采用不變矩圖像匹配與直方圖的儀表識(shí)別算法

周戈, 曾智

(1. 重慶青年職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系, 重慶 400712；2. 中國(guó)科學(xué)院 自動(dòng)化研究所， 北京 100190)

采用不變矩圖像匹配與直方圖的儀表識(shí)別算法

周戈1, 曾智2

(1. 重慶青年職業(yè)技術(shù)學(xué)院 信息工程系, 重慶 400712；2. 中國(guó)科學(xué)院 自動(dòng)化研究所， 北京 100190)

為了解決當(dāng)前儀表識(shí)別算法在機(jī)床儀表狀態(tài)信號(hào)多變、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的環(huán)境下?tīng)顟B(tài)識(shí)別錯(cuò)誤的不足，設(shè)計(jì)一種基于不變矩圖像匹配與直方圖的在線儀表識(shí)別算法.首先，基于不變矩特征，通過(guò)圖像的重心坐標(biāo)獲取其中心不變矩，設(shè)計(jì)圖像匹配算子，并根據(jù)儀表燈的匹配度量值定位當(dāng)前狀態(tài)信號(hào)位置.然后，根據(jù)定位到的信號(hào)中心點(diǎn)坐標(biāo)，提取出狀態(tài)信號(hào)外接最小矩形.最后，依據(jù)信號(hào)燈顏色的直方圖特性，計(jì)算出反投影直方圖，實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)信號(hào)顏色的判斷.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：與當(dāng)前機(jī)床儀表識(shí)別技術(shù)相比，面對(duì)機(jī)床儀表狀態(tài)信號(hào)多變的環(huán)境時(shí)，文中算法具有更高的識(shí)別精度. 關(guān)鍵詞： 機(jī)床儀表； 識(shí)別算法； 不變矩； 直方圖； 圖像匹配； 反投影

隨著制造業(yè)的轉(zhuǎn)型，制造已逐步趨向無(wú)人化、智能化、物聯(lián)網(wǎng)化[1].機(jī)床作為產(chǎn)品與零部件加工的必備介質(zhì)，在機(jī)械工程領(lǐng)域得到廣泛使用.幾乎所有的機(jī)床都帶有儀表，實(shí)時(shí)顯示機(jī)床狀態(tài).因此， 對(duì)于機(jī)床儀表情況的實(shí)時(shí)掌握，直接決定機(jī)床的生產(chǎn)質(zhì)量[2].以往，國(guó)內(nèi)很多廠家安排人力進(jìn)行機(jī)床儀表的掌控，但是人力成本高，且不可避免地存在主觀影響.為了改善這一不足，諸多廠商引入機(jī)器視覺(jué)實(shí)現(xiàn)儀表狀態(tài)識(shí)別，在一定程度上提高了儀表狀態(tài)識(shí)別的精度和效率.然而，當(dāng)儀表實(shí)時(shí)變化速度較快時(shí)，其識(shí)別精度較低[3-4].對(duì)此，研究人員開(kāi)始將圖像處理技術(shù)引入機(jī)床儀表識(shí)別中，取得了一定成果[5-6].為了提高機(jī)床儀表狀態(tài)識(shí)別算法的適應(yīng)性，本文提出基于不變矩圖像匹配與直方圖的機(jī)床儀表識(shí)別算法.

圖1 機(jī)床識(shí)別算法流程 Fig.1 Process of machine identification algorithm

1 機(jī)床儀表識(shí)別算法

機(jī)床儀表識(shí)別算法流程,如圖1所示.該算法的目的是在儀表狀態(tài)信號(hào)燈位置多變且變換頻率較快的條件下，對(duì)機(jī)床信號(hào)進(jìn)行精確識(shí)別.首先，對(duì)儀表狀態(tài)顯示屏幕進(jìn)行實(shí)時(shí)圖像采集；然后，基于不變矩特征設(shè)計(jì)圖像匹配算子，并提取不變矩特征，克服狀態(tài)信號(hào)燈位置實(shí)時(shí)多變的干擾，完成對(duì)狀態(tài)信號(hào)燈的定位；最后，計(jì)算信號(hào)顏色的投影直方圖，完成信號(hào)燈顏色的穩(wěn)定識(shí)別.

