唐振富 黃宏成 劉 澤

(1.上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，上海 200240；2.上汽大眾汽車有限公司，上海 201805)

基于圖像處理的汽車指針式儀表自動(dòng)檢測(cè)設(shè)計(jì)

唐振富1黃宏成1劉 澤2

(1.上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院，上海 200240；2.上汽大眾汽車有限公司，上海 201805)

TongUniversity,Shanghai, 200240; 2.SAICVolkswagenAutomotiveCorporationLtd,Shanghai, 201805)

目前我國(guó)汽車行業(yè)普遍采用人工檢測(cè)儀表的方式，傳統(tǒng)的肉眼判讀方法受人的主觀因素和外界環(huán)境的影響較大，本論文通過(guò)研究一種基于圖像處理技術(shù)的汽車指針式儀表自動(dòng)檢測(cè)方案。利用圖像處理技術(shù)，通過(guò)實(shí)現(xiàn)圖像二值化，形態(tài)學(xué)處理與細(xì)化等圖像預(yù)處理。采用計(jì)算區(qū)域特征與最小二乘法的方法識(shí)別并擬合出指針?biāo)诘闹本€，實(shí)現(xiàn)汽車儀表的指針檢測(cè)。這種方法能減少運(yùn)算量，并能準(zhǔn)確地識(shí)別出指針直線和待求指針?biāo)甘镜臄?shù)值大小。

指針檢測(cè) 二值圖像 區(qū)域特征 最小二乘法

0 引言

汽車儀表板是汽車的重要組成部分，它是汽車和人們交流信息的最直接的渠道，主要包括車速表、里程表、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速表、燃油表、水溫表等。隨著對(duì)汽車安全性的要求越來(lái)越高，對(duì)汽車儀表檢測(cè)的準(zhǔn)確性和智能化要求也日益增加。目前我國(guó)汽車行業(yè)普遍采用人工檢測(cè)儀表的方式，傳統(tǒng)的肉眼判讀方法受人的主觀因素和外界環(huán)境的影響較大，這種方法在對(duì)大批量的儀表進(jìn)行質(zhì)檢時(shí)，由于長(zhǎng)時(shí)間重復(fù)性工作將引起檢測(cè)人員的視覺疲勞，造成質(zhì)檢誤差增加，同時(shí)還存在效率低的缺點(diǎn)。為了減小質(zhì)檢誤差，提高工作效率，降低生產(chǎn)成本，運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)汽車儀表指針自動(dòng)檢測(cè)的方法越來(lái)越受到人們的關(guān)注。

目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)于指針式儀表的圖像處理與識(shí)別已展開了大量研究。例如，王博等人根據(jù)指針式儀表圖像構(gòu)造了閾值減影算法，從而實(shí)現(xiàn)了指針的檢測(cè)[1]。何智杰等人采用條件Hough變換和中心投影分析法從而實(shí)現(xiàn)指針刻度的全自動(dòng)識(shí)別[2]。檢測(cè)直線的方法有Hough 變換法[3]，此法通常先把儀表圖像轉(zhuǎn)化成二值圖像，采用細(xì)化操作后利用 Hough 變換確定指針中心線，并將該直線作為指針位置，計(jì)算指針夾角，然后利用指針與儀表刻度的線性關(guān)系計(jì)算指針讀數(shù)。目前Hough 變換方法是采用較多的方法，它在指針邊界存在噪聲干擾或者光照不均勻引起指針圖像間斷的情況下，仍具有較好的容錯(cuò)性和魯棒性[4]，Hough 變換法的缺點(diǎn)在于消耗的計(jì)算機(jī)內(nèi)存過(guò)大，使得處理時(shí)間增加，不適用于實(shí)時(shí)處理。

由于汽車儀表與其他指針式儀表具有一定的差異性，如汽車儀表中的速度表和轉(zhuǎn)速表的指針旋轉(zhuǎn)幾乎到達(dá)360°，而電壓表指針只旋轉(zhuǎn)較小的角度。因此，一般的指針式儀表指針識(shí)別算法不能完全滿足針對(duì)汽車儀表指針角度識(shí)別的特殊需要。

本文對(duì)汽車儀表指針圖像的特點(diǎn)進(jìn)行了分析提出了一種灰度相減法和最小二乘法聯(lián)用的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)儀表指針角度的識(shí)別。該方法采用灰度相減法，從兩張背景相同而儀表指針位置不同的圖像中巧妙地提取到儀表指針。然后運(yùn)用預(yù)處理，二值化，區(qū)域特征和最小二乘法識(shí)別出指針角度，計(jì)算并量化顯示發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速。

1 表盤指針角度檢測(cè)

