滕靈芝 沙寶銀

（1.煤炭科學(xué)技術(shù)研究院有限公司檢測分院，北京市朝陽區(qū)，100013；2.煤炭資源高效開采與環(huán)境保護(hù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京市朝陽區(qū)，100013）

1 引言

煤炭生產(chǎn)和消費(fèi)的地域分布決定了我國煤炭運(yùn)輸長期存在西煤東送和北煤南送的格局［1］。我國北方較大的煤炭裝船港有秦皇島港、黃驊港、唐山港曹妃甸港區(qū)，目前港區(qū)載煤船采用水尺計(jì)重的方式來確定海運(yùn)煤炭的重量，計(jì)重結(jié)果可作為商品貨物計(jì)算運(yùn)費(fèi)、交接結(jié)算、處理索賠和通關(guān)計(jì)稅等的依據(jù)［2］。其原理是通過對載煤船測定裝、卸貨物前后的平均吃水?dāng)?shù)據(jù)計(jì)算船舶排水量變化，再結(jié)合船上淡水、壓艙水以及燃油等數(shù)據(jù)計(jì)算出貨物重量。以載煤船平均運(yùn)載量6萬t計(jì)算，水尺誤差1 cm將產(chǎn)生約80 t的計(jì)重誤差。由此可見，煤炭運(yùn)輸船舶吃水深度至關(guān)重要，其精度直接影響貨物重量。

現(xiàn)今煤炭運(yùn)輸船舶水尺計(jì)重行業(yè)最普遍的測定方法是船舶吃水人工觀測法［3］，通常是專業(yè)水尺計(jì)重人員通過人工觀測直接進(jìn)行讀數(shù)。這種人工觀測水尺方法受主觀因素影響較大，容易導(dǎo)致船方、港方以及第三方之間對水尺讀數(shù)產(chǎn)生爭執(zhí)，引發(fā)糾紛。針對人工觀測吃水法的弊端，近年來各行業(yè)在水尺測量方面做了很多研究工作，包括傳 感 器 測 量 法［4-7］和 圖 像 識(shí) 別 法［8-12］。傳 感 器 測量法屬于間接測量，硬件裝置容易受浪涌情況、電磁干擾等環(huán)境因素影響，導(dǎo)致最終結(jié)果誤差較大；圖像識(shí)別法利用圖像處理技術(shù)和機(jī)器視覺，直接對水尺視頻進(jìn)行分析，但圖像分析結(jié)果常常受水尺標(biāo)記的污損、浪涌情況、水質(zhì)透明度、船體本身等因素干擾，結(jié)果不盡人意。

在借鑒圖像識(shí)別法基礎(chǔ)上，利用Lab VIEW平臺(tái)的機(jī)器視覺功能，設(shè)計(jì)了一套基于Lab VIEW軟件平臺(tái)的煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別軟件，從而提高水尺識(shí)別的準(zhǔn)確度，消除人為誤差，對提高煤炭運(yùn)輸船舶水尺讀數(shù)的客觀性、公正性、科學(xué)性具有重要意義。

2 LabVIEW軟件平臺(tái)分析

Lab VIEW是由美國國家儀器公司（NI）開發(fā)的一款適用于多操作系統(tǒng)的基于圖形程序的虛擬儀器儀表開發(fā)平臺(tái)［13］，是專為測試、測量和控制應(yīng)用而設(shè)計(jì)的系統(tǒng)工程軟件，其應(yīng)用范圍覆蓋了測試測量、嵌入式應(yīng)用、工業(yè)自動(dòng)化等眾多領(lǐng)域。LabVIEW的程序由前面板和程序框圖組成。前面板集合了用戶輸入和顯示控件，相當(dāng)于傳統(tǒng)測試儀器的面板；程序框圖包含了各種功能函數(shù)，每個(gè)功能模塊均為封裝好的子程序。功能模塊用連線構(gòu)成控制流程圖，依據(jù)連線走向決定程序的執(zhí)行順序［14］。

NI Lab VIEW機(jī)器視覺開發(fā)模塊供從事開發(fā)Lab VIEW機(jī)器視覺和科學(xué)圖像應(yīng)用的科學(xué)家、工程師和技術(shù)人員使用。該軟件包括IMAQ視覺功能庫和NI Vision Assistant（視覺助理），其中NI Vision Assistant是一個(gè)交互式的開發(fā)環(huán)境，開發(fā)人員無需編程，即能快速完成視覺應(yīng)用系統(tǒng)的模型建立和測試。視覺助理界面包括圖像預(yù)覽區(qū)、功能模塊區(qū)、處理步驟區(qū)、處理展示區(qū)四大部分。與其它視覺產(chǎn)品不同，視覺助理可自動(dòng)生成Lab-VIEW程序框圖，簡化了編程過程，提高了測試效率。Lab VIEW平臺(tái)為煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別軟件提供了非常適合的軟件開發(fā)工具。

3 煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別設(shè)計(jì)

煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)原理為：將水尺視頻進(jìn)行逐幀處理，獲取每幀圖像的水線和字符，并基于水線位置、字符坐標(biāo)等數(shù)據(jù)計(jì)算出當(dāng)幀的水尺讀數(shù)，最后通過統(tǒng)計(jì)篩選以及聚類算法計(jì)算出平均吃水值。船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別流程如圖1所示。

煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)字符識(shí)別采用OCR識(shí)別和模式匹配的方式，用戶根據(jù)實(shí)際情況選擇其中之一進(jìn)行操作，前者優(yōu)點(diǎn)是人為干預(yù)少、識(shí)別速度快，但在字符污損情況下識(shí)別率較低；后者優(yōu)點(diǎn)是字符識(shí)別率較高，但增加了人為干預(yù)且識(shí)別速度較慢。

3.1 基于OCR的水尺識(shí)別

基于OCR的水尺識(shí)別可以預(yù)先通過NI Vision Assistant進(jìn)行OCR文字識(shí)別建模，在處理步驟區(qū)調(diào)用不同的模塊對圖像進(jìn)行處理，并對各個(gè)模塊調(diào)整最佳的參數(shù)以實(shí)現(xiàn)通用有效的分析結(jié)果，達(dá)到識(shí)別水尺字符和獲取字符坐標(biāo)的目的。NI Vision Assistant建模展示如圖2所示。

基于OCR的水尺識(shí)別模型依次調(diào)用模塊為：Geometry（幾何形狀處理）、ColorPlane Extraction（顏色抽?。ookup Table（查找表）、Histogram（直方圖）、Threshold（閾值）、Gray Morphology（灰度形態(tài)學(xué)）、OCR/OCV（字符識(shí)別）。這些模塊的作用分別為：旋轉(zhuǎn)圖像角度、圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像、改善圖像對比度和亮度、獲取圖像灰度平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差等、灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像、灰度腐蝕操作減少噪點(diǎn)、字符訓(xùn)練并識(shí)別。

圖1 船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別流程

圖2 NI Vision Assistant建模展示

在該模型中，OCR/OCV模塊的OCR字符訓(xùn)練功能尤其重要，通過OCR訓(xùn)練形成字符集文件，然后圖像字符與字符集文件進(jìn)行比對獲得結(jié)果，基于OCR的水尺識(shí)別必須事先訓(xùn)練足夠數(shù)量的字符數(shù)據(jù)，為后期系統(tǒng)正確識(shí)別出字符提供依據(jù)。OCR識(shí)別訓(xùn)練如圖3所示，OCR識(shí)別效果如圖4所示。

在完成建模后，通過tools菜單中的Create LabVIEW VI功能自動(dòng)生成LabVIEW程序框圖，該程序框圖中包含NI Vision Assistant建模時(shí)一系列操作的相同功能。在此基礎(chǔ)上，對包括水線識(shí)別、高度計(jì)算等軟件功能進(jìn)行補(bǔ)充完善，最后形成完整的程序?；贠CR的水尺識(shí)別過程如圖5所示。

圖3 OCR識(shí)別訓(xùn)練

圖4 OCR識(shí)別效果

（1）圖像修正：利用IMAQ Rotate VI（旋轉(zhuǎn)子函數(shù)），對圖像進(jìn)行角度修正。

（2）水線識(shí)別：利用IMAQ Advanced Find Edge VI（高級查找邊緣子函數(shù)），通過從下往上方向查找圖像中沿某條線上的亮度變化點(diǎn)（即水線），查找到水線后，獲得水線起點(diǎn)像素坐標(biāo)（x1，y1）和終點(diǎn)像素坐標(biāo)（x2，y2），應(yīng)用線性擬合得出水線計(jì)算見式（1）：

y=a1x+b1（1）

式中：y——水線y方向像素值，px；

y——水線x方向像素值，px；

a1——水線直線斜率；

b1——水線直線截距，px。

（3）顏色抽?。撼槿〔噬矫妫肐MAQ ExtractSingleColorPlane VI（抽取彩色平面子函數(shù)），將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。

（4）形態(tài)處理：對圖像進(jìn)行去噪和濾波，并將灰度圖像的灰度平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差之和作為閾值分界點(diǎn)，利用IMAQ Threshold（閾值子函數(shù)）將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像。

（5）字符識(shí)別：創(chuàng)建OCR會(huì)話并讀取字符集文件，利用IMAQ OCR Read Text VI（字符讀取子函數(shù)）獲取包括字符數(shù)值、字符位置坐標(biāo)、字符高度寬度等字符信息。本過程中，部分污損字符和相似字符容易造成錯(cuò)誤識(shí)別，利用字符M的位置和字符排列規(guī)律獲得字符真實(shí)數(shù)值。對多個(gè)字符位置坐標(biāo)（xi，yi）進(jìn)行線性擬合，得出字符直線計(jì)算見式（2）：

y=a2x+b2（2）

式中：y——字符y方向像素值，px；

x——字符x方向像素值，px；

a2——字符斜率；

b2——字符直線截距，px。

建立水尺高度hi和像素坐標(biāo)高度數(shù)值yi的對應(yīng)關(guān)系，并進(jìn)行線性擬合，得出高度計(jì)算見式（3）：

h=a3y+b3（3）

式中：h——水尺高度值，m；

y——字符y方向像素值，px；

a3——高度直線斜率；

b3——高度直線截距，m。

（6）高度計(jì)算：根據(jù)式（1）和式（2），得出水線與字符直線的交點(diǎn)像素坐標(biāo)（xj，yj），將yj代入到式（3），即得該幀圖像的實(shí)時(shí)高度值。

