基于自適應(yīng)特征提取的數(shù)顯儀表識(shí)別系統(tǒng)

陸靖濱+許麗

摘 要： 為了適應(yīng)數(shù)顯儀表各種不同的室外環(huán)境，建立了自適應(yīng)于不同光照條件下的儀表自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。針對(duì)數(shù)顯儀表圖像的點(diǎn)亮區(qū)域多為紅色，不亮部分偏灰白的特征，設(shè)計(jì)基于RGB彩色空間濾波方法，較好地保留了點(diǎn)亮區(qū)域的亮度信息；并提出改進(jìn)的最大類間方差法，實(shí)現(xiàn)了數(shù)顯儀表圖像字符的自適應(yīng)提取。根據(jù)數(shù)顯儀表數(shù)字特征信息，采用穿線識(shí)別法，實(shí)現(xiàn)了數(shù)顯儀表的自動(dòng)識(shí)別。通過大量實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)表明，提出的自適應(yīng)特征提取算法對(duì)不同角度、不同光照環(huán)境拍攝的儀表圖像都有良好的適應(yīng)性，應(yīng)用于數(shù)顯儀表自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)可得到95%的識(shí)別準(zhǔn)確率，平均運(yùn)行時(shí)間為1.136 s。

關(guān)鍵詞： 數(shù)顯儀表識(shí)別； 自適應(yīng)特征提取； 彩色空間濾波； 自動(dòng)識(shí)別

中圖分類號(hào)： TN911.73?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）24?0147?04

Abstract： In order to make the digital?display instrument adapt to various outdoor environments， an instrument′s automatic recognition system adaptive to various illuminations is established. According to the features that the color of the bright area of the digital?display instrument image is almost red and the color of the dark area is partial to gray， the color space filtering method based on RGB is designed to reserve the luminance information of the bright area better. The improved Otsu method is proposed to realize the adaptive extraction of image characters of the digital?display instrument. The threading recognition method is used to realize the automatic recognition of the digital?display instrument according to the digital feature information of digital?display instrument. The actual measured results of massive experiments show that the adaptive feature extraction algorithm has strong adaptability to the instrument images taken in different imaging angles and different illumination environments， and can get the identification accuracy of 95% when it is applied to the automatic recognition system of digital?display instrument； its average running time is 1.136 second.

Keywords： digital?display instrument identification； adaptive feature extraction； color space filtering； automatic identification

0 引 言

目前電力系統(tǒng)存在著大量沒有計(jì)算機(jī)接口的非智能儀表，為了獲得這些儀表的數(shù)據(jù)，常采用人工抄表的方式獲得，在觀測(cè)環(huán)境差，特別是環(huán)境存在危險(xiǎn)情況下，加上人為因素的影響，人工抄表數(shù)據(jù)存在精度低、可靠性差的缺點(diǎn)[1?3]。隨著數(shù)字圖像技術(shù)和模式識(shí)別的發(fā)展和應(yīng)用不斷深入，機(jī)器人巡檢和儀表自動(dòng)識(shí)別已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

目前數(shù)顯儀表的自動(dòng)識(shí)別已有多種方法，2000年F.Corrêa Alegria首先提出了一種用于指針儀表以及數(shù)字顯示式儀表自動(dòng)化校準(zhǔn)系統(tǒng)，特別針對(duì)沒有計(jì)算機(jī)接口的儀表提出了基于機(jī)器視覺的半自動(dòng)識(shí)別方法[4]。顏友福針對(duì)復(fù)雜多指針式儀表的讀數(shù)自動(dòng)識(shí)別難度大精度低的問題，提出一種基于區(qū)域生長(zhǎng)的指針式儀表自動(dòng)識(shí)別方法[5]。張文杰針對(duì)指針式儀表讀數(shù)算法對(duì)光照變化影響較大、識(shí)別精度不高的問題，提出一種基于視覺顯著性區(qū)域檢測(cè)的指針式儀表讀數(shù)方法[3]。

針對(duì)電力系統(tǒng)應(yīng)用中儀表圖像易受到光照、拍攝條件等因素的影響，本文建立了自適應(yīng)于不同光照條件下的數(shù)顯儀表自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括儀表字符特征自適應(yīng)提取和字符識(shí)別兩部分。

