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          基于圖像處理的指針式儀表示數(shù)自動(dòng)判讀算法研究

          作者:李瑩 時(shí)間:2015-06-08 來源:電子產(chǎn)品世界 收藏
          編者按:本文為了獲取指針式儀表的示數(shù),研究了基于圖像處理的示數(shù)自動(dòng)判讀算法。根據(jù)采集到的儀表示數(shù)圖像,首先采用預(yù)處理增強(qiáng)、降采樣及二值化、旋轉(zhuǎn)投影指針的方法提取出指針?biāo)诘膮^(qū)域;然后選取備選區(qū)域并進(jìn)行二值化處理,在備選區(qū)域中定位了針尖的位置;最后對(duì)刻度線進(jìn)行標(biāo)記和排序,完成了示數(shù)判讀。結(jié)果表明,測量的214幅圖像中,誤差小于儀表最小分度值5%的讀數(shù)占85.05%。

            (1)以ROIBW任一刻度線為起始,其中心點(diǎn)為Ps,刻畫待搜索區(qū)域,該區(qū)域?yàn)閮A斜矩形,長和寬分別是wshs。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/274754.htm

            (2)使用基于LoG算子邊緣檢測的方法對(duì)搜索區(qū)域進(jìn)行,再由Ps出發(fā),沿過該點(diǎn)且與刻度線垂直的直線方向搜索相鄰的刻度線。

            (3)標(biāo)記搜索到的相鄰刻度線,記錄中心坐標(biāo)、刻度線長度、與水平軸夾角,更新起始點(diǎn)Ps,刻畫新的待搜索區(qū)域繼續(xù)搜索。

            (4)若沿某方向搜索不到新的刻度線,說明該方向搜索完畢,返回起始刻度線,轉(zhuǎn)換搜索方向繼續(xù)搜索標(biāo)記至結(jié)束。

            逐步搜索標(biāo)記刻度線的實(shí)例如圖5所示,矩形框?yàn)樗阉鲄^(qū)域,兩個(gè)箭頭表示搜索方向。

          3.2 刻度線排序

            標(biāo)記完所有刻度線后設(shè)置參考點(diǎn),并結(jié)合已知儀表指針的旋轉(zhuǎn)方向?qū)⒖潭染€排序。參考點(diǎn)設(shè)置方法為:設(shè)兩個(gè)方向搜索到的末端兩條刻度線中心點(diǎn)分別是p1(x1, y1)p2(x2, y2),參考點(diǎn)坐標(biāo)可設(shè)為,h是原圖像的高度。

          3.3 讀數(shù)

            通過計(jì)算針尖位置和參考點(diǎn)連線的斜率,可以確定針尖位于哪兩條刻度線之間,記這兩條刻度線的序號(hào)為n1n2(n2>n1),同時(shí)計(jì)算針尖到這兩條刻度線所在直線的距離為d1d2,則讀數(shù)V的計(jì)算方法為:

          (10)

            其中,S是儀表的量程,u是儀表的最小分度值,n'是搜索到的刻度線數(shù)目。

          4 實(shí)驗(yàn)及評(píng)價(jià)

            為了驗(yàn)證本文方法的準(zhǔn)確性,測量了該公司214幅的圖像。定義誤差,其中V是本文算法的讀數(shù),V'是肉眼讀數(shù),將判讀結(jié)果列于表1。有5幅圖像由于光線太暗,導(dǎo)致無法正確標(biāo)記刻度線;有85.05%的讀數(shù)誤差小于儀表最小分度值的5%,讀數(shù)誤差大于儀表最小分度值10%的僅4.20%,證明本文算法的準(zhǔn)確率較高。

          5 結(jié)論

            (1)首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理增強(qiáng),然后對(duì)圖像進(jìn)行,之后進(jìn)行旋轉(zhuǎn)投影提取出指針?biāo)诘膮^(qū)域。

            (2)在指針兩端分割出兩塊區(qū)域,基于LoG算子邊緣檢測的二值化方法在子區(qū)域中篩選出針尖的區(qū)域,并對(duì)針尖定位。

            (3)采用逐步搜索的方法標(biāo)記刻度線,并對(duì)刻度線排序,從而實(shí)現(xiàn)示數(shù)讀數(shù)。

            (4)判讀了214幅圖像的讀數(shù),85.05%的讀數(shù)誤差小于儀表最小分度值的5%,讀數(shù)誤差大于儀表最小分度值10%的僅4.20%,證明本文算法的準(zhǔn)確率很高。

          參考文獻(xiàn):

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            [4] Lee C C, Shih C Y, Lee S K, et al. Enhancement of blood vessels in retinal imaging using the nonsubsampled contourlet transform[J]. Multidimensional Systems and Signal Processing, 2012,23(4):423-436

            [5] 羅松,王俊峰,唐鵬,等.面向條碼識(shí)讀的自適應(yīng)二值化改進(jìn)算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2013,34(4):1324-1330



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