圖2 基于不變矩的圖像匹配過(guò)程Fig.2 Image matching process based on invariant moments

1.1 基于不變矩的圖像匹配

由于機(jī)床作業(yè)環(huán)境通常是在生產(chǎn)車間，工作環(huán)境比較惡劣，光源多變，從而影響圖像灰度的穩(wěn)定性，且狀態(tài)信號(hào)燈實(shí)時(shí)多變，導(dǎo)致基于灰度信息的定位算法效果不佳，尤其是在車間非線性的光照變化條件下，識(shí)別難度較大.

文中采用基于不變矩特征的圖像目標(biāo)匹配算子實(shí)現(xiàn)匹配，過(guò)程如圖2所示.由于特征點(diǎn)的匹配度量值對(duì)位置的變化比較敏感，因此，該技術(shù)可有效提高匹配精度[7-8].由于高階矩對(duì)噪聲和變形非常敏感，故選用低階矩實(shí)現(xiàn)圖像目標(biāo)匹配[9]，即

式中:p,q可取所有正整數(shù)；p+q為矩的階；f為圖像函數(shù).

以重心為原點(diǎn)，計(jì)算疑似信號(hào)燈的待匹配區(qū)域圖像中心不變矩，可得

(a) 原圖 (b) 輪廓圖 (c) 定位匹配圖圖3 文中算法的定位匹配效果Fig.3 Positioning matching effect of this algorithm

圖4 信號(hào)燈判斷過(guò)程Fig.4 Judgment process of signal lamp

1.2 基于投影直方圖的顏色識(shí)別

信號(hào)燈位置定位后，為了識(shí)別信號(hào)燈狀態(tài)，需先識(shí)別信號(hào)燈顏色.機(jī)床信號(hào)燈有灰色、綠色和紅色3種顏色，分別代表不工作狀態(tài)、正常工作和異常工作.在機(jī)床實(shí)際作業(yè)中，信號(hào)燈不但位置變換快，而且狀態(tài)顏色切換也實(shí)時(shí)多變.在這種情況下，普通基于像素整體信息分析的顏色識(shí)別算法,無(wú)法有效排除實(shí)時(shí)多變的不穩(wěn)定干擾，會(huì)導(dǎo)致顏色識(shí)別的失誤.

由于圖像直方圖是圖像各灰度值統(tǒng)計(jì)特性與圖像灰度值之間的函數(shù)，它統(tǒng)計(jì)了一幅圖像中各個(gè)灰度級(jí)出現(xiàn)的次數(shù)或概率[10].這種以一定區(qū)域全局整體灰度概率體現(xiàn)的特征比局部像素極值更具有穩(wěn)定性.因此，通過(guò)計(jì)算信號(hào)燈顏色的直方圖，可實(shí)現(xiàn)對(duì)狀態(tài)信號(hào)顏色的判斷，其過(guò)程如圖4所示.依據(jù)文獻(xiàn)[10]可知，圖像直方圖計(jì)算公式為

式中：N為圖像像素總數(shù);nk為第k級(jí)灰度的像素?cái)?shù);rk為第k個(gè)灰度級(jí);P為該灰度級(jí)出現(xiàn)的概率.

由上式可知：直方圖提供了圖像整體灰度值的分布情況和整體描述[11].待處理圖A,B，如圖5所示.灰色信號(hào)燈與綠色信號(hào)燈和紅色信號(hào)燈的直方圖計(jì)算結(jié)果，如圖6所示.由圖6可知：灰燈分布在整個(gè)灰度范圍，集中在兩端；綠燈分布在灰度50以上，集中在中間；紅燈分布在整個(gè)灰度范圍，集中在中間.由此可知：灰、綠、紅的直方圖有各自的特點(diǎn)，文中算法根據(jù)此特性，對(duì)儀表完成識(shí)別.