1 數(shù)顯儀表圖像的自適應(yīng)特征提取

由于受實(shí)際場(chǎng)地光照、天氣等外界環(huán)境以及攝像頭鏡片反光等輸入設(shè)備的影響，采集得到的數(shù)顯儀表圖像質(zhì)量較差，含有大量噪聲、圖像幾何失真、模糊等干擾，不利于表盤字符區(qū)域的分割。數(shù)顯儀表圖像自適應(yīng)特征提取主要包括彩色圖像自適應(yīng)灰度化、字符自適應(yīng)提取和分割。

1.1 彩色圖像自適應(yīng)灰度化

針對(duì)數(shù)顯儀表圖像中點(diǎn)亮字符區(qū)域多為紅色、不亮區(qū)域偏灰白的特征，本文采用自適應(yīng)灰度化，較好地保留點(diǎn)亮區(qū)域的亮度信息。

圖像灰度化常用的方法有加權(quán)平均法和平均值法。加權(quán)平均法利用人眼對(duì)于顏色的敏感程度，對(duì)綠色的敏感度最高、藍(lán)色的敏感度最低[6]。實(shí)際測(cè)試場(chǎng)地采集的數(shù)顯儀表圖像由于受光照條件和相機(jī)曝光等因素的影響，數(shù)顯管字符區(qū)域會(huì)出現(xiàn)顏色偏差現(xiàn)象，經(jīng)過加權(quán)平均法和平均值法灰度化后LED數(shù)顯管部位灰度差不明顯，對(duì)之后圖像二值化處理時(shí)容易造成誤判。根據(jù)數(shù)顯儀表這一特點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了基于RGB彩色空間的濾波器，通過設(shè)定一種對(duì)于R，G，B三種顏色的判別規(guī)則，保留以紅色分量為主的顏色信息。

判別規(guī)則為，對(duì)于數(shù)顯式儀表圖像I，當(dāng)R（i，j）紅色分量明顯大于其他分量時(shí)，即判別I（i，j）為紅色，并通過設(shè)定判定閾值T來控制判別條件的顏色是否為紅色，然后通過對(duì)灰度圖像進(jìn)行掩膜操作，從而得到以R分量為主的灰度圖。同理，當(dāng)G（i，j）綠色分量明顯大于其他分量時(shí)，則判別I（i，j）為綠色分量；當(dāng)B（i，j）藍(lán)色分量明顯大于其他分量時(shí)，則判別I（i，j）為藍(lán)色分量。

1.2 自適應(yīng)字符特征提取

為了適應(yīng)各種光照條件下的數(shù)顯儀表字符特征提取，本文采用自適應(yīng)閾值分割完成字符提取。最大類間方差法是一種常用的自適應(yīng)目標(biāo)閾值分割算法，對(duì)一般的前后景灰度分明的圖像有很好的分割效果，但難以實(shí)現(xiàn)前后景灰度變化不大的目標(biāo)提取[7]。傳統(tǒng)最大類間方差法的思想是使用一個(gè)閾值將整個(gè)數(shù)據(jù)分成背景C1和目標(biāo)C2兩個(gè)類，使得兩類之間的方差最大所對(duì)應(yīng)的閾值即為最佳閾值。計(jì)算兩類之間的方差為：

式中：w1和w2分別為背景和目標(biāo)所占的圖像像素總數(shù)的比例；u1和u2為背景和目標(biāo)中像素灰度均值。當(dāng)類間方差值d2最大（max（d2））時(shí)，所對(duì)應(yīng)的t值即為分割的最佳閾值T。

