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一、Hough变换电流表表盘识别简介

1 仪表示数识别流程
基于刻度准确定位的指针式仪表示数识别方法包括预处理、指针检测、刻度定位、油位计表盘中心拟合与仪表读数计算5个部分。该方法无需预先添加任何表盘信息,算法流程如图2所示。整个流程分为两步且同时进行——第1步,将油位计图像进行灰度化和边缘检测等预处理,再通过指针检测获得油位计的指针信息,其中指针检测又包括概率霍夫变换检测和指针位置的计算;第2步,将原图进行灰度化、二值化和膨胀腐蚀等预处理,再经过刻度定位(刻度定位包括粗识别和细识别),使得预处理后的图像先经过粗识别粗略定位出所有可能包含油位计刻度的区域,再单独截取出粗识别的结果并进行细识别,定位出刻度,获得计算所需要的圆心信息和刻度信息,最终结合这两步计算出读数。

图2 文中算法流程

2 预处理
在用无人巡检机拍摄油位计图片时,由于表盘自身信息干扰或光照变化等因素的影响,无法准确提取出有用的仪表信息,从而会影响仪表读数的计算。因此,在提取指针区域之前必须对图像进行预处理以去除部分噪声,为后续指针识别和刻度定位信息的精确提取提供清晰的图像,以获得精度更高的指针式仪表读数。

2.1 二值化
指针式仪表通常暴露在室外,再加上工业生产中的光线变化及油位计自身表框或周围仪器的遮挡产生的阴影,巡检机器人采集到的图像很可能是部分阴影、部分光亮的表盘图片。为了后续精确定位刻度和提高计算效率,需要对彩色的油位计图像进行二值化处理,去除对提取表针有干涉影响的背景。图像的二值化处理就是把图像中的像素按照给定的阈值分化成黑白两种颜色。

2.2 膨胀腐蚀
为消除表盘噪声点和非实心区域,同时尽量避免对表盘内部的实心刻度与指针信息造成影响,文中采用形态学处理中的膨胀和腐蚀操作对二值化表盘图像进行预处理,具体步骤如下:首先对二值化图像的白像素进行膨胀,消除孤立噪声点和非黑的实心图像区域;然后对膨胀后的图像进行腐蚀,将被压缩的黑色部分近似恢复到原来的大小,还原表盘有效信息。

2.3 边缘检测
为了后续表盘指针的精确识别,需先将表盘图像转化为灰度图后再进行边缘检测。目前较为主流的边缘检测算子主要有Canny算子、Laplace算子、Roberts算子、Sobel算子等。而在所有的边缘检测算法中,Canny边缘检测不但定义严格,还具有实现过程简单、检测可靠性高等优点,因此文中选择Canny检测算法来进行油位计图像的边缘检测,结果如图5所示。

3 指针检测与刻度定位
通常指针直线检测都是采用霍夫变换进行的,然后直接选择矩形刻度的几何中心来计算表盘读数。在拍摄角度倾斜过大的情况下,矩形宽刻度将会被部分遮挡,使得刻度大小不一,且直接选择矩形刻度的几何中心计算刻度时会产生较大的误差,所以文中先用矩形刻度的几何中心拟合出一个粗略的圆心,然后选择每个刻度距粗略圆心较近的两个角点的中点来计算油位计读数,同时对该粗略圆心进行修正。

3.1 指针检测
霍夫变换一直是直线检测中比较流行的方法,其通过两个坐标空间之间的变换,将图像中直线上的所有点都在变换空间的某个点上形成峰值。但是传统的霍夫变换无法检测出油位计指针的方向。文中采用累计概率霍夫变换(Progressive Probabilistic Hough Transform,PPHT来提取指针。累计概率霍夫变换算法是标准霍夫变换算法的一个改进,它在一定的范围内进行霍夫变换,算出独立线段的范围和方向,可以实质性地减少计算时间,运行效率很高。由于油位表的指针较粗,将检测出两条线段,并且累计概率霍夫变换检测出的结果是一条直线上的两个点,这两条直线的交点即为指针针尖,指针的指向即为从圆心到针尖的方向。文中采取斜率为这两条直线斜率的平均值且穿过针尖的直线作为该油位计指针。累计概率霍夫变换检测是在油位计边缘检测的图上进行的,但是为了更显著地显示出累计概率霍夫变换的结果,文中将检测结果显示在原仪表图上,如图6所示。图6中共有4个点,这4个点即为指针累计概率霍夫变换检测的两侧直线的结果,图中所示的直线是穿过指针两侧直线交点且斜率为指针两侧直线斜率的平均值的直线,可认为这条直线是油位计指针所在的直线。

3.2 刻度粗识别与精准定位
在识别倾斜角过大情况下获得的油位计读数时,由于表盘内部信息(数字、符号、仪表编号、生产厂商等)的干扰,且矩形刻度并非水平,自身的旋转角度各不相同,使用传统方法在整个油位计表盘的图像中直接定位出油位计刻度位置较为困难。为此,文中提出一个先粗识别再精确识别并定位出刻度的方法,在识别倾斜角过大情况下获得的油位计示数时,也能准确地定位出油位计刻度的位置,并提取出刻度中更有利于抗角度干扰的后续计算读数所需的信息。