(a) 待處理圖A (b) 待處理圖B (a) 灰燈 (b) 綠燈 (b) 紅燈 圖5 待處理圖 圖6 直方圖計(jì)算結(jié)果 Fig.5 Image to be processed Fig.6 Calculation results of histogram

2 實(shí)驗(yàn)與討論

(a) 對(duì)應(yīng)待處理圖A (b) 對(duì)應(yīng)待處理圖B圖7 文中算法的定位識(shí)別結(jié)果Fig.7 Location identification graph of this algorithm

為了體現(xiàn)文中算法的優(yōu)勢(shì)，將文獻(xiàn)[5]設(shè)為對(duì)照組,機(jī)床儀表信號(hào)變化頻率為0.5 次·s-1，即每2 s儀表刷新一次信號(hào)狀態(tài).采用VS 2015開(kāi)發(fā)平臺(tái)驗(yàn)證所提技術(shù)與文獻(xiàn)[5]算法的識(shí)別精度.通過(guò)文中算法對(duì)圖5的待識(shí)別圖像A,B進(jìn)行識(shí)別處理，結(jié)果如圖7所示.部分實(shí)驗(yàn)參數(shù)：信號(hào)燈不變矩歸一化值為0.8；標(biāo)準(zhǔn)匹配度為0.89；信號(hào)紅色標(biāo)準(zhǔn)為200；信號(hào)綠色標(biāo)準(zhǔn)為150.

(a) 對(duì)應(yīng)待處理圖A (b) 對(duì)應(yīng)待處理圖B圖8 文獻(xiàn)[5]技術(shù)的定位識(shí)別結(jié)果Fig.8 Location identification graph of reference [5]

由于所提技術(shù)引入不變矩特征，定義相應(yīng)的匹配算子，使其具有較好的平移旋轉(zhuǎn)不變性，且信號(hào)燈的灰度變化不敏感，精確定位出信號(hào)燈位置，如圖7(a)所示.由信號(hào)燈顏色的直方圖特性，計(jì)算其反投影直方圖，對(duì)其完成精確識(shí)別，如圖7(b)所示.由圖7可知：文中算法準(zhǔn)確定位出當(dāng)前信號(hào)燈位置，并以不同顏色標(biāo)注出來(lái)(紅框定位綠色信號(hào)燈，綠框定位注紅色信號(hào)燈)，有效克服了實(shí)時(shí)多變的不穩(wěn)定干擾，完成儀表狀態(tài)信號(hào)燈的監(jiān)控識(shí)別.

利用文獻(xiàn)[5]算法對(duì)圖5的待識(shí)別圖像A,B進(jìn)行識(shí)別處理，結(jié)果如圖8所示.因?yàn)槲墨I(xiàn)[5]算法是通過(guò)加入移動(dòng)檢測(cè),確定是否需要在下次識(shí)別中進(jìn)行重定位,實(shí)現(xiàn)信號(hào)燈識(shí)別的目的，但是該技術(shù)依靠預(yù)先設(shè)定的感興趣區(qū)域，缺乏動(dòng)態(tài)自適應(yīng)性.當(dāng)機(jī)床信號(hào)燈多變時(shí)，因人工設(shè)定的感興趣區(qū)域難以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)依據(jù)信號(hào)燈的狀態(tài)變化定位，導(dǎo)致儀表識(shí)別失誤.

圖9 不同變換次數(shù)條件下的信號(hào)燈識(shí)別結(jié)果Fig.9 Signal lamp recognition results under different transformation times

為了量化文中算法的穩(wěn)定性，對(duì)不同指示燈變化次數(shù)情況下的識(shí)別率進(jìn)行測(cè)試.當(dāng)機(jī)床儀表信號(hào)的變化頻率為0.5 次·s-1，測(cè)試結(jié)果如圖9所示.由圖9可知：隨著儀表信號(hào)變化次數(shù)(n)的增加，文中算法的穩(wěn)定性較好，其識(shí)別正確率(η)穩(wěn)定保持97%左右；對(duì)照組技術(shù)的識(shí)別率隨儀表信號(hào)變化次數(shù)增加，其精度逐漸下降，最終穩(wěn)定在75%左右.因此，文中算法的識(shí)別精度與穩(wěn)定性優(yōu)于對(duì)照組.

