基于圖像處理的汽車指針式儀表自動檢測設(shè)計

唐振富 黃宏成 劉 澤

(1.上海交通大學(xué)機械與動力工程學(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檢測設(shè)計

唐振富1黃宏成1劉 澤2

(1.上海交通大學(xué)機械與動力工程學(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)

目前我國汽車行業(yè)普遍采用人工檢測儀表的方式，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，本論文通過研究一種基于圖像處理技術(shù)的汽車指針式儀表自動檢測方案。利用圖像處理技術(shù)，通過實現(xiàn)圖像二值化，形態(tài)學(xué)處理與細化等圖像預(yù)處理。采用計算區(qū)域特征與最小二乘法的方法識別并擬合出指針所在的直線，實現(xiàn)汽車儀表的指針檢測。這種方法能減少運算量，并能準確地識別出指針直線和待求指針所指示的數(shù)值大小。

指針檢測 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)動機轉(zhuǎn)速表、燃油表、水溫表等。隨著對汽車安全性的要求越來越高，對汽車儀表檢測的準確性和智能化要求也日益增加。目前我國汽車行業(yè)普遍采用人工檢測儀表的方式，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，這種方法在對大批量的儀表進行質(zhì)檢時，由于長時間重復(fù)性工作將引起檢測人員的視覺疲勞，造成質(zhì)檢誤差增加，同時還存在效率低的缺點。為了減小質(zhì)檢誤差，提高工作效率，降低生產(chǎn)成本，運用數(shù)字圖像處理技術(shù)實現(xiàn)汽車儀表指針自動檢測的方法越來越受到人們的關(guān)注。

目前，國內(nèi)外對于指針式儀表的圖像處理與識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，從而實現(xiàn)了指針的檢測[1]。何智杰等人采用條件Hough變換和中心投影分析法從而實現(xiàn)指針刻度的全自動識別[2]。檢測直線的方法有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，計算指針夾角，然后利用指針與儀表刻度的線性關(guān)系計算指針讀數(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，仍具有較好的容錯性和魯棒性[4]，Hough 變換法的缺點在于消耗的計算機內(nèi)存過大，使得處理時間增加，不適用于實時處理。

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別算法不能完全滿足針對汽車儀表指針角度識別的特殊需要。

本文對汽車儀表指針圖像的特點進行了分析提出了一種灰度相減法和最小二乘法聯(lián)用的方法來實現(xiàn)儀表指針角度的識別。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。然后運用預(yù)處理，二值化，區(qū)域特征和最小二乘法識別出指針角度，計算并量化顯示發(fā)動機轉(zhuǎn)速。

1 表盤指針角度檢測

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，然后對二值圖像進行形態(tài)學(xué)處理，清除過小區(qū)域與填補不連續(xù)區(qū)域，最后計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算法的基本思想是在指針角度檢測時，只有指針在轉(zhuǎn)動而背景圖像無變化，因此可以利用該特點將圖像中的目標指針提取出來，并對其單獨進行分析。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 ，再通過預(yù)處理，二值化，即大津閾值分割法和計算二值圖像區(qū)域特征，可將指針提取出來。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整體(指針)位置不同。然后，對指針提取后的圖像用Rosenfel細化算法[5]獲得單像素指針線。最后利用最小二乘法擬合指針，并計算出指針與原始刻度的角度。儀表指針角度檢測的具體算法流程如圖1所示。

圖1 指針檢測算法整體流程圖

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的關(guān)鍵步驟，只有指針位置精準，才能保證后續(xù)處理的精確度能夠達到要求。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，為此需要對其進行灰度化處理，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現(xiàn)算法如下：

由第一個被檢角度信號獲得起始刻度圖像A(x,y)，如圖2a所示，然后在同等條件下輸入第二個被檢角度信號使得指針旋轉(zhuǎn)，獲得轉(zhuǎn)動后的指針圖像B(x,y)，如圖2b所示。 運用灰度相減法，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)過灰度相減法后指針被完整提取出來，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算兩組方差，當被分成的兩組之間的方差最大時，就以這個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 初始指針圖像開運算

d 待求指針圖像開運算

1.3 形態(tài)學(xué)處理

對于我們的目標是一個連續(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)開運算，對于每一個開運算，開運算中的所有像素值的和會被計算，該和有時稱為圖像的表面積。由于連續(xù)的開運算之間的表面積會減小，計算相鄰尺寸開運算表面積的一階差分，所得曲線的峰值表明出現(xiàn)的對應(yīng)半徑的噪聲對象，使用略大于噪聲對象的結(jié)構(gòu)元素進行開運算，則能清除細微噪聲。

2.4 二值圖像區(qū)域特征

對于留下的目標區(qū)域，采用橢圓去擬合圖像中的指針區(qū)域，通過二階矩參數(shù)計算橢圓的長半軸(a/2)與長短軸(b/2)之比(a/b)即離心率[10,11]。

