廣東白云學院電氣與信息工程學院 王佳穎 柳貴東 謝曉亮 鄒潔瑩

為了更好地對指針式儀表進行自動檢定，本文提出并實現(xiàn)了一種基于改進Hough變換的指針儀表表盤識讀系統(tǒng)。首先，系統(tǒng)將相機采集的彩色圖像進行預處理。其次，利用灰度重心算法與數(shù)據(jù)擬合方法獲取表盤光學重心和直徑。再次，通過改進后的Hough算法，提取表盤刻度指針特征并分析。最后，整理并輸出檢定結果。研究成果表明，該系統(tǒng)具有較高的可靠性和實用價值。

概述：指針式儀表是檢測工具中不可或缺的一種，其具有直觀的讀數(shù)指示，結構簡單，抗干擾能力強等特點，在生產實踐中被廣泛的使用，為滿足生產要求，儀表必需定期進行檢定。目前，儀表檢定主要由人工完成，由于儀表數(shù)量龐大，檢定過程繁瑣，同時存在儀表檢定效率低，檢定精度差等問題。因此，自動儀表檢定具有重要意義。

隨著機器視覺技術的發(fā)展，研究人員對自動儀表檢定進行了研究（G.N.Miller.Automated Facility for Testing and Calibration of Differential Pressure Transmitters.Instrumentation in the Aerospace Industry.1981,27(2):443-445;J.L.Waldeck. The Development of Portable Pressure Source for the Static and Dynamic Calibration of Pressure Transducers.Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics.1987,26(6):213-230;A.Barwicz. Calibration of an Electronic Measuring System for Ultrasonic Analysis of Solutions.IEEE Trans.Instrum.Meas,1990,39(12):1030-1033;G.J.Rosasco.A Proposed Dynamic Pressure and Temperature Primary Standard.J.Res.NIST,1990,95(1):33-47;S.Huang.Calibration of an Electronically Scanned White Light Interferometric Transducer for Measurement of High Pressure.IEEE Transaction of Instrument and Measurement,1995,44(3):698-703; A.Bache.Pressure Gauges.C&I,1991,23(9):35）。T.G.Keating與H.A.Martin（T.G.Keating.The Design of a Pneumatic Pressure Reference Source with Automatic Control.Measure and Control,1980,13(9):305-309）基于自重測試儀的準確性和可靠性，描述了具有自動控制的氣動壓力參考源的設計。李沛玲和丁慶生（李沛玲.基于數(shù)字圖像處理技術的指針式儀表自動檢定系統(tǒng)[J].太赫茲科學與電子信息學報,2006,4(2):145-148）設計了基于計算機數(shù)字圖像處理技術的指針式儀表自動檢定系統(tǒng)。劉薇（基于彩色區(qū)域識別快速報警指針識別算法[J].電測與儀表,2014,51(20):25-30）等人提出了一種基于彩色區(qū)域識別的快速報警指針識別算法，該算法效率高，但算法的準確度依賴于事先采集好的模版，在表盤附著少量污漬或刻度標識具有不同顏色時，表盤判讀誤差率較高。王延華等（結合HSV與局部Hough變換的指針式儀表識別算法[J].電子設計工程,2017,25(2):110-113）人提出一種結合HSV與局部Hough變換的指針式儀表識別算法，該算法的陰影消除效果明顯，儀表讀數(shù)的相對誤差在0.3%以內。裴利強（基于機器視覺的高精度指針式儀表自動檢定系統(tǒng)研制[J].測控技術,2016,35(9):153-156）等人研發(fā)了基于機器視覺的高精度指針式儀表自動檢定系統(tǒng)，實現(xiàn)了自動儀表檢定功能，但需外加補光等裝置，設備較為復雜。唐夢婷（基于機器視覺的儀表示值識別系統(tǒng)設計[D].新疆大學,2014）設計了一種基于機器視覺的儀表示值識別系統(tǒng)，能夠在一定環(huán)境下達到自動識別示值的目的，但算法易受環(huán)境影響，無法被大規(guī)模推廣。