在速度表盤指針灰度圖像的基礎(chǔ)上采用最大類間方差的閾值分割法獲得二值圖像，然后對(duì)二值圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，清除過(guò)小區(qū)域與填補(bǔ)不連續(xù)區(qū)域，最后計(jì)算二值圖像的局部區(qū)域特征，排除掉不滿足區(qū)域特征條件的局部區(qū)域，剩下滿足條件的區(qū)域即為指針圖像。

本文中儀表指針角度檢測(cè)算法的基本思想是在指針角度檢測(cè)時(shí)，只有指針在轉(zhuǎn)動(dòng)而背景圖像無(wú)變化，因此可以利用該特點(diǎn)將圖像中的目標(biāo)指針提取出來(lái)，并對(duì)其單獨(dú)進(jìn)行分析。提取指針采用灰度相減法，該方法利用兩幅指針位移變化的儀表灰度圖像相減，得到一張含有指針圖像 ，再通過(guò)預(yù)處理，二值化，即大津閾值分割法和計(jì)算二值圖像區(qū)域特征，可將指針提取出來(lái)。使用該算法的前提是兩幅圖像背景必須保證一致而只是目標(biāo)整體(指針)位置不同。然后，對(duì)指針提取后的圖像用Rosenfel細(xì)化算法[5]獲得單像素指針線。最后利用最小二乘法擬合指針，并計(jì)算出指針與原始刻度的角度。儀表指針角度檢測(cè)的具體算法流程如圖1所示。

圖1 指針檢測(cè)算法整體流程圖

1.1 灰度相減法

汽車儀表表盤指針的提取是儀表指針角度檢測(cè)的關(guān)鍵步驟，只有指針位置精準(zhǔn)，才能保證后續(xù)處理的精確度能夠達(dá)到要求。為了獲取清晰圖像，將汽車儀表放入暗箱，在夜光模式下拍攝儀表的真彩色圖像。由于獲取的彩色圖像均為24位真彩色位圖，為此需要對(duì)其進(jìn)行灰度化處理，轉(zhuǎn)化為灰度圖像。得到灰度圖像后,以汽車儀表表盤中的速度表為例，提取表盤指針的具體實(shí)現(xiàn)算法如下：

由第一個(gè)被檢角度信號(hào)獲得起始刻度圖像A(x,y)，如圖2a所示，然后在同等條件下輸入第二個(gè)被檢角度信號(hào)使得指針旋轉(zhuǎn)，獲得轉(zhuǎn)動(dòng)后的指針圖像B(x,y)，如圖2b所示。 運(yùn)用灰度相減法，C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)，相減后小于0的像素點(diǎn)處設(shè)置灰度為0，由此獲得初始位置指針圖像；D(x,y)=B(x,y)-A(x,y),相減后小于0的像素點(diǎn)處設(shè)置灰度為0，由此獲得待求速度指針圖像。至此，表盤指針圖像提取完畢。

a 初始指針圖像

b 待求指針圖像

c 灰度相減后初始指針圖像

d 灰度相減后待求指針圖像

圖3 二值化處理后指針圖像

1.2 二值化處理

經(jīng)過(guò)灰度相減法后指針被完整提取出來(lái)，然后采用最大類間方差閾值分割法獲取二值圖像，其基本思路是將圖像的直方圖以某一灰度為閾值，將圖像分成兩組并計(jì)算兩組方差，當(dāng)被分成的兩組之間的方差最大時(shí)，就以這個(gè)灰度值為閾值分割圖像。

a 圖像表面積

b 圖像表面積的一階差分

c 初始指針圖像開運(yùn)算

d 待求指針圖像開運(yùn)算

1.3 形態(tài)學(xué)處理

對(duì)于我們的目標(biāo)是一個(gè)連續(xù)區(qū)域的指針，由于噪聲大小不確定，應(yīng)用不斷增大尺寸的形態(tài)學(xué)開運(yùn)算，對(duì)于每一個(gè)開運(yùn)算，開運(yùn)算中的所有像素值的和會(huì)被計(jì)算，該和有時(shí)稱為圖像的表面積。由于連續(xù)的開運(yùn)算之間的表面積會(huì)減小，計(jì)算相鄰尺寸開運(yùn)算表面積的一階差分，所得曲線的峰值表明出現(xiàn)的對(duì)應(yīng)半徑的噪聲對(duì)象，使用略大于噪聲對(duì)象的結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行開運(yùn)算，則能清除細(xì)微噪聲。

