一種指針式壓力表刻度圓心檢測方法

摘" 要：通過機(jī)器視覺自動(dòng)識(shí)別指針式儀表的指針示數(shù)需要基于準(zhǔn)確的刻度圓心。以指針式壓力表為研究對象，提出一種基于圖像處理的指針式壓力表的刻度圓心檢測方法，對壓力表圖像進(jìn)行分割、過濾后，利用連通域分布及形態(tài)過濾分割得到部分刻度線，通過多次最小二乘法擬合求得刻度圓心。對比實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，提出的方法對儀表刻度圓心的檢測成功率高，擬合位置比較準(zhǔn)確，并且基于獲得的刻度圓心，機(jī)器視覺能自動(dòng)識(shí)別獲得精確的表盤指針示值結(jié)果。

關(guān)鍵詞：指針式儀表；自動(dòng)讀數(shù)；圖像處理；刻度圓心；最小二乘法

中圖分類號：TP216+.2" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）12-0023-05

Abstract： The detection of the reading of a pointer-type meter by machine vision should be based on an accurate center of calibration circle. Targeting on the pointer-type pressure gauge， this study proposed an image-processing-based method to detect the calibration circle center. After the image of the pressure gauge is segmented and filtered， part of the calibration line is obtained by connected domain distribution and morphological filtering segmentation， and the calibration circle center is obtained by ordinary least square for several times. The experimental results show that the proposed method has a high success rate in detecting the calibration circle center of the instrument， and the fitting position is more accurate; and based on the obtained calibration circle center， machine vision can automatically identify and obtain accurate dial pointer results.

Keywords： pointer-type meter; automatic reading; image processing; calibration circle center; ordinary least square

常見的指針式儀表有電能表、溫度表、濕度表和機(jī)械式壓力表等。指針式儀表憑借其無源、純機(jī)械結(jié)構(gòu)性等特性，在材料成型、食品加工等工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域被廣泛使用，通過對生產(chǎn)環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測，為生產(chǎn)過程提供必要的安全保障。然而，受限于工業(yè)現(xiàn)場的安全性，管理人員可能無法隨時(shí)進(jìn)出查看儀表信息，而有些現(xiàn)場則是儀表的安裝位置不利于靠近查看。為了實(shí)現(xiàn)對工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場的實(shí)時(shí)監(jiān)控，給自動(dòng)化生產(chǎn)控制系統(tǒng)提供反饋信息，近年來巡檢機(jī)器人開始被用于做現(xiàn)場巡視，利用其機(jī)器視覺查看儀表的示數(shù)信息[1-3]。

指針式儀表的示數(shù)識(shí)別主要是基于圖像處理的基本原理，通過對儀表的圖像做分割、過濾，識(shí)別儀表的刻度線和指針圖像，然后根據(jù)刻度線和指針的擺角信息等換算得到儀表的示值。唐靜宜等[4]提出一種完全基于Hough變換法識(shí)別刻度線和指針旋轉(zhuǎn)角度的方法，可換算得到較為準(zhǔn)確的儀表示值讀數(shù)結(jié)果。Yang等[5]基于圓形區(qū)域累積直方圖（CRH）提出了一種精確定位指針的方法，結(jié)合基于標(biāo)度區(qū)域色域特征得到標(biāo)度范圍進(jìn)而得到儀表示值。Lai等[6]提出一種基于標(biāo)尺搜索的指針式儀表讀數(shù)算法，通過Hough變換識(shí)別指針尖端，計(jì)算指針尖端與兩側(cè)刻度線的距離得到儀表示值。徐發(fā)兵[7]給出了一種改進(jìn)的EAST算法，可實(shí)現(xiàn)儀表圖像的文本檢測，通過獲取刻度線之間夾角和刻度圓心及判別指針擬合直線，通過角度法計(jì)算得到較為準(zhǔn)確的儀表示值。劉聰[8]提出直接利用深度學(xué)習(xí)DeepLabV3+模型進(jìn)行指針識(shí)別，通過先驗(yàn)參數(shù)直接計(jì)算得到儀表示值。