二維圖像坐標系中，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，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)域具有相同標準二階中心距，其值是橢圓焦距與其長軸的比值，取值范圍為[0,1]，若離心率等于0，目標形狀是標準的圓形，若離心率等于1時，目標形狀是一條線段。因此，橢圓狀目標的離心率應(yīng)該在0-1之間，經(jīng)過統(tǒng)計，由于直線區(qū)域的具有相同標準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 儀表指針角度識別

提取出指針圖像后，對圖像進行細化操作，便于使用最小二乘法擬合直線。

2.1 細化

細化是刪除圖像邊緣像素，變?yōu)橹挥幸粋€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，可以進一步突出圖像的形狀特征，只保留區(qū)域的最基本特征。細化要求：①連通區(qū)域必須細化為連通線結(jié)構(gòu)；②細化結(jié)果至少是8連通；③保留中止線的位置；④細化結(jié)構(gòu)應(yīng)該近似于中軸線；⑤由細化引起的附加突刺應(yīng)最小。

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

(3)

其中(AΘB)表示在圖像集合A中對結(jié)構(gòu)元素B進行匹配操作；(AΘB)c是(AΘB)的補集。

對圖像集合的細化是采用結(jié)構(gòu)元素序列{B}進行的，細化過程可表示為

(4)

其中，機構(gòu)元素序列{B}={B1,B2,B3,…,Bn}

細化處理過程為：通過使用B1經(jīng)一遍處理對A的進行細化，然后使用B2對經(jīng)B1處理A細化得到的結(jié)果再進行細化。整個過程不斷重復(fù)直到得到的結(jié)果不發(fā)生變化。

圖6 細化后的指針圖像

2.2 最小二乘法

細化完成后，得到單像素圖像，在這里我們使用最小二乘法擬合細化后的圖像，從而擬合出指針所在的直線方程。

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

(5)

該表達式中的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 計算直線夾角與速度

經(jīng)過最小二乘法擬合出初始指針所在的直線方程為y=b1x+b0和待求指針所在的直線方程為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)指針所坐落的象限區(qū)域來定：

(12)

3 指針檢測試驗結(jié)果與分析

3.1 汽車儀表指針角度檢測

在汽車儀表的指針檢測過程中，對不同的儀表生產(chǎn)廠家有不同的偏差標準和要求。本系統(tǒng)通過汽車儀表表盤的CAD制圖確定各指針所指檢測刻度對應(yīng)角度的理論值，由圖像處理得到指針的檢測值，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)動機轉(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，隨機進行角度檢測18次，試驗所得的數(shù)據(jù)如表1所示。

n1=(100*round(θ1/3.25))

(13)

3.2 試驗結(jié)果分析

汽車儀表指針角度檢測試驗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別準確性的前提。當垂直于儀表平面并且攝像機光軸通過指針旋轉(zhuǎn)中心時所產(chǎn)生的誤差最小[7]。也有學(xué)者通過對攝像鏡頭位置進行校正來提高指針識 別精度。由于本實驗檢測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)，證明當目標物與其他類似物重疊時該方法不能完整地提取目標物。但是，運用最小二乘法識別指針角度，而指針輕微缺損不影響檢測最長直線，因此實驗平均誤差偏小，表明指針角度檢測算法魯棒性強。

由表1可見在角度較小時誤差較大，原因有可能是在運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)域過多，使得相減后得到的指針區(qū)域過少，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)動機轉(zhuǎn)速輸出結(jié)果與實際結(jié)果相符，準確度較高。

表1 指針角度檢測測試數(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，汽車儀表的檢測對于汽車質(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算法。在指針角度檢測中，由于采用了抗干擾性強的最小二乘法算法，該方法也具有很好的魯棒性，并且處理速度較快，適合于汽車儀表測試的實時檢測。

本文提出的檢測方法簡單有效，具有很好的實用價值，對于同種類型汽車儀表的檢測具有一定的

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

[1] 王博，秦嶺松．基于計算機視覺的指針式儀表自動檢測系統(tǒng)[J]．計算機工程，2005,31(11):19-21.

[2] 何智杰，張彬，金連文．高精度指針儀表自動讀數(shù)識別方法[J]．計算機輔助工程，2006,3:4-9.

[3] 孫鳳杰，郭風(fēng)順，范杰清，等. 基于圖像處理技術(shù)的表盤指針角度識別研究[J]. 中國機電工程學(xué)報， 2005，25(16):73-79.

[4] 段汝嬌, 趙偉, 黃松嶺, 等. 一種基于改進 Hough 變換的直線快速檢測算法[J]. 儀器儀表學(xué)報, 2011 (12):2774-2780.

[5] 梅園，孫懷江，夏德深． 一種基于改進后模板的圖像快速細化算法[J]. 中國圖像圖形學(xué)報，2006，11(9):1306-1311．

[6] R. O. Dude, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. 2001.

[7] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing Third Edition, Prentice Hall. 2010.

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