2.4 二值圖像區(qū)域特征

對(duì)于留下的目標(biāo)區(qū)域，采用橢圓去擬合圖像中的指針區(qū)域，通過(guò)二階矩參數(shù)計(jì)算橢圓的長(zhǎng)半軸(a/2)與長(zhǎng)短軸(b/2)之比(a/b)即離心率[10,11]。

二維圖像坐標(biāo)系中，區(qū)域R的二維(p+q)階矩被定義為：

(1)

矩(n1,0,n0,1)定義是區(qū)域R的質(zhì)心坐標(biāo)，a為區(qū)域R的二維(0+0)階矩，也是區(qū)域R的有效面積(即有效像素的數(shù)目)。

(2)

橢圓的離心率與區(qū)域具有相同標(biāo)準(zhǔn)二階中心距，其值是橢圓焦距與其長(zhǎng)軸的比值，取值范圍為[0,1]，若離心率等于0，目標(biāo)形狀是標(biāo)準(zhǔn)的圓形，若離心率等于1時(shí)，目標(biāo)形狀是一條線段。因此，橢圓狀目標(biāo)的離心率應(yīng)該在0-1之間，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)，由于直線區(qū)域的具有相同標(biāo)準(zhǔn)二階中心矩的橢圓的離心率接近1，大多數(shù)具有直線型指針形狀的離心率都在0.9以上，所以可以設(shè)定閾值，例如e0=0.9,小于此閾值的區(qū)域可以認(rèn)為是噪聲，從而清除掉，留下盡可能精確的直線區(qū)域。

圖5a 初始指針圖像區(qū)域特征

圖5b 待求指針圖像區(qū)域特征

2 儀表指針角度識(shí)別

提取出指針圖像后，對(duì)圖像進(jìn)行細(xì)化操作，便于使用最小二乘法擬合直線。

2.1 細(xì)化

細(xì)化是刪除圖像邊緣像素，變?yōu)橹挥幸粋€(gè)像素寬的圖像脊，以逼近區(qū)域中心線的圖像處理方法。其目的是減少圖像冗余信息量，可以進(jìn)一步突出圖像的形狀特征，只保留區(qū)域的最基本特征。細(xì)化要求：①連通區(qū)域必須細(xì)化為連通線結(jié)構(gòu)；②細(xì)化結(jié)果至少是8連通；③保留中止線的位置；④細(xì)化結(jié)構(gòu)應(yīng)該近似于中軸線；⑤由細(xì)化引起的附加突刺應(yīng)最小。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的細(xì)化過(guò)程中，圖像集合A使用結(jié)構(gòu)元素B進(jìn)行細(xì)化用A?B表示：

(3)

其中(AΘB)表示在圖像集合A中對(duì)結(jié)構(gòu)元素B進(jìn)行匹配操作；(AΘB)c是(AΘB)的補(bǔ)集。

對(duì)圖像集合的細(xì)化是采用結(jié)構(gòu)元素序列{B}進(jìn)行的，細(xì)化過(guò)程可表示為

(4)

其中，機(jī)構(gòu)元素序列{B}={B1,B2,B3,…,Bn}

細(xì)化處理過(guò)程為：通過(guò)使用B1經(jīng)一遍處理對(duì)A的進(jìn)行細(xì)化，然后使用B2對(duì)經(jīng)B1處理A細(xì)化得到的結(jié)果再進(jìn)行細(xì)化。整個(gè)過(guò)程不斷重復(fù)直到得到的結(jié)果不發(fā)生變化。

圖6 細(xì)化后的指針圖像

2.2 最小二乘法

細(xì)化完成后，得到單像素圖像，在這里我們使用最小二乘法擬合細(xì)化后的圖像，從而擬合出指針?biāo)诘闹本€方程。

最小二乘法[6]的目的是使殘差平方和達(dá)到最小，而殘差是因變量y的觀察值與估計(jì)值之間的距離，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(5)

該表達(dá)式中的b0與b1可以根據(jù)微分方程的方法求解最優(yōu)解。

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

2.3 計(jì)算直線夾角與速度

經(jīng)過(guò)最小二乘法擬合出初始指針?biāo)诘闹本€方程為y=b1x+b0和待求指針?biāo)诘闹本€方程為y=b1x+b0從而兩條直線的夾角為

(11)

而指針可以偏轉(zhuǎn)的角度超過(guò)180°，初始指針與待求指針的夾角的取值范圍可以依據(jù)指針?biāo)涞南笙迏^(qū)域來(lái)定：

(12)

3 指針檢測(cè)試驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 汽車儀表指針角度檢測(cè)