上述研究文獻(xiàn)采用不同的方式實(shí)現(xiàn)了指針式儀表示數(shù)的自動(dòng)識(shí)別，但通常直接認(rèn)為指針旋轉(zhuǎn)中心和刻度圓心是重疊的，直接將指針指示參數(shù)代入標(biāo)度參數(shù)中計(jì)算得到結(jié)果。然而，由于儀表的制造工藝要求級別不同，有些儀表存在指針旋轉(zhuǎn)中心和刻度圓心不重疊的情況。如果忽略刻度圓心的實(shí)際位置，直接代入指針的角度換算表盤示值，會(huì)加大讀數(shù)誤差。本文以（1.0～4.0）級圓盤指針式壓力表為研究對象，研究儀表示數(shù)的自動(dòng)識(shí)別問題中的刻度圓心檢測問題，通過刻度線形態(tài)及分布特征初步篩選部分刻度線，基于最小二乘法多次迭代擬合得到刻度圓心。最后，通過不同算法的對比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證刻度圓心檢測算法的有效性，以及代入方法后自動(dòng)讀數(shù)識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確度。

1" 圖像預(yù)處理

為減少運(yùn)算量和時(shí)間，降低算法復(fù)雜度，同時(shí)為識(shí)別算法做準(zhǔn)備，首先將一般色彩圖像（圖1（a））轉(zhuǎn)換成灰度圖像（圖1（b）），或使用黑白攝像頭直接采集灰度圖像。攝像頭直接采集的原圖像不可避免帶有一定的噪聲，采用3×3大小的低通高斯濾波器核對原圖像進(jìn)行低通平滑濾波，過濾圖像部分噪聲，得到平滑圖像（圖1（c））。圖像中儀表刻度線和指針與儀表分度盤背景灰度具有較大對比度，對其進(jìn)行二值化和形態(tài)學(xué)開運(yùn)算，可進(jìn)一步減少圖像數(shù)據(jù)量，使圖像變簡單，同時(shí)凸顯刻度線與指針等感興趣的區(qū)域輪廓。

考慮到表盤可能存在亮度不均勻的情況，采用自適應(yīng)平均閾值的二值化法[9]，可表示為

g（x，y）=maxValue，f（x，y）gt;T（x，y）" 0" ，f（x，y）≤T（x，y） ，" （1）

式中：f（x，y）為圖像（x，y）處灰度值；g（x，y）為二值化圖像（x，y）處灰度值；maxValue為圖像二值化后灰度最大值，一般取255；T（x，y）為自適應(yīng)閾值，由式（2）計(jì)算得到。

自適應(yīng)閾值T（x，y）大小等于圖像（x，y）處n×n的領(lǐng)域內(nèi)灰度值的平均值減常數(shù)C，可表示為

T（x，y）= -C ， （2）

式中：n取奇數(shù)，常數(shù)C可取任意實(shí)數(shù)。

圖像經(jīng)過灰度化、低通高斯平滑過濾及二值化和形態(tài)學(xué)開運(yùn)算后得到二值化圖像（圖1（d））。二值化圖像舍棄與識(shí)別無關(guān)的背景圖像，降低圖片信息量與干擾噪聲，有效地凸顯了刻度線、指針等需要識(shí)別的區(qū)域，為后續(xù)識(shí)別算法做好準(zhǔn)備。

2" 刻度圓心的標(biāo)定

刻度圓心作為構(gòu)建圓形儀表標(biāo)尺系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其位置偏移會(huì)直接造成擬合得到的指針位置和角度的偏移，導(dǎo)致儀表示值計(jì)算誤差增大，因此刻度圓心的正確標(biāo)定具有十分重要的意義。根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，（1.0～4.0）級指針式壓力表刻度線在分度盤上以分度盤圓心為中心環(huán)形排列，零刻度線位于標(biāo)度的左端或下端，從零向右、順時(shí)針或向上標(biāo)度。刻度線分為長、中、短3種，長刻度線采用半粗線，半粗線部分的寬度為短標(biāo)線寬度的3倍。若設(shè)長刻度線為l，3種刻度線長度分別為l、0.75l和0.5l；設(shè)標(biāo)線寬度為d，其中長刻度線半粗部分寬度為3d。3種刻度線長寬比分別為3d/l、d/0.75l、d/0.5l，中刻度線長寬比最大。

