基于机器视觉的广电监测设备数字化升级改造项目设计与实现

张伟

摘 要 本文介绍了一种基于机器视觉技术进行老旧监测设备数字化改造的方案，论证了相关软硬件及图像处理算法的选取，实现了设备示值自动判读与回传。

关键词 机器视觉；数字化；改造；示值判读

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）193-0069-02

机器视觉技术是人机交互和智能化的主要研究方向之一，起源于20世纪60年代对机器人感知系统的研发，并于20世纪70年代形成了较为完整的视觉理论体系，在感知的量化、外界信息识别和处理方面有重要意义，并成为包括监测工作在内社会各项事业的发展方向。

我国广电部门经过几十年建设，基本建成了覆盖省、地市各级的完整、全面的监管网络。但受限于高精度接收机、场强仪等设备高昂的价格及系统成套的特殊方式，老旧监测设备无法在短时间内被替换。利用机器视觉为主体的图像识别技术对老旧设备进行改造，将其结果自动判读，形成数字化结果后接入专用网络回传，从而减少人工判读误差、增加工作效率、增强传统监管系统的自动化水平，对当前监测监管事业的发展具有重大应用价值。

1 系统硬件构成及软件环境

本系统主要利用机器视觉原理，针对指针式仪表的示值进行自动判读后回传数据。系统主要由补充照明设备、数字式工业相机及服务器构成。其中系统服务器与其他设备共用，整套系统造价较低，架设方便。

目前市面上较为易得的补充照明设备有白炽灯、疝气灯、卤素灯、荧光物质及LED光源等。传统的白炽灯、疝气灯等寿命较短，耗能较高，体积较大且存在一定安全隐患，荧光物质的照度也无法满足要求，故本系统采用LED光源作为补充照明设备。LED光源的另一个优势在其异色发光管采购便捷替换容易，便于在特定的工业相机上实现最佳对比度。

数字式工业相机模块是本系统的重要构成部分。目前常见的工业相机分为CCD相机与CMOS相机两大分类。CCD相机分辨率高但采购价格也较高，而CMOS工业相机基于互补金属氧化物传感器，有低成本、高性价比、高稳定度的特点，广泛应用于中低端图像识别系统。本系统由于机房室内操作环境较为理想，焦距固定且有补充照明光源，故选取了ALEIENTEK公司的OV2640摄像头模块作为图像采集相机。该模块接口简单，集成有源晶振和LDO，较为适用。相机分辨率固定为1600×1200像素。

本系统数字图像处理开发平台选取常用的VC++6.0，开发环境功能较为完整，可调用函数系统也较为易用。视觉库系统选取OpenCV开源机器视觉库，封装有较多图像算法。

2 图像处理及示值判读

系统工作流程图如图1。

工业相机输出图像为真彩图像，将其转化为黑白图像再做处理即为灰度化。由于OV2640相机模块可直接输出未进行预压缩的RGB565格式图片，故采取直接取用图片中Y分量的方法即可完成灰度化处理。

将图像相关特征突出、显著化的过程称为图像增强，增强后的图像有利于保留细节元素，方便后续示值识别。本系统采用直方图增强技术进行图像增强，即拉开图像灰度间距，均匀化全局的灰度值，从而增强图像细节。其图像算法的数学原理简示如下：

设r为原始灰度值，s为最终灰度值，对0≤r，s≤1，在[0，1]区间内任意一个r值，经过T（r）变换后可产生一个对应的S=T（r）。

T（r）作为变换函数需满足：在0≤r≤1區间为单调递增函数，且在0≤r≤1内有在0≤T（r）≤1。即保证灰度无论如何变化，均保持从黑到白的顺序不变且在从黑到白的区间内。

当变换函数T（r）为给定图像的灰度直方图累积分布函数时，即完成图像直方图均衡化。

将灰度图像处理为只有黑白两种颜色的过程成为二值化，对后续识别工作有重要意义。本系统采用较为成熟的阙值分割算法进行图像二值化，即只输出大于某亮度阙值的像素点为1。

在完成各类图像处理预操作后，需要将仪表指针识别并提取。对指针的识别有Hough变换法、差影法等途径。Hough变换法鲁棒性强，复杂环境适应度高，但运算复杂，输出结果有时延。鉴于本系统图像采集环境较为简单且固定，故采用差影法进行指针提取，即预采集一张图像并处理为无指针的标准图像，将待测图像与标准图像的二值化图像进行对比，将结果相减。由于两幅图像采集环境相同，除指针图像外均可相减得0，得到一副仅有指针的二值化图像。差影法的细小噪声用连通域识别算法可轻易除去，在本系统中有较好适应性。

指针提取后需进行计算得到仪表示值。由于指针仪表以角度区分不同示值的特点，故只需检测出指针与基准线间偏差角即可。其算法原理简示如下：

设基准线直线方程为：

待测指针直线方程为：

则两直线交点坐标即为旋转轴心坐标（X，Y），可示为：

即可得到仪表示值，其中M为仪表最大量程，α为相应的最大偏转角。

将示值通过广电专用网络回传至远端，即完成整个流程。

经实验测得，本系统针对某常用场强仪示值判读，相对误差小于2.52%，符合使用要求。

3 结论

此项目的设计与实现依托机器视觉技术的进步，实现了设备示值结果自动判读回传，在充分考虑广电网络现有监测环境的前提下，以较小的成本完成了老旧设备的数字化改造，有效降低了人工成本，符合新时期广电监测网络的发展要求。

参考文献

[1]雷文华.机器视觉及其应用[J].应用光学，2006（5）：1-3.

[2]张艰，赵宇明，陈德权.分时电表表盘数字读数的自动识别系统[J].计算机工程，2005，2（5）：170-180.

[3]F.Correa Alegria，Automatic Calibration of Analog and Digital Measuring Instruments Using Computer Vision[J].IEEE Transaction on Instrumentation and Measurement，2000，49（1）：94-99.

[4]R. Sablating，Automatic Reading of Analog Display Instruments[J].Pattern Recognition，1994，14（1）：794-797.