馬景利

（天津維迪科技有限公司，天津 300354）

0 引言

在技術(shù)的成熟下，各類數(shù)字式、電子式儀表在工業(yè)生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用，這類儀表應(yīng)用便利、精度高。但是，由于生產(chǎn)中需要面臨嚴峻的環(huán)境，這類儀表在應(yīng)用中會出現(xiàn)一系列的問題，在這一背景下，指針儀表誕生，指針儀表具有傳統(tǒng)數(shù)字式、電子式儀表的防水、抗干擾、耐油污特性，在應(yīng)用早期，人們對指針儀表讀數(shù)的識別采用的多是肉眼判斷方式，不可避免的會產(chǎn)生各類問題，為了提高指針儀表讀數(shù)識別的精度，發(fā)展自動識別技術(shù)勢在必行。

1 指針儀表讀數(shù)的識別準則

保證指針儀表讀數(shù)的識別精度是識別技術(shù)的重點。在以往的人工識別中，人眼睛需要與指針尖端構(gòu)成直線、儀表表盤平面保持垂直，若三者不垂直，那么讀出結(jié)果必然會與真實值之間出現(xiàn)誤差。自動識別系統(tǒng)采集到的儀表圖像，會出現(xiàn)幾何變形或者其他畸變。目前常用的固定視點指針讀數(shù)識別系統(tǒng)，儀表、攝像頭位置是固定的，采集到的圖像也很少會出現(xiàn)形變問題，因此，在具體的識別中，只要補償誤差即可滿足要求[1]。

2 常見指針儀表讀數(shù)識別系統(tǒng)分析

2.1 精度檢測系統(tǒng)

在指針儀表的制造和生產(chǎn)上，需要借助指針儀表精度檢測系統(tǒng)來分析儀表精度，看指針儀表合格與否，在計量工作中，也需要通過該種方式來檢測計量單位。在指針儀表精度檢測系統(tǒng)的設(shè)計中，考慮到檢測儀表、被檢設(shè)備之間是分離的，可以按照認為設(shè)定的方式來檢測，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性與識別率。精度檢測系統(tǒng)主要為固定視點讀數(shù)，研究的內(nèi)容集中在圖像噪聲去除、光照成像原理、刻度線提取識別、刻度線分割幾個方面。

2.2 設(shè)備狀態(tài)檢修系統(tǒng)

利用設(shè)備狀態(tài)檢修系統(tǒng)能記錄設(shè)備各類運行狀態(tài)的變化，如果物理量超過額定值，那么就會發(fā)出警報，設(shè)備狀態(tài)檢修系統(tǒng)有基于云臺系統(tǒng)，也有基于固定視點的識別系統(tǒng)。其中，基于云臺的系統(tǒng)更加靈活，在指針儀表數(shù)量較多的情況下，可以將其設(shè)置在不同的位置，有效降低了系統(tǒng)的研發(fā)、施工與維護成本。

3 指針儀表讀數(shù)識別

在指針儀表讀數(shù)識別技術(shù)中，最關(guān)鍵的內(nèi)容就是指針的識別，只有精準識別出儀表圖像指針刻度角度和指向，才能精準計算出指針讀數(shù)。

3.1 指針分割

指針分割不同于傳統(tǒng)的表盤分割，在分割方式上，采用的是邊緣檢測法。在具體的檢測中，受到光照因素的影響，會給儀表圖片指針帶來陰影，傳統(tǒng)的閾值分割法，無法充分將陰影和指針區(qū)分開來；同時，指針所在表盤中有大量的儀表字符符號，這類符號常常與指針位于相同位置，閾值分割法無法將兩者中分分割出來。考慮到上述因素，在指針的分割上，需要優(yōu)先使用邊緣檢測分割法。在具體的應(yīng)用上，需要采用滯后閾值法來確定閾值與邊緣點，即高閾值、低閾值，標記好灰度值高于高閾值的梯度向度，再標出低閾值像素，該種方法對圖像產(chǎn)生的影響非常小，有效避免了閾值偏高或者虛假邊緣的問題[2]。

3.2 指針識別

在儀表中觀察的指針與從表面看到的指針是不同的，如果可以將指針分割出來，即可得到具體的角度，表盤上的指針會受到符號、數(shù)字、螺釘?shù)纫蛩氐挠绊?，在單獨分割上，難度較高，基于此，可以根據(jù)特征點的不同來進行識別。

3.3 指針針尖識別

在指針識別完成后，即可分析出大概的指針范圍，針對指針針尖的識別，只要利用形態(tài)學處理方式，即可提取出指針邊緣。

4 儀表刻度線識別方式

在指針儀表讀數(shù)的識別中，儀表刻度線的識別也是一個重要內(nèi)容，在已經(jīng)知曉指針角度與方向時，對于儀表刻度線的識別，可以分為兩種方式。第一種即通過夾角比例的計算來得出刻度總數(shù)；第二種是分析儀表刻度角度來對指針角度也與其他刻度角度來對比，判斷出指針位置對應(yīng)的讀數(shù)，無論是采用哪一種方法，必須要做好刻度的分割與識別工作[3]。