分析儀表刻度線特征，可知標(biāo)度間距相等，相似刻度線長邊和間距相等，刻度線形狀近似矩形，刻度線的連通域的最小外接矩陣應(yīng)與刻度線具有一致的幾何形態(tài)且各刻度線之間不連通，在二值化圖像中就是每個(gè)刻度對應(yīng)一個(gè)連通區(qū)域。對預(yù)處理得到二值化圖像做連通域分析，分割圖像標(biāo)記連通域，將連通域ci組成連通域集合C={ci，i=1，2，3，…，n}。

當(dāng)連通域最小外接矩陣長寬比大于某一閾值時(shí)，認(rèn)定該連通域?yàn)榉强潭染€連通域，在二值化圖像中將相應(yīng)的連通域包含的所有像素灰度值設(shè)為0。可表示為

， （3）

式中：ci為第i個(gè)連通域，ci（i=1，2，···，n；ci∈C）；D 為第i個(gè)連通域的最小外接矩陣的長寬比；q為長寬比過濾閾值，一般q=0.2。

通過式（3）運(yùn)算，得到包含連通域集合Ca={ci，i=1，2，3，…，na}的過程圖像P（Ca）。

構(gòu)建一個(gè)na階矩陣Al，矩陣lij元素由式（4）求得

lij=dij， |limax-ljmax| ≤10，" |limax-ljmax| gt;1，" （4）

式中：dij為連通域ci與連通域cj二者最小外接矩陣幾何中點(diǎn)的距離，ci，cj∈Ca；limax，ljmax分別為連通域ci與連通域cj二者最小外接矩形最長邊長。

將矩陣Al每行最小的lij（n=0，1，2，···，n）構(gòu)成集合L1，將L1通過式（5）進(jìn)行迭代歸并，統(tǒng)計(jì)計(jì)算集合L1眾數(shù)lm1中的異眾比？淄r1。提取9次迭代過程中最小異眾比？淄r1對應(yīng)眾數(shù)lm1所代表的連通域?qū)Γ╟i，cj）組成連通域集合Cb={ci，i=1，2，3，…，nb}，標(biāo)記連通域的過程圖像P（Cb）。

yg= ×n+[y mod 10]×10，n=1，2，…，9，（5）

式中：[x]為取整函數(shù)，mod為取余函數(shù)。

連通域ci（i=1，2，··· ，nb；ci∈Cb）最小外接矩形長邊長li構(gòu)成集合L2，重復(fù)上述統(tǒng)計(jì)計(jì)算過程，進(jìn)一步篩選過濾標(biāo)線連通域集合。通過標(biāo)度初篩算法得到初步篩選標(biāo)線圖像P（Cc）。

連通域ci（i=1，2，···，nc；ci∈Cc）最小外接矩形幾何中心應(yīng)近似地落在一個(gè)圓上，可以根據(jù)這些點(diǎn)坐標(biāo)通過最小二乘法做圓擬合求得，標(biāo)度圓心和半徑。最小二乘法擬合圓心對離群點(diǎn)非常敏感，所以采用多次最小二乘法多次擬合，提高擬合所得刻度圓心精度和半徑。算法流程如下（圖2）。

1）連通域ci（i=1，2，···，nc；ci∈Cc）最小外接矩形幾何中心作為擬合數(shù)據(jù)集，利用最小二乘法進(jìn)行圓擬合，求得圓U1中心O1坐標(biāo)（xO1，yO1）和半徑rO1。采用中點(diǎn)擬合的圓U1不能完全包含所有標(biāo)度，故需要利用遠(yuǎn)心端點(diǎn)再次擬合圓。

