- 文献综述(或调研报告):
传统仪表的类型繁多,在近几年已有部分传统仪表识别的实现方案,且用到的方法形式较为多样化,从简单到复杂的方法皆有。每个方法的识别的准确率不同,但总体来说,这些方法针对特定仪表的准确率都足以满足所需水准,符合工业要求。整个仪表识别过程包含了图像预处理、仪表识别并标出位置、倾斜校正、数字分割、读数识别等。具体如表一所示:
表一:多种方法优缺点比较
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过程 |
方法 |
特点 |
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预处理 |
去除噪声 |
消除会干扰识别的噪声。可根据现场图像情况,选用高斯模糊、消除椒盐噪声等。 |
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色空间转换 |
利用色空间和数码管颜色特性,将原本的RGB色空间通过特定公式转换成HSV色空间,便于通过阈值限制筛除不必要信息,有利于消除干扰。 |
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获得仪表位置并框出 |
Yolo算法 |
该算法可以在单一图像中同时识别出多类物体,并且可以忽略各类物体的个体上的存在的差异。因此该方法适合用于该过程的识别。机柜上包含多种仪表和序号,因此只需通过一次识别即可将机柜上的所有的仪表和机柜序号位置框出。虽然为深度学习方法,但是由于只需要对图片识别一次就可以找到多个目标,因此较为高效。 |
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模板匹配 |
通过给定的仪表的模板,在摄像机获得的数字图像上寻找相同的模板并匹配上,从而识别出仪表。可用“金字塔”方法,由低分辨率图像开始匹配,逐渐增加图像分别率,从而获得更高的计算效率。 |
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倾斜校正 |
二值化 |
由于在做倾斜校正时需要提取边缘信息,因此将图像变成灰度图,有三个色通道变为一个色通道,有利于后续操作。 |
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canny算子 |
获得图像内的物体边缘。 |
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霍夫变换 |
找到以获得的物体边缘中的直线。由于识别目标为数码管,有着明显的矩形边框,因此适用该方法。 |
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根据倾角校正 |
通过霍夫变换步骤后,根据特定阈值内的倾角和水平线的夹角,将图像校正成矩形。该校正可弥补摄像头无法正对仪表盘的弊端,有利于读数识别。 |
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数字分割 |
根据区域分割 |
有利于后续的数字识别。对于已倾斜校正后的仪表,大多读数落于特定区间,因此只需要根据区域将图像分块,每一块可包含单一数字。 |
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读数识别 |
穿线法 |
获得被已校正和分割的图像后,通过在图像中划一根竖直的“线”和两根横“线”判断图像中数字是否覆盖在“线”上,从而判断图像中的数字。该方法简单,对计算机性能要求低,但仅适用于七段数码管的仪表识别。 |
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机器学习方法 |
在多篇文章中提到SVM、LeNet和BP神经网络,这些方法都已经很成熟,获得了很广泛的应用,但是这些方法的使用需要通过大量的数据来训练。在训练数据较少的情况下,可通过数据增强的方式使得识别模型具有更高的鲁棒性。对于模型的训练,还可以通过现有的MNIST数据集来完成,该数据集为包含了0到9的数字。机器学习方法对计算机性能要求较高,但具体需视所用方法的复杂度而定。 |
参考文献:
- Desmond K. Moru,·Diego Borro . A machine vision algorithm for quality control inspection of gears. [J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology (2020)106:105–123.【此文翻译】
- 周茂林. 机器视觉智能检测系统的研究[J]. 自动化应用. 2016. (11): 28-29, 33.
- 申中鸿,蒋春旭,徐华伟, 等. 基于机器视觉的数字显示仪表自动读数[J]. 电子产品可靠性与环境试验. 2013. 31(z1): 110-115.
- 申雷霄,刘军. 基于机器视觉的公路交通标志自动化巡检系统[J]. 交通运输研究. 2018. 4(5):71-76.
- 郑文学,岳智珉,唐旭晟, 等. 基于机器视觉的水表检定方法研究[J]. 机电工程. 2019. 36(3):271-274.
- 汪海, 王羽中, 汪源. 基于智能视觉的监控识别系统设计[J]. 自动化与仪器仪表, 2019(4): 49-53
- 杨应彬, 尹春丽, 刘波, et al. 基于Hough变换与特征聚类的指针轮廓识别方法[J]. 机械设计与研究, 2019(3):7-11
- 邓清男, 石晓龙. 变电站室内数显仪表的读数识别[J]. 工业仪表与自动化装置, 2018(2):86-89
- 文献综述(或调研报告):
传统仪表的类型繁多,在近几年已有部分传统仪表识别的实现方案,且用到的方法形式较为多样化,从简单到复杂的方法皆有。每个方法的识别的准确率不同,但总体来说,这些方法针对特定仪表的准确率都足以满足所需水准,符合工业要求。整个仪表识别过程包含了图像预处理、仪表识别并标出位置、倾斜校正、数字分割、读数识别等。具体如表一所示:
表一:多种方法优缺点比较