在對(duì)實(shí)際拍攝的數(shù)顯儀表在光照過亮條件下拍攝的圖像，其目標(biāo)區(qū)域與背景區(qū)域的灰度變化較小。傳統(tǒng)的最大類間方差法進(jìn)行二值化閾值分割后，二值圖像存在大塊白色區(qū)域，無法正確分割出儀表字符區(qū)域，嚴(yán)重影響后續(xù)字符識(shí)別。經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)分析后得出，在無法分割出指針區(qū)域的過亮儀表圖像中背景和目標(biāo)之間最大類間方差值max（d2）較小。因此，最大類間方差值max（d2）可用于衡量指針目標(biāo)是否準(zhǔn)確提取的標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)這一衡量標(biāo)準(zhǔn)，本文提出改進(jìn)的最大類間方差法。當(dāng)對(duì)儀表灰度圖像進(jìn)行第一次最大類間方差法閾值分割時(shí)，其最大類間方差值max（d2）在K（[k1，k2]）范圍內(nèi)，則此時(shí)對(duì)應(yīng)的閾值T1為最佳分割閾值，否則將第一次閾值分割時(shí)劃分的目標(biāo)類作為第二次最大類間方差法閾值分割的對(duì)象，判斷其最大類間方差值max（d2）是否在K范圍內(nèi)。以此迭代計(jì)算，直到最大類間方差值max（d2）在K范圍內(nèi)，此時(shí)對(duì)應(yīng)的閾值Tn，即為最佳分割閾值。

通過大量實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)的最大類間方差法不受各種光照條件的影響，對(duì)實(shí)際采集的背景與前景有明顯灰度變化或無明顯灰度變換的儀表圖像都有良好的分割效果，能夠自適應(yīng)地選取閾值實(shí)現(xiàn)圖像的二值化。

2 基于結(jié)構(gòu)特征的字符識(shí)別

目前，圖像識(shí)別的方法有很多種，常用的可以分為三類：基于統(tǒng)計(jì)特征的方法[8]、基于結(jié)構(gòu)特征的方法[9?10]、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[11]。考慮到實(shí)際識(shí)別的數(shù)顯儀表示數(shù)均為數(shù)顯管形式顯示，其數(shù)字字符為七段數(shù)碼管字體，結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，沒有復(fù)雜的特征信息。在保證識(shí)別準(zhǔn)確度的基礎(chǔ)上提高系統(tǒng)運(yùn)算的效率，這里采用基于結(jié)構(gòu)特征穿線識(shí)別的方法對(duì)數(shù)顯儀表數(shù)字字符區(qū)域進(jìn)行識(shí)別。

通過對(duì)數(shù)顯儀表七段數(shù)碼管字符進(jìn)行分析可知，七段數(shù)碼管的字符結(jié)構(gòu)較為標(biāo)準(zhǔn)，7個(gè)筆畫排列規(guī)則如圖1所示，對(duì)七段數(shù)碼管的各個(gè)碼段進(jìn)行定義，分別為a，b，c，d，e，f，g。取三條基線，一條過字符寬度的線分別穿過數(shù)碼管a，g，d三段，兩條水平線一條在字符高度處穿過數(shù)碼管的c，e兩段，另一條在字符高度處穿過數(shù)碼管的b，f兩段。對(duì)于七段數(shù)碼管碼段點(diǎn)亮狀態(tài)的判定為像素值為“1”代表點(diǎn)亮，像素值為“0”時(shí)代表熄滅。因此在豎直方向的那條線上對(duì)字幅圖像進(jìn)行列向掃描，依據(jù)其與a，g，d三段的相交狀態(tài)來判斷這三段數(shù)碼管的亮、暗。同時(shí)，在水平方向上對(duì)字符和處的兩條線進(jìn)行行向的掃描，可以根據(jù)其相交情況來判定c，e，b，f這四段數(shù)碼管的亮、暗。最后根據(jù)以上得到的a，b，c，d，e，f，g數(shù)碼管碼段亮暗結(jié)果的不同排列組合，就可以對(duì)單個(gè)字符圖像中0～9的數(shù)字值進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為了檢測(cè)本文提出的數(shù)顯儀表自適應(yīng)識(shí)別算法的可行性，以Matlab R2014a作為軟件測(cè)試的環(huán)境，對(duì)數(shù)顯儀表自動(dòng)識(shí)別功能進(jìn)行了測(cè)試。