２）計(jì)算坐標(biāo)（xO０，yO０）到連通域ci（i=1，2，···，nc；ci∈Cc）最小外接矩形短邊中點(diǎn)距離，求其最小外接矩形遠(yuǎn)心短邊中點(diǎn)坐標(biāo)（xfmi，yfmi），i=1，2，···，nc。以遠(yuǎn)端邊線段中點(diǎn)作為擬合數(shù)據(jù)集，進(jìn)行二次圓擬合，求得圓U2中心O2（xO2，yO2）和半徑rO2，計(jì)算連通域ci（i=1，2，···，nc；ci∈Cc）最小外接矩形長邊的平均值LDa。

3）由于最小二乘法對擬合數(shù)據(jù)分布的敏感性，需要盡可能多的刻度線作為擬合數(shù)據(jù)集，對中心進(jìn)行再擬合定標(biāo)。所有刻度線的遠(yuǎn)心短邊中點(diǎn)大致落在一個(gè)以ro2為半徑的圓上，其中短、中、長刻度線幾何中點(diǎn)分別落在以rO2-0.5LDa、rO2-0.75LDa、rO2-LDa的為半徑3個(gè)圓上，而且這4個(gè)圓應(yīng)有同一圓心；刻度線過遠(yuǎn)心短邊中點(diǎn)和幾何中點(diǎn)的中線的延長線應(yīng)穿過同一圓心。計(jì)算連通域ci（i=1，2，···，na；ci∈Ca）最小外接矩形幾何中心、遠(yuǎn)心短邊中點(diǎn)到圓心O2的距離Dmmi、Dfmi。當(dāng)（rO2-0.1LDa）lt;Dfmilt;（rO2-0.2LDa）且（rO2-0.1LDa）lt;Dmmilt;（rO2-1.5LDa），可認(rèn)為連通域ci為刻度線連通域，組成連通域集合Cd={ci，i=1，2，3，…，nd}。以連通域ci（i=1，2，···，nd；ci∈Cd）的遠(yuǎn)心短邊中點(diǎn)進(jìn)行第三次圓擬合，求得刻度線環(huán)U3中心O3（xO3，yO3）和半徑rO3。

通過上述算法處理后，由多次最小二乘法擬合得到的儀表刻度圓心為圓心O3、標(biāo)度半徑為rO3，同時(shí)也可以得到涵蓋絕大部分刻度線的圖像P（Cd）。但當(dāng)指針和任意的刻度線重合后，圖像二值化后的指針和刻度線的圖像發(fā)生粘連，改變了刻度線連通域的幾何形態(tài)，被標(biāo)度初篩算法所過濾，在圖像P（Cd）中可發(fā)現(xiàn)對應(yīng)的刻度線丟失，因此要再對刻度線進(jìn)行識(shí)別，儀表獲得完整的刻度線參數(shù)，構(gòu)建儀表標(biāo)尺系統(tǒng)。

3" 算法測試

本章將通過對比實(shí)驗(yàn)測試本文提出的表盤刻度圓心檢測方法，選用的對比對象為常規(guī)的重心法和文獻(xiàn)[10]提出的方法，其中重心算法標(biāo)定的中心是儀表背景白色區(qū)域的質(zhì)心，文獻(xiàn)[10]所標(biāo)定的刻度圓心是指針旋轉(zhuǎn)中心。通過對比3種方法在壓力表表盤圖像做刻度圓心識(shí)別的結(jié)果，驗(yàn)證本文方法準(zhǔn)確性。最后，通過儀表的示值識(shí)別實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法的可靠性。

3.1" 刻度圓心檢測方法測試

本文提出的刻度圓心檢測算法以（1.0～4.0）級指針式壓力表為實(shí)施對象。因此，實(shí)驗(yàn)選擇1.6級的Y-100、（0～0.25） MPa和（0～1.6） MPa量程范圍的壓力表，以其零示值的圖像測試刻度圓心的檢測算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。由圖3（c）可以看出，3種算法均可識(shí)別到刻度圓心，但是相比之下重心算法所標(biāo)定的中心偏移最嚴(yán)重，效果最差，而本文算法與文獻(xiàn)[10]提出的方法測得的刻度圓心則很接近。圖3（d）的結(jié)果中，文獻(xiàn)[10]提出的算法對旋轉(zhuǎn)中心標(biāo)定失敗，因?yàn)闆]有檢測到指針中心存在高亮區(qū)域。由結(jié)果可知，本文算法對儀表刻度圓心的檢測成功率高，且擬合出來的位置比較準(zhǔn)確。這也有助于降低后續(xù)示值計(jì)算中由儀表指針旋轉(zhuǎn)中心和刻度圓心的不重疊引入的誤差。

