時的值就稱為灰度值，因此灰度值的取值范圍是0~255。RGB轉灰度計算公式為：

Gray = (R×30 + G×59 + B×11 + 50) / 100 (1)

轉換公式有多個，根據場景不同，有的要求效率，有的要求精度，所以最終結果可能會有一點偏差，這里給出的是一種計算效率較高的轉換公式。

對于顏色空間，在圖像處理中，常用的就是RGB和YCrCb，YCrCb常用于膚色檢測。

圖像灰度化的重要目的之一是減少處理的數據量，加快計算速度，因為灰度圖只有一個通道，只需要計算一個值即可。

1.1.3 去噪和平滑

去噪和平滑是預處理中最重要的步驟之一，去噪的效果完全可以影響最終的處理效果。這里所說的噪聲不僅僅包括設備拍攝時所產生的斑點、校驗噪聲等，還包括我們所不感興趣的部分，比如多余的點，多余的線條等等。那么對于斑點和校驗噪聲，可以使用中值濾波來進行消除，對于其他的我們不想要、不感興趣的部分，則可以通過一系列其他操作來過濾，比如模糊處理，圖像加減法等進行過濾和消除。

噪聲消除方法可分為頻域、空間域兩種類型。頻域方法在低頻部分，利用數字圖像的有用信息來進行噪聲消除。空間域法包括中值濾波器法、均值濾波器法等。

（a）中值濾波。中值濾波是基于排序統計理論的非線性信號處理技術，能有效抑制噪聲，對消除脈沖干擾噪聲具有顯著效果，同時也可一定程度上減輕圖像邊沿的模糊，用該點的一個鄰域中各點值的中值代替數字圖像中的點值，是周圍像素灰度差大的像素改取與周圍的像素值接近值，消除孤立的噪聲點，從而有效減低噪聲。中值濾波器的優點是在濾除疊加白噪聲和長尾疊加噪聲時有優勢。改進算法有權重中值濾波、基于排序閾值的開關中值濾波算法、自適應中值濾波器。中值的取值采用了分治算法，其原理是對于規模為m的問題，若容易解決則直接解決；否則將其分解為n個規模較小的問題并逐個解決，最后合并n個子問題的解，得到原問題的解。

（b）均值濾波。也稱線性濾波，主要采用鄰域平均法，均值濾波的核心思想是其將整個圖像看成是由很多灰度恒定的小塊組成，相鄰像素間相關性很強，但噪聲具有統計獨立性。故可用鄰域的均值替代原圖像中的各個像素值。該方法非常適用于去除通過掃描得到的圖像中的顆粒噪聲，對此算法進行改進算法，濾波器在進行平滑處理時，主動避開對景物邊界的平滑處理，大大降低對圖像的模糊效果。注意，均值濾波算法可使噪聲幅值減小，但范圍變大，因此圖像邊緣變得模糊。

1.1.4 膨脹和腐蝕

膨脹就是求局部最大值的操作，而腐蝕則是求局部最小值的操作。簡單來說，膨脹就是增加白色（像素值高的）區域，而減小黑色（像素值低的）的區域，腐蝕則相反。在儀表識別中通過腐蝕/膨脹操作來加強或者消除刻度區域以及指針等等。也就是說膨脹和腐蝕操作可以增強我們感興趣的區域，也可以減少噪聲，可以看作是一種濾波操作。如圖2所示為圖像預處理前后的圖片。

圖2 預處理前后對比圖

■1.2 表盤定位

針對圓形儀表來說，表盤定位常用的方法是Hough圓檢測。

傳統Hough圓檢測的步驟如下：

（1）遍歷圖像上非零像素點，然后以此點為圓心，嘗試對半徑進行縮放操作；

（2）將每一個圓心坐標和半徑映射到參數空間(a-b-r空間中)；

（3）在參數空間a-b-r中，一個圓將被映射為一個點，這些點將形成一個圓錐曲面；

（4）這些圓錐曲面將會有很多個交點，分別對這些交點進行投票(“票”即為經過該交點的圓錐曲面)；

（5）根據票數對這些交點進行排序，得票最高者即為最可能圓，次之。

在OpenCV中對傳統Hough進行了改進，速度至少提升幾個數量級，它采用的是基于梯度的Hough圓檢測。該算法首先計算像素點的梯度，然后進行縮放半徑進行找圓，這樣就把三維的參數空間轉化為二維（計算圓心和半徑），效率得到了很大的提升。

另一種效率較高的圓檢測算法為RHT（隨機Hough變換）圓檢測，它利用三點確定圓的方法，從圖像上隨機選取三個點，然后對這三點確定的圓進行投票選舉，具體過程可以參見：基于隨機Hough變換的快速圓檢測方法。

圖3 是使用Hough圓檢測定位到的圓形表盤。

圖3 使用Hough圓檢測定位到的圓形表盤

■1.3 刻度線定位與擬合

刻度在儀表自動讀數中并不作為計算依據(起始和終止刻度除外)，最終讀數僅僅依賴指針、表盤位置以及量程，因此在求儀表刻度線時可以允許少量誤差，這些誤差不會對最終結果造成影響。

對于刻度線的擬合，本質上還是對直線的擬合，因此常用的方法有最小二乘法和Hough變換擬合。我們通過多次輪廓篩選，然后計算輪廓外接矩形的中心，作為刻度點，刻度點與表盤圓心的連線作為刻度線。

根據刻度線的特點，輪廓篩選包括對輪廓的形狀、大小以及位置和角度進行篩選，滿足以下條件的輪廓將被保留，否則被剔除：

（1）輪廓點個數n(或面積)在設定的范圍內

通過判斷輪廓點的個數(或面積)，可以初步過濾掉大面積的非刻度區域。

（2）輪廓點的最小外接矩形寬w、高h的比在設定的范圍內根據刻度線的特點，刻度線的寬高比M一般在1:2~1:5之間，根據寬高比可以過濾掉相同面積的非刻度輪廓。

（3）輪廓的位置在表盤圓周附近

通過圓檢測定位到表盤后，判斷輪廓中心(x_0,y_0)與表盤圓O(a,b,r)圓心的距離d，可以過濾掉面積以及寬高比相近的輪廓。

（4）輪廓最小外接矩形的方向指向圓心

根據刻度線的特點，刻度線總是指向表盤圓心，因此根據其最小外接矩形的傾斜角度α，判斷是否是指向表盤圓心，達到最終的過濾目的。

■1.4 示數計算

儀表的最終讀數，取決于表盤圓心、指針偏移起始刻度的角度以及量程。在確定表盤圓心、指針方向以及量程后，才可以通過指針偏移角度來計算示數。很重要的一點就是計算起始/終止刻度的位置。

起始/終止刻度的確定可以先使用刻度擬合法來找出刻度，再根據刻度的位置關系來確定起始/終止刻度，但是由于受旋轉，噪聲等影響，定位結果往往差強人意，而最終讀數又與起始坐標密切相關，所以為了保證其精度，課題采用分段定位的方式識別讀數。

2 結束語

經一段時間的實際使用，證明該裝置運用圖像識別技術，可正常識別被檢減壓閥壓力表的讀數，并將其數據傳輸到電腦端。該裝置精度高，性能穩定，可用于開展壓力表檢測工作，提高了計量檢測的檢測效率和準確性。