3.1 字符特征提取實(shí)驗(yàn)分析

針對(duì)儀表圖像A和B，采用本文提出的彩色空間濾波法和傳統(tǒng)的加權(quán)平均法進(jìn)行圖像灰度化比較性能分析。彩色圖像灰度化的結(jié)果如圖2（c）和圖3（c）所示，彩色空間濾波法能更好地保留點(diǎn)亮字符區(qū)域的亮度信息，便于自適應(yīng)字符提取。圖像灰度化后經(jīng)過改進(jìn)最大類間方差法進(jìn)行字符分割后結(jié)果如圖2（d）和圖3（d）所示。

改進(jìn)的最大類間方差法可以在目標(biāo)和背景區(qū)域灰度差異不大的情況下，完成字符特征的提取。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，加權(quán)平均法獲得的灰度圖像儀表LED數(shù)碼管點(diǎn)亮部位與背景灰度差值不大，易造成字符分割后效果不佳，不能夠正常分割出正確的字符，將直接導(dǎo)致后續(xù)識(shí)別的錯(cuò)誤。采用彩色空間濾波法儀表圖像中數(shù)碼管點(diǎn)亮部位與周圍的灰度差值明顯，字符區(qū)域分割準(zhǔn)確，能夠?yàn)楹罄m(xù)字符的識(shí)別提夠良好的基礎(chǔ)。

對(duì)二值數(shù)顯儀表圖像進(jìn)行傾斜矯正、圖像去噪等處理之后，需要完成單個(gè)字符的分割，進(jìn)而完成字符的識(shí)別。本文算法所得二值圖像中的數(shù)字字符區(qū)域顯示清晰，每個(gè)數(shù)字之間有一定的間隔，且邊界較明顯。如圖4所示，利用二值圖像在垂直方向上的投影信息，對(duì)儀表圖像做字符分割操作。

3.2 字符識(shí)別實(shí)驗(yàn)分析

為了檢測(cè)數(shù)顯儀表示數(shù)自動(dòng)識(shí)別算法的實(shí)用性和適應(yīng)性，本文在變電站實(shí)際測(cè)試場(chǎng)地的五號(hào)數(shù)顯儀表廠區(qū)，采集了不同類型、不同角度、不同時(shí)間段的數(shù)顯儀表圖像樣本100幅，使用本文所提出的算法對(duì)實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行了識(shí)別，其中整數(shù)數(shù)字字符正確識(shí)別率為95%。這里記錄了其中10組樣本測(cè)試結(jié)果，如表1所示。10組測(cè)試樣本每組數(shù)顯儀表分別取不同拍攝角度、不同光照條件的相同示數(shù)識(shí)別10次，整個(gè)數(shù)顯儀表自動(dòng)識(shí)別模塊運(yùn)行的平均時(shí)間為1.136 s。

通過大量實(shí)驗(yàn)表明，本文設(shè)計(jì)的數(shù)顯儀表自動(dòng)識(shí)別模塊對(duì)不同角度，不同光照環(huán)境拍攝的儀表圖像都有良好的適應(yīng)性，整個(gè)模塊運(yùn)行的平均時(shí)間為1.136 s，能夠滿足實(shí)際變電站儀表實(shí)時(shí)檢測(cè)的要求。其中造成識(shí)別錯(cuò)誤的原因是儀表表盤區(qū)域不干凈造成對(duì)小數(shù)點(diǎn)識(shí)別的干擾，出現(xiàn)誤判。

4 結(jié) 語

針對(duì)受背景光照和相機(jī)曝光等因素所帶來的儀表圖像噪聲多、點(diǎn)亮區(qū)域特征難提取等特點(diǎn)，采用基于RGB彩色空間濾波的方法對(duì)儀表圖像進(jìn)行了自適應(yīng)灰度化；使用改進(jìn)的最大類間方差法完成了對(duì)字符區(qū)域自適應(yīng)提取；最后根據(jù)數(shù)顯儀表表盤數(shù)字的特征信息采用基于結(jié)構(gòu)特征的穿線識(shí)別法實(shí)現(xiàn)數(shù)顯儀表數(shù)字字符的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別實(shí)時(shí)性強(qiáng)，可獲得95%以上的識(shí)別精度，適用于各種光照條件下LED數(shù)顯的儀表的識(shí)別，具有良好的應(yīng)用前景。

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