3.2" 儀表示數(shù)識(shí)別測試

將本文提出的刻度圓心檢測算法與指針識(shí)別方法結(jié)合，對1.6級的Y-100、（0～1） MPa壓力表不同示值的圖像進(jìn)行示值識(shí)別，并將結(jié)果與文獻(xiàn)[7]提出的方法及人工讀數(shù)的結(jié)果做對比。其中，人工讀數(shù)按國家相關(guān)檢定規(guī)程讀數(shù)方式讀數(shù)，按分度值的1/5估讀，即估讀到0.004 MPa。讀數(shù)計(jì)算結(jié)果見表1。文獻(xiàn)[7]算法讀數(shù)誤差平均值為0.001，標(biāo)準(zhǔn)差為0.003 5；本文算法讀數(shù)誤差平均值為0.000 2，標(biāo)準(zhǔn)差為0.001 2。本文算法讀數(shù)性能優(yōu)于文獻(xiàn)[7]算法，且計(jì)算方式更貼近指針式壓力表實(shí)際使用讀數(shù)情況。

4" 結(jié)束語

本文以（1.0～4.0）級圓盤指針式壓力表為研究對象，設(shè)計(jì)了一種基于圖像處理的指針式壓力表的刻度圓心檢測方法。對表盤二值化的圖像篩選部分刻度線，然后基于最小二乘法多次迭代擬合得到刻度圓心。對比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法對儀表刻度圓心的檢測成功率高，擬合的刻度圓心位置比較準(zhǔn)確。在儀表圖像的示數(shù)識(shí)別中應(yīng)用本文提出的算法，能得到相對準(zhǔn)確的讀數(shù)結(jié)果。

參考文獻(xiàn)：

[1] 孫芝強(qiáng).基于機(jī)器視覺的指針式儀表讀數(shù)自動(dòng)識(shí)別研究與實(shí)現(xiàn)[D].曲阜：曲阜師范大學(xué)，2021.

[2] 李遜存，盧俊，楊汝貞.電廠儀表自動(dòng)巡檢機(jī)器人系統(tǒng)[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2021（S1）：390-394.

[3] 施會(huì)斌.變電站巡檢機(jī)器人自動(dòng)抄表研究[D].成都：西南交通大學(xué)，2021.

[4] 唐靜宜，唐波，付小梅，等.基于圖像識(shí)別的儀表讀數(shù)全自動(dòng)檢測技術(shù)[J].電子器件，2021，44（3）：725-730.

[5] YANG Z ，NIU W， PENG X， et al. An image-based intelligent system for pointer instrument reading[C]// IEEE International Conference on Information Science amp; Technology. IEEE，2014.

[6] LAI H W， KANG Q， PAN L， et al. A novel scale recognition method for pointer meters adapted to different types and shapes[C]// 2019 IEEE 15th International Conference on Automation Science and Engineering （CASE）. IEEE， 2019.

[7] 徐發(fā)兵.刻度均勻的圓形指針式儀表檢測與識(shí)別方法研究[D].武漢：武漢科技大學(xué)，2019.

[8] 劉聰.指針式儀表識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].北京：北京郵電大學(xué)，2021.

[9] HUANG C， CHEN D， TANG X. Implementation of workpiece recognition and location based on opencv[C]//2015 8th International Symposium on Computational Intelligence and Design （ISCID）. IEEE，2016.

[10] GAO J， GUO L， LV Y， et al. Research on algorithm of pointer instrum.ent recognition and reading based on the location of the rotation center of the pointer[C]//2018 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation （ICMA）. IEEE，2018：1405-1410.