在汽車儀表的指針檢測(cè)過(guò)程中，對(duì)不同的儀表生產(chǎn)廠家有不同的偏差標(biāo)準(zhǔn)和要求。本系統(tǒng)通過(guò)汽車儀表表盤的CAD制圖確定各指針?biāo)笝z測(cè)刻度對(duì)應(yīng)角度的理論值，由圖像處理得到指針的檢測(cè)值，偏差為二者相減所得。偏差與規(guī)定的值相比較，若在規(guī)定的值范圍內(nèi)則可判斷儀表合格。由于汽車的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速表所表示的數(shù)值具有量化特征，我們?nèi)?00 r/min為最小分度，隨機(jī)進(jìn)行角度檢測(cè)18次，試驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)如表1所示。

n1=(100*round(θ1/3.25))

(13)

3.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

汽車儀表指針角度檢測(cè)試驗(yàn)中平均誤差的大小與拍攝圖像的角度有關(guān)，拍攝角度不合適會(huì)使表盤圖像產(chǎn)生微小的形狀畸變，從而產(chǎn)生較大誤差，有可能使得正確的角度被誤判，因此選擇理想的拍攝角度是確保角度識(shí)別準(zhǔn)確性的前提。當(dāng)垂直于儀表平面并且攝像機(jī)光軸通過(guò)指針旋轉(zhuǎn)中心時(shí)所產(chǎn)生的誤差最小[7]。也有學(xué)者通過(guò)對(duì)攝像鏡頭位置進(jìn)行校正來(lái)提高指針識(shí) 別精度。由于本實(shí)驗(yàn)檢測(cè)的速度表表盤具有特殊結(jié)構(gòu)，即指針剛好壓在數(shù)字上，采用最小灰度相減法提取的指針針尖前部有輕微缺損(見圖7)，證明當(dāng)目標(biāo)物與其他類似物重疊時(shí)該方法不能完整地提取目標(biāo)物。但是，運(yùn)用最小二乘法識(shí)別指針角度，而指針輕微缺損不影響檢測(cè)最長(zhǎng)直線，因此實(shí)驗(yàn)平均誤差偏小，表明指針角度檢測(cè)算法魯棒性強(qiáng)。

由表1可見在角度較小時(shí)誤差較大，原因有可能是在運(yùn)用灰度相減法是初始指針與待求指針的位置太近，重合區(qū)域過(guò)多，使得相減后得到的指針區(qū)域過(guò)少，從而擬合直線誤差較大。在角度逐漸增大后，可以發(fā)現(xiàn)計(jì)算的角度與理論的角度的差值基本保持穩(wěn)定，小于1%，精度較高，并且量化后的發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速輸出結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相符，準(zhǔn)確度較高。

表1 指針角度檢測(cè)測(cè)試數(shù)據(jù)

圖7 輕微缺損的指針圖像

4 總結(jié)

隨著汽車工業(yè)的高速發(fā)展，汽車儀表的檢測(cè)對(duì)于汽車質(zhì)量顯得尤為重要。本文以數(shù)字圖像處理理論為基礎(chǔ)，根據(jù)汽車儀表的圖像特征，提出了基于灰度相減法的指針角度新型檢測(cè)算法。在指針角度檢測(cè)中，由于采用了抗干擾性強(qiáng)的最小二乘法算法，該方法也具有很好的魯棒性，并且處理速度較快，適合于汽車儀表測(cè)試的實(shí)時(shí)檢測(cè)。

本文提出的檢測(cè)方法簡(jiǎn)單有效，具有很好的實(shí)用價(jià)值，對(duì)于同種類型汽車儀表的檢測(cè)具有一定的

通用性。這些算法已成功應(yīng)用于基于計(jì)算機(jī)視覺的汽車儀表自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)中，還可用于指針儀表自動(dòng)生產(chǎn)線上指針儀表的自動(dòng)檢測(cè)。

[1] 王博，秦嶺松．基于計(jì)算機(jī)視覺的指針式儀表自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)[J]．計(jì)算機(jī)工程，2005,31(11):19-21.

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Automobile pointer instrument automatic detection based on image processing

TangZhenfu1HuangHongcheng1LiuZe2

(1.SchoolofMechanicalEngineering,ShanghaiJiao

At present, China auto industry instrumentation widely used artificial way, the traditional method of visually interpretation greatly influenced by subjective factors and external environment. In this paper, our research on automobiles pointer instrument automatically detection that based on image processing. We use image processing technology to achieve binary image, morphological processing, thinning and other image pre-processing．By using the method of calculating the region feature and the least square method to identify and fit the line of the pointer, it can achieve the detection of the pointer. This method can reduce the calculation complexity and accurately identify the pointer and calculate the indicated value of the pointer．

pointer detection binary image region feature least square method

1006-8244(2016)04-009-06

唐振富，

U463.7

B