針對指針式儀表在自動識讀過程中所出現(xiàn)的問題，本文提出并實現(xiàn)了一種基于改進Hough變換的指針儀表表盤識讀系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用CCD工業(yè)攝像頭獲取圖像，通過基于加權平均的灰度轉換算法（彭溦汐.基于圖像識別系統(tǒng)的灰度化算法研究與效率分析[J].電子世界,2014(7):105-105;劉慶祥.彩色與灰度圖像間轉換算法的研究[J].武漢理工大學學報,2003,27(3):344-346），圖像降噪，以及二值化，對所得圖像進行預處理。根據(jù)表盤的邊界和灰度重心算法，計算出表盤的光學重心，用表盤的光學重心作為表盤的中心，再通過數(shù)據(jù)擬合計算出表盤直徑。每個刻度都需根據(jù)其相對于表盤中心的角度進行區(qū)分。且有些刻度間距很小，很容易將一個刻度和另外一個刻度混疊，需要將鑒別后的刻度位置進行校正。因此，本文利用指針式儀表表盤內部固有特性對傳統(tǒng)的Hough算法進行改進，對表盤刻度指針特征進行提取并校正。最后對結果進行優(yōu)化處理并輸出儀表檢定結果。

1 算法描述

系統(tǒng)的核心是儀表表盤信息識讀算法。如圖1所示，工業(yè)相機采集的儀表表盤圖像經過預處理、圓心標定及表盤直徑計算、提取刻度指針特征、數(shù)據(jù)處理分析、儀表檢定等5個功能模塊進行處理。

圖1 算法流程圖

1.1 預處理

所有的攝像機都存在讓圖像質量下降的問題。為改善圖像質量，減少圖像中的無用信息，圖像的預處理是有必要的。本文預處理共有三個步驟，分別是：灰度化，降噪，和二值化。

1.1.1 灰度化

彩色圖片信息量大，往往需要通過灰度化進行簡化數(shù)據(jù)。根據(jù)重要性及其它指標，將三個分量進行加權平均。傳統(tǒng)灰度轉換公式如式(1)所示：

式中：(x,y)為像素點坐標；R、G、B為三通道分量信息；Gray為灰度圖。

但實際應用中，大量的浮點運算會降低算法的運行時間，且作用微乎其微。為了避免低速的浮點運算，本文采用式(2)對RGB三分量進行加權計算。

1.1.2 降噪

降噪的目的是去除圖像的噪聲，提高圖像質量。而濾波是降噪的一種方法，在圖像濾波中，高斯濾波可用于“模糊”圖像并去除細節(jié)和噪聲，可使像素灰度平滑。其二階高斯公式如式(3)所示。

從式(3)中我們可以看出：高斯濾波模板的生成最重要的參數(shù)就是標準偏差σ。將合適的二維高斯內核與灰度圖像進行卷積處理，即可獲得降噪后的圖像，公式如式(4)所示。

1.1.3 閾值選取及二值化

要想從多值的數(shù)字圖像中提取出目標物體，最常用的方法就是圖像的二值化。首先需要設定一個閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分，大于T的像素群則為前景目標，小于T的像素群則為背景。其表達式如式(5)所示。

式中：B(x, y)為二值化后相應的圖像像素值；T為一個非負數(shù)。

對圖像進行二值化，其作用就是將圖像分成黑和白，有利于圖像的處理。但二值化算法的效果依賴于閾值的選擇。

經調研發(fā)現(xiàn)，市面上絕大多數(shù)采用的是圓形指針式儀表。根據(jù)Haralick和Shapiro提出的算法（Haralick R M.Image segmentation techniques[J].Computer Vision,Graphics and Image Processing,1985,29(1):100-132）：區(qū)域需和灰度調統(tǒng)一；區(qū)域內部應該簡單，沒有過多的小孔；相鄰的區(qū)域應該有顯著的不同值；每個部分的邊緣也應該簡單，不應凹凸不平，其空間上要準確。因此，本文采用自適應閾值法來獲取閾值，其表達式如式(6)所示。

1.2 圓心標定及表盤直徑算法

由于刻度分布在以表盤中心為圓心的圓上，確定表盤中心是識別刻度的前提。確定表盤中心的流程分為兩步。首先，提取表盤邊界。其次，根據(jù)表盤的邊界計算表盤的光學重心，作為表盤的中心。