首先对油位计刻度进行粗识别,在膨胀腐蚀结果中寻找各个闭合形状的边缘点集,判断各个闭合区域的大小,设定最大阈值和最小阈值,将面积不属于该阈值范围内的区域过滤掉,然后求出该区域的最小外接矩形,将最小外接矩形的中心坐标保存在一个列表中。粗识别的结果如图7所示。此时保留的中心坐标包括了刻度外接矩形的中心坐标和一些干扰信息的中心坐标。为了去除这些干扰信息,以粗识别获得的最小外接矩形中心继续作为中心,略微扩大矩形框的长与宽,在对应表盘原图中截取如图8(a)所示的图片。对截取的图片使用Harris角点检测方法进行矩形检测,排除掉角点过多和角点无法形成矩形的图,得到真正的刻度。Harris角点检测结果如图8(b)所示。所得矩形刻度4个角点中,距离圆心较近的两个角点所对应线段的中点用于后续油位计读数的计算。

3.3 油位计表盘中心的拟合
在精确定位刻度之后,先用所有矩形刻度的几何中心拟合出一个粗略的圆心,获取每个矩形刻度的4个角点与该圆心的距离,距圆心最短的两个角点的连线中点构成一组坐标点。这组坐标有一个共同点,即该组坐标全部近似位于一个椭圆上,满足以下关系:

x2+Axy+By2+Cx+Dy+E=0 (1)

式中,A、B、C、D、E为椭圆的未知参数。通过最小二乘法对该组坐标进行拟合,得到目标椭圆,因此可设置目标函数F如下

在拍摄倾角过大时,拟合得到的椭圆圆心与指针并不在一条直线上,若将其直接用于计算读数,获取的油位计读数误差会较大。因此,选择圆心(xc,yc)距累计概率霍夫检测得到的指针直线方程上最近的一点作为真正用于计算的圆心(xt,yt)。

4 读数计算
传统方法[19]计算指针式仪表的读数时,一般通过Hough变换直线检测来获取正面圆盘图像的指针角度信息,在获得直线的角度后,即可计算出读数。假设:直线的角度为θ;最小刻度为kmin,对应的角度为θmin;最大刻度为kmax,对应的角度为θmax;读数用k表示。那么,k可由以下公式计算:

k=(kmax−kmin)×θ−θminθmax−θmin         (5)

但是,在拍摄角度倾斜较大的情况下,每两个相邻的刻度与圆心组成的夹角不是一个完全相等的值,也就是说,采集图像中的指针与刻度线的角度差有的偏小有的偏大。这将导致指针相对于每个刻度线的读数出现误差。对于传统方法,可以使用透视变换来对油位计的图片先进行校正。透视变换是将图片投影到一个新的视平面,拥有较高的灵活性。结合油位计的先验信息(起始刻度倾角与末位刻度倾角),即可用传统的方法计算出油位计的读数。但该方法需要预先选取4个点,而油位计表盘没有合适的参考点,因此需要手动选出4个点来校正表盘。而文中提出的油位计示数识别方法,无需对表盘进行校正也能准确地计算出读数。

文中读数计算方法的步骤如下:
步骤1 计算所有矩形刻度精确定位后所得坐标点与相邻两个坐标点的距离并求和;
步骤2 根据油位计表盘信息可得:距离和最大的两个点为0与10,且巡检机器人拍得的图片中0的纵坐标大于10的纵坐标,即可求得0与10坐标;
步骤3 接着计算与0距离最近的点,即为1,依次可将所有坐标点对应的数字一一求出;
步骤4 计算所有坐标点与指针针尖的距离,距离针尖最近的两个坐标点记为k1与k2(k1+1=k2);
步骤5 使用式(6)计算表盘读数k:

二、部分源代码

close all
clear
clc

plantype = 1;% 1是读指针，2是读数字
file = ‘image\pointer\5.tif’;%指针
% file = ‘H:\picture\digital\28-20.tif’;%数字
I0 = imread(file);
figure;imshow(I0);title(‘待读数图片’);
scale = 1000/length(I0);
Irsz = imresize(I0,scale);
clear I0;
%%%%%%2.1：读指针%%%%%%
if plantype == 1
%%%%%%2.1.1:剪切图片，与模板图片相减%%%%%%
load plan1;
Ic = imcrop(Irsz,Rect);
Isub = Istd - Ic ;
level = graythresh(Isub);
Ib = im2bw(Isub,level);
% figure;imshow(Ib);title(‘bwimage’);%----------------------------------