3 結(jié)束語(yǔ)

為了解決儀表狀態(tài)信號(hào)燈實(shí)時(shí)多變，且光照不穩(wěn)定環(huán)境下?tīng)顟B(tài)信號(hào)識(shí)別不準(zhǔn)的問(wèn)題，設(shè)計(jì)基于不變矩特征圖像匹配定位與直方圖顏色識(shí)別的儀表信號(hào)識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)床儀表狀態(tài)信號(hào)燈的定位、顏色識(shí)別.與當(dāng)前機(jī)床儀表狀態(tài)信號(hào)識(shí)別技術(shù)相比，在面對(duì)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境的識(shí)別失誤時(shí)，文中方法具有更好的精度和穩(wěn)定性，為機(jī)床儀表狀態(tài)無(wú)人值守監(jiān)控提供了技術(shù)保障.

[1] 李紅衛(wèi),楊東升,孫一蘭.智能故障診斷技術(shù)研究綜述與展望[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2013,34(2):632-637.

[2] 李學(xué)聰,汪仁煌,劉洪江.指針表刻度中心直線擬合方法研究 [J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)，2012,33(7):2726-2729.

[3] HU Ying,LIU Guizhong.Instrument identification and pitch estimation in multi-timbre polyphonic musical signals based on probabilistic mixture model decomposition [J].Journal of Intelligent Information Systems, 2013,40(1):141-158.

[4] MEISTER H,LANDWEHR M,LANG-ROTH R.Examination of spectral timbre cues and musical instrument identification in cochlear implant recipients[J].Cochlear Implants International,2014,15(2):78-86.

[5] 于向陽(yáng).儀表監(jiān)控識(shí)別系統(tǒng)中實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的研究[J].光學(xué)技術(shù)，2015,17(32):427-430.

[6] 房樺,明志強(qiáng),周云峰.一種適用于變電站巡檢機(jī)器人的儀表識(shí)別算法[J].自動(dòng)化與儀表，2013,11(5):246-249.

[7] SHAHRUL N Y,LAKHMI J.An insect classification analysis based on shape features using quality threshold ARTMAP and moment invariant[J].Applied Intelligence,2012,37(1):12-30.

[8] ZENG Jinle,ZOU Yirong,DU Dong.Research on a visual weld detection method based on invariant moment features[J].Industrial Robot,2015,42(2)：117-128.

[9] 王亞林.嵌入式智能儀器儀表弱故障信號(hào)的有效檢測(cè)[J].計(jì)算機(jī)仿真,2014,18(15):42-47.

[10] NIKOLOVA M,WEN Youwei,CHAN R.Exact histogram specification for digital images using a variational approach[J].Journal of Mathematical Imaging and Vision,2013,46(3):309-325.

[11] 何林遠(yuǎn).基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的座艙儀表識(shí)別檢測(cè)方法[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,23(2):271-276.

(責(zé)任編輯： 錢筠 英文審校： 吳逢鐵)

Instrument Recognition Algorithm Using Invariant Moment Image Matching and Histogram

ZHOU Ge1, ZENG Zhi2

(1. Department of Information Engineering, Chongqing Youth Vocational and Technical College, Chongqing 400712, China;2. Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)

In order to solve the problem of failure to identify the instrument status in current instrument identification algorithm under the condition of the state signal of the machine instrument changing and the strong real-time performance, an online instrument recognition algorithm based on invariant moment image matching and histogram was designed. Firstly, image matching operator was designed by obtaining its center invariant moments with the condition through the gravity coordinates of image based on invariant moment feature, and the position of the current status signal was located according to the matching measure of the instrument light. Then the minimum rectangle of the state signal was extracted according to the coordinates of the center point of the signal, and finally, the back projection of histogram was calculated according to the characteristic of the color of the signal light obtaining the color judgment of status signal. The experimental results show that: this algorithm had a higher recognition accuracy facing the changing environment of the state signal of the machine tool compared with the current machine instrument identification technology. Keywords： machine instrument; recognition algorithm; invariant moment; histogram; image matching; back projection

10.11830/ISSN.1000-5013.201702017

2016-03-18

周戈(1978-)，男，副教授，主要從事圖像處理與目標(biāo)識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘的研究.E-mail:cqzhouge511qn@sina.com.

重慶市科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(2011CJ0782)； 重慶市信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策研究重點(diǎn)項(xiàng)目(K2011-52)

TP 391

A

1000-5013(2017)02-0225-04