本文通過灰度重心算法能夠方便的獲得表盤的光學重心，其公式如式(7)。

式中：S為目標區(qū)域集合，(x0,y0)是區(qū)域重心坐標。

其圓心標記效果如圖2所示，圖像中心附近十字架交叉處的坐標即為表盤的光學重心。對于大多數(shù)圓形指針式儀表來說，刻度線位于表盤邊緣內側。在獲得儀表重心位置后，若能定位表盤直徑，則可以迅速查找刻度位置。實際上，表盤直徑就是表盤邊緣距離儀表光學中心的距離。但單純地計算無法得到正確的表盤直徑，因此需要對表盤相關數(shù)值進行擬合處理，以獲取最優(yōu)解。由于預處理效果較好，本文可把圖像中目標區(qū)域集合的前景像素點的總和等效于圓的面積值，其表達式如式(8)所示。

結合圓面積公式與式(8)，可得出表盤直徑擬合公式，如(9)所示。

通過圓心標定及表盤直徑算法，我們得出表盤圓心以及表盤的直徑。

圖2 圓心標定及擬合圓

1.3 刻度指針特征識讀算法

為了獲得刻度指針特征，本文先通過Canny算子對圖像進行邊緣檢測，以減少被遍歷的像素點。提取直線的方法有很多，其中Hough變換是提取直線的常用方法，其優(yōu)點在于抗噪性能好。Hough變換的核心思想是點-線的對偶性，將圖像空間中的任意一點利用直線極坐標公式變換到極坐標空間中對應的(ρ, θ)，轉換公式如式(10)。

式中：ρ為極徑，即原點到直線的最短距離；θ為極角，即ρ與x軸的夾角；x為圖像的行坐標；y為圖像的列坐標。

通過合并同類項，化簡等過程，解得：

結合式(10)和式(12)，得出θ的取值范圍為[0, 180]度。在實際環(huán)境中，為了提高識讀的精度，圖像的像素點往往會較多，以至于Hough變換的計算量較大，不僅如此，指針式儀表的刻度范圍超出了傳統(tǒng)Hough變換的θ取值范圍，還容易造成近似角度不同位置的刻度線誤檢，漏檢等情況發(fā)生。為此，本文利用了表盤圓心與直徑信息，表盤刻度的對稱特性以及刻度與刻度之間間隔距離相等的特征。將表盤圖像豎直分為兩部分并確定表盤刻度區(qū)域，在傳統(tǒng)的Hough直線檢測算法的基礎上，修改表盤兩部分的θ取值范圍和減少運算區(qū)域。最后根據(jù)每個刻度相對于表盤圓心的角度，對檢測后的結果進行后處理，從而提取出準確的刻度值。

2 實驗驗證

根據(jù)指針儀表鑒定的要求，設計了如圖3所示的自動檢定系統(tǒng)平臺。硬件構成包括邁德威視MV-GED32M-T型工業(yè)相機、Think-Pad X230t型筆記本電腦和輔助系統(tǒng)，其中輔助系統(tǒng)包括：儀表背板、相機支架和機械滑臺。

為了有效的驗證該儀表檢定系統(tǒng)的準確性與快速性，本文利用60mm壓力表表盤，100mm壓力表表盤和100mm防震壓力表表盤進行實驗測試。將傳統(tǒng)的Hough算法與改進后的Hough算法在同一實驗條件下進行測試比較。

圖3 系統(tǒng)結構

2.1 60mm壓力表表盤識讀測試

實驗條件：光照強度1000lx，室內，鏡頭焦距和60mm壓力表表盤在同一平面。

實驗結果：

圖4 60mm壓力表原圖

圖5 60mm壓力表邊緣檢測圖

圖6 60mm壓力表刻度區(qū)域圖

圖7 60mm壓力表傳統(tǒng)Hough檢測結果

圖8 60mm壓力表改進Hough檢測結果圖

實驗分析：圖7是利用傳統(tǒng)的Hough算法在圖5的基礎上進行全局檢測后的結果圖，從圖7中可以看出在“4”刻度線的附近有一處誤判斷，以及部分判斷結果略偏移刻度線，其原因在于圖5中摻雜著無用的信息，致使傳統(tǒng)的Hough算法出現(xiàn)誤檢測以及檢測精度低的問題。而圖8是采用本文改進后的Hough算法，在刻度區(qū)域內進行識別，利用表盤內固有的特征信息對檢測結果進行修正，進而消除錯誤數(shù)據(jù)，且沒有誤消除。