%%%%%%2.1.2：二值化，找指针%%%%%%
topy = find(sum(Ib')>0,1, 'first');
topx = find(Ib(topy,:)>0,1,'first');
% figure(1);hold on;
% plot([O(1),topx],[O(2),topy]);
%%%%%%2.1.3：读数%%%%%%
zz = [topx,topy];
thetazz = -atan( (zz(2)-O(2))/(zz(1)-O(1)) );
if thetazz<0
    thetazz = thetazz + pi;
end
thetakd = -atan( (Kd(2,:)-O(2)) ./ (Kd(1,:)-O(1)) );
nidx = find(thetakd<0);
thetakd(nidx) = thetakd(nidx) + pi;

stepidx = find( thetakd<=thetazz,1,'first');
para1 = Fsv / (length(Kd)-1);
para2 = para1*(stepidx-2);
dushu = para2 + ( thetazz - thetakd(stepidx-1) ) /( thetakd(stepidx)-thetakd(stepidx-1) )*para1;
msgbox(sprintf('%0.3f',dushu),'Result');

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]向友君,江文,阮荣钜.基于刻度准确定位的指针式仪表示数识别方法[J].华南理工大学学报(自然科学版). 2020,48(10)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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1 各类智能优化算法改进及应用
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1.7 优化参数
1.8 优化成本
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1.10 优化调度
1.11 优化电价
1.12 优化发车
1.13 优化分配
1.14 优化覆盖
1.15 优化控制
1.16 优化库存
1.17 优化路由
1.18 优化设计
1.19 优化位置
1.20 优化吸波
1.21 优化选址
1.22 优化运行
1.23 优化指派
1.24 优化组合
1.25 车间调度
1.26 生产调度
1.27 经济调度
1.28 装配线调度
1.29 水库调度
1.30 货位优化
1.31 公交排班优化
1.32 集装箱船配载优化
1.33 水泵组合优化
1.34 医疗资源分配优化
1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测
2.1 机器学习和深度学习分类
2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测
2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面
3.1 图像边缘检测
3.2 图像处理
3.3 图像分割
3.4 图像分类
3.5 图像跟踪
3.6 图像加密解密
3.7 图像检索
3.8 图像配准
3.9 图像拼接
3.10 图像评价
3.11 图像去噪
3.12 图像融合
3.13 图像识别
3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
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3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
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3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
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3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
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3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
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3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复
3.15 图像压缩
3.16 图像隐写
3.17 图像增强
3.18 图像重建

4 路径规划方面
4.1 旅行商问题（TSP）
4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）
4.2 车辆路径问题（VRP）
4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.3 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.4 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.5 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.6 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.6 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）
4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划
4.4.1 避障路径规划
4.4.2 迷宫路径规划
4.4.3 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划
4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划
4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 无人机三维路径规划
4.6.6 无人机编队
4.6.7 无人机协同任务
4.6.8 无人机任务分配

5 语音处理
5.1 语音情感识别
5.2 声源定位
5.3 特征提取
5.4 语音编码
5.5 语音处理
5.6 语音分离
5.7 语音分析
5.8 语音合成
5.9 语音加密
5.10 语音去噪
5.11 语音识别
5.12 语音压缩
5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面
6.1 元胞自动机病毒仿真
6.2 元胞自动机城市规划
6.3 元胞自动机交通流
6.4 元胞自动机气体
6.5 元胞自动机人员疏散
6.6 元胞自动机森林火灾
6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理方面
7.1 故障信号诊断分析
7.1.1 齿轮损伤识别
7.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.4 电机故障诊断分析
7.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.8 柴油机故障诊断

7.2 雷达通信
7.2.1 FMCW仿真
7.2.2 GPS抗干扰
7.2.3 雷达LFM
7.2.4 雷达MIMO
7.2.5 雷达测角
7.2.6 雷达成像
7.2.7 雷达定位
7.2.8 雷达回波
7.2.9 雷达检测
7.2.10 雷达数字信号处理
7.2.11 雷达通信
7.2.12 雷达相控阵
7.2.13 雷达信号分析
7.2.14 雷达预警
7.2.15 雷达脉冲压缩
7.2.16 天线方向图
7.2.17 雷达杂波仿真

7.3 生物电信号
7.3.1 肌电信号EMG
7.3.2 脑电信号EEG
7.3.3 心电信号ECG
7.3.4 心脏仿真

7.4 通信系统
7.4.1 DOA估计
7.4.2 LEACH协议
7.4.3 编码译码
7.4.4 变分模态分解
7.4.5 超宽带仿真
7.4.6 多径衰落仿真
7.4.7 蜂窝网络
7.4.8 管道泄漏
7.4.9 经验模态分解
7.4.10 滤波器设计
7.4.11 模拟信号传输
7.4.12 模拟信号调制
7.4.13 数字基带信号
7.4.14 数字信道
7.4.15 数字信号处理
7.4.16 数字信号传输
7.4.17 数字信号去噪
7.4.18 水声通信
7.4.19 通信仿真
7.4.20 无线传输
7.4.21 误码率仿真
7.4.22 现代通信
7.4.23 信道估计
7.4.24 信号检测
7.4.25 信号融合
7.4.26 信号识别
7.4.27 压缩感知
7.4.28 噪声仿真
7.4.29 噪声干扰

7.5 无人机通信

7.6 无线传感器定位及布局方面
7.6.1 WSN定位
7.6.2 高度预估
7.6.3 滤波跟踪
7.6.4 目标定位
7.6.4.1 Dv-Hop定位
7.6.4.2 RSSI定位
7.6.4.3 智能算法优化定位
7.6.5 组合导航

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置