（7）平均高度計(jì)算：重復(fù)計(jì)算剩余幀圖像讀數(shù)，最后對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)篩選計(jì)算出平均吃水值。

3.2 基于模式匹配的水尺識(shí)別

煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的模式匹配用于定位灰度圖像中預(yù)定模板圖像的位置，其不受圖像亮度、噪聲、偏移等因素的影響。該方法適用于在字符銹蝕污損的情況下的識(shí)別，但缺點(diǎn)是增加了人為干預(yù)且識(shí)別速度較慢?；谀Ｊ狡ヅ涞乃咦R(shí)別也可通過NI Vision Assistant進(jìn)行建模，方法與基于OCR識(shí)別描述的建模部分相似?；谀Ｊ狡ヅ涞乃咦R(shí)別過程如圖6所示。

（1）創(chuàng)建模板：用戶創(chuàng)建字符模板，輸入模板對應(yīng)的水尺高度值，保存模板。

（2）修正圖像并緩存：對圖像進(jìn)行角度修正并緩存校正后圖像，緩存的目的在于字符識(shí)別后再進(jìn)行水線查找，縮小查找區(qū)域，避免誤識(shí)別。

（3）顏色抽?。和琌CR識(shí)別中的顏色抽取步驟相同。

（4）模式匹配：讀取模板字符，利用IMAQ Match Pattern VI（模式匹配子函數(shù)）獲取模板字符在圖像中的包括字符數(shù)值、字符位置坐標(biāo)、字符高度寬度等信息；并基于字符信息得到字符直線公式、高度計(jì)算公式，公式獲得方法同OCR識(shí)別中的方法相同。

圖5 基于OCR的水尺識(shí)別過程

圖6 基于模式匹配的水尺識(shí)別過程

（5）水線識(shí)別：讀取步驟（2）中的緩存圖像，利用步驟（4）中識(shí)別出的最下方字符位置信息，在字符下方區(qū)域查找水線，并獲取水線公式。

（6）高度計(jì)算：同OCR識(shí)別中的高度計(jì)算步驟相同。

（7）平均高度計(jì)算：同OCR識(shí)別中的平均高度計(jì)算步驟相同。

4 煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用

目前，基于Lab VIEW的煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)開發(fā)完成并投入使用，該系統(tǒng)同時(shí)具備OCR和模式匹配功能。為了驗(yàn)證吃水值自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性及可靠性，2019年4月在河北省滄州市黃驊港港區(qū)，對在此靠港的8船次船舶安排了2組工作人員同時(shí)進(jìn)行吃水值比對測量，一組直接人工目測水尺，另一組采集吃水圖像后直接用系統(tǒng)分析。在比對過程中，選擇對水尺計(jì)重影響最大的船舯水尺讀數(shù)（即中間水尺讀數(shù)）作為試驗(yàn)對象，船舯位置又分為內(nèi)檔舯和外檔舯。人工目測水尺按照《進(jìn)出口商品質(zhì)量鑒定規(guī)程第2部分：水尺計(jì)重》（SN/T 3023.2—2012）的標(biāo)準(zhǔn)分析讀數(shù)。采用2種方法得到的數(shù)據(jù)對比結(jié)果見表1。

表1 煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)與人工目測方法數(shù)據(jù)比對

表1中，系統(tǒng)測量水尺值較人工目測方式的誤差率見式（4）：

E=(F-G)/G （4）

式中：E——誤差率，%；

F——軟件分析水尺值，m；

G——目測檢視水尺值，m。

從表1可以看出，8船次自動(dòng)識(shí)別軟件的檢視水尺較目測方式誤差范圍在0.000～0.012 m之間，平均誤差率為0.054%，符合水尺計(jì)重規(guī)程要求的船舶制表的準(zhǔn)確度在0.1%以內(nèi)的要求，解決了煤炭港口運(yùn)輸船舶計(jì)重系統(tǒng)吃水人工觀測法存在誤差大、效率低、糾紛多等問題。

5 結(jié)語

基于LabVIEW的煤炭運(yùn)輸船舶計(jì)重吃水值自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜情況下數(shù)字和水線的識(shí)別定位、水尺吃水值的全自動(dòng)計(jì)算，消除了人工觀測水尺的人為誤差，對于提高船舶水尺讀數(shù)的客觀性、科學(xué)性具有重要意義，但識(shí)別精度還有進(jìn)一步提高的空間。隨著圖像識(shí)別技術(shù)、人工智能技術(shù)的發(fā)展，會(huì)徹底解決水線的誤判斷問題，隨著識(shí)別精度的提高，自動(dòng)識(shí)別會(huì)完全替代人工觀測，實(shí)現(xiàn)船舶吃水快速、科學(xué)、公正鑒定。