2.2 100mm壓力表表盤識讀測試

實驗條件：光照強度1000lx，室內，鏡頭焦距和100mm壓力表表盤在同一平面。

實驗結果：

圖9 100mm壓力表原圖

圖10 100mm壓力表邊緣檢測圖

圖11 100mm壓力表刻度區(qū)域圖

圖12 100mm壓力表傳統(tǒng)Hough檢測結果

圖13 100mm壓力表改進Hough檢測結果圖

實驗分析：在圖12的零刻度處，由于表盤指針的影響，造成附近的刻度無法被識別出來。另外，刻度線的有用數(shù)據(jù)部分缺失，使得檢測結果參差不齊，出現(xiàn)誤檢，漏檢等問題。而本文加入了表盤固有的特征信息，使得刻度線完整精確的被提取出。不僅如此，因檢測區(qū)域的減少，致使改進后的特征提取算法比傳統(tǒng)的Hough算法在檢測時間上要快得多。

2.3 100mm防震壓力表表盤識讀測試

實驗條件：光照強度1000lx，室內，鏡頭焦距和100mm防震壓力表表盤在同一平面。

實驗結果：

圖14 100mm防震壓力表原

圖15 100mm防震壓力表邊緣檢測結果

圖16 100mm防震壓力表刻度區(qū)域圖

圖17 傳統(tǒng)Hough算法檢測100mm防震壓力表結果

圖18 100mm防震壓力表改進Hough檢測結果圖

實驗分析：由于防震油老化變黃，表盤下部分的刻度線和背景的灰度差較小，而表盤上面由空氣填充的部分中，刻度線和背景的灰度差較大，導致背景閾值前后不一致。另外，分界線在灰度、形狀、寬度尺寸等方面和刻度線有一定的可比性，容易造成混淆。在檢測過程中，由于上述原因，使得采用傳統(tǒng)的Hough算法得出的結果出現(xiàn)大量的誤檢現(xiàn)象以及漏檢測現(xiàn)象。表盤內部結構穩(wěn)定且有規(guī)律而言，利用這些前提條件，將原有的Hough算法進行優(yōu)化改進，使得檢測點準確無誤地標定在各個刻度線上。

3 結論

本文針對指針儀表在人工檢定過程中出現(xiàn)的效率低、精度差，以及現(xiàn)有自動儀表檢定系統(tǒng)存在的問題，提出基于指針式儀表表盤內部固有特性的改進Hough算法，開發(fā)了一種基于改進Hough變換的指針儀表表盤識讀系統(tǒng)的實驗設備。利用60毫米、100毫米壓力表以及100毫米防震壓力表進行測試，得到如下結論：

（1）在光照強度1000lx，室內，鏡頭焦距和表盤在同一平面的條件下，采用改進后的Hough算法識讀表盤數(shù)據(jù)較之傳統(tǒng)的Hough算法識讀表盤數(shù)據(jù)，所得到的結果更為精確且無誤讀數(shù)。其讀數(shù)可精確到表盤刻度值的1/20（人眼極限為1/4刻度值），讀數(shù)均在之內。

（2）因確定好刻度區(qū)域，使得計算范圍大大減小，5毫秒內即可完成識讀，遠高于人眼識別儀表表盤的速度。

目前的研究工作仍然存在許多改進之處，在今后的研究中可以從以下兩個方面來進一步完善系統(tǒng)：

（1）本文只對圓形指針式儀表表盤進行了深入的分析研究，而實現(xiàn)其他儀表表盤的自動檢定是未來研究的一個重要方向。

（2）為進一步提高儀表檢測效率，多個儀表同時進行檢定是個具有挑戰(zhàn)性的問題。