4.1 刻度圈的分割方式

在圖像的分割上，包括基于邊界、基于區(qū)域兩種方式，利用基于邊界的方式，可以分析出邊緣輪廓，得到完整性閉合邊界?；趨^(qū)域的分割方式，能得到閉合性邊界，在圖像閾值選擇問題、噪聲問題的限制下，會影響目標分割的效果。

4.2 刻度圈的細化方式

所謂圖像細化，即將圖像像素連續(xù)刪除，剩下骨架，在圖像細化的過程中，要保證骨架連通性。通過對刻度圈的細化，可以簡化數(shù)字圖像線條，將其簡化為簡單的數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)，細化冗余信息。對于刻度圈細化的目的并不是為了簡單得到骨架，還要改善圖像，確保得到的骨架大小和形狀與圖像保持一致。

在細化算法的設(shè)置上，要保證目標的連通性，看像素被刪除后，連通性是不是會發(fā)生改變，基于此，要從全局角度來分析、考慮，同時，在細化算法時，比需要關(guān)注噪聲對于圖像產(chǎn)生的影響，如果圖像中有噪聲，不會影響細化像素，那么在細化的過程中，即可將其保存，如果無法做出準確的判斷，就需要將其刪除[4]。

4.3 圖像細化的要求

對于圖像的細化，需要遵循如下幾個原則：

①在細化結(jié)束后，其骨架連通性需要與原有圖像保持一致；

②維持好原圖像的細節(jié)特征；

③禁止刪除線條端點；

④對于原圖線條的交叉點，在細化結(jié)束后，不能改變位置，且依然要保持其為交叉點；

⑤保證細化算法的使用性，控制好所用時間。

5 指針儀表讀數(shù)的計算方式分析

在指針識別完成，位置確定完畢，且刻度圈識別完成后，即可對刻度圈做出細化操作，應(yīng)用分支提取算法來將刻度圈、刻度線之間分離開來，這樣，即可獲取到儀表的具體讀數(shù)。

5.1 確定刻度線位置

為了精確的確定好刻度線位置，需要利用參數(shù)類表述出具體位置，目前常用的方式就是向量夾角的方式，將向量起點設(shè)為回轉(zhuǎn)中心，向量夾角處于0°-180°之間，并確定好指針、刻度的象限。

關(guān)于刻度點象限的確認方式上，可以采用這樣的方式：

如果回轉(zhuǎn)中心坐標是（x0，y0），那么對應(yīng)的刻度點坐標就是（x，y），此時，即可以回轉(zhuǎn)中心為基礎(chǔ)建立好原點，成立坐標系，x軸與圖像坐標系一致，y軸則與之相反。

如果 x＞x0，y＜y0，（x，y）處于第一象限；

如果x＜x0，y＜y0，那么坐標處于第二象限；

如果x＜x0，y＞y0，那么坐標處于第三象限；

如果x＞x0，y＞y0，那么坐標處于第四象限。

5.2 刻度點方向的計算方式

刻度點方向的計算屬于指針儀表讀數(shù)識別技術(shù)的難點，在計算時，需要應(yīng)用向量法，如果假設(shè)x軸向量是vecx，刻度向量是vecScale，那么即可采用這樣的公式來進行計算：

5.3 刻度位置的識別方式分析

一般情況下，零刻度處于第三象限，滿刻度則位于第四象限， 兩者的位置不同，但是，如果儀表出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)位置，那么在零刻度、滿刻度的識別上，往往會出現(xiàn)偏差。根據(jù)儀表圖像的顯示來看，在其他的刻度顯示中，都是緊密聯(lián)系在一起，滿刻度、零刻度之間具有顯著的偏差，在識別滿刻度、零刻度的位置時，即可根據(jù)兩者的距離來進行判斷。

5.4 指針讀數(shù)的計算方式

關(guān)于指針讀數(shù)的計算，可以采用兩種方法。在第一種計算方式上，看指針是處于哪兩個刻度見，確定好具體的讀數(shù)范圍，再看看哪個刻度與零刻度更加接近，以此來判斷具體的指針讀數(shù)。

6 結(jié)論

在人工智能的迅速發(fā)展下，與之相關(guān)的技術(shù)也不斷成熟，指針儀表技術(shù)的應(yīng)用，顯著提高了儀表的工作效率，有效減輕了工作人員的負擔。在指針儀表的應(yīng)用中，指針儀表讀數(shù)識別技術(shù)是一個重點內(nèi)容，這涉及諸多內(nèi)容，為了提高指針儀表讀數(shù)識別的精確性，可以應(yīng)用角度比值的方式來進行計算，對各個刻度進行精確的分割，看指針落在哪兩個刻度間[5-9]。本文研究最后得出的是指針距零刻度線的距離，最后儀表的真正數(shù)值并沒有給出。以后需要識別儀表表盤上的符號，包括數(shù)字、單位，從而完全自動得出儀表數(shù)值。