(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210416240.4 (22)申请日 2022.04.20 (71)申请人 国网吉林省电力有限公司长 春供电 公司 地址 130000 吉林省长 春市朝阳区人民大 街4629 (72)发明人 徐伟进　王国友　张炜华　米洪彦　 黄逸宁　李东有　邢亮　胡国龙　 (74)专利代理 机构 青岛恒昇众力知识产权代理 事务所(普通 合伙) 37332 专利代理师 苏友娟 (51)Int.Cl. G06V 20/62(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/75(2022.01) G06V 10/32(2022.01) G06V 10/34(2022.01) (54)发明名称 一种指针式仪表机 器视觉识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种指针式仪表机器视觉识 别方法， 采集仪表图像并处理后进行霍夫圆检 测， 识别定位后并圆形表盘图像蒙版， 再进行自 适应阈值二值化， 做轮廓查找， 再提取刻度线拟 合圆心定位， 得到表盘中心坐标， 使用霍夫直线 检测， 识别出直线指针和顶点坐标， 对仪表图像 通过局部特征匹配， 识别仪表上独特特征点坐 标： 根据已经求得的表 盘中心、 指针顶点、 独特特 征点三个坐标， 应用角度发求得仪表读数。 本发 明的有益效果： 提高霍夫圆精度， 和识别速度， 消 除了图像中复杂背景， 对识别精度的影响， 解决 了由于图像的畸变， 解决了图像面内旋转导致的 仪表的零刻度不是在图像正上方， 对识别精度的 影响， 采用简单机 器视觉算法， 识别速度快。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114898347 A 2022.08.12 CN 114898347 A 1.一种指针式仪表机器视 觉识别方法， 其特 征在于， 包括了以下步骤： 步骤1： 采集含有指针仪表的图像， 进行 预处理； 步骤2： 对预处理后的仪表图像， 进行霍夫圆检测， 识别与定位表盘， 并建立蒙版提取出 圆形表盘图像； 步骤3： 对提取出的表盘 图像在一定处理后， 进行自适应阈值二值化， 对二值化图像做 轮廓查找， 提取刻度线， 并根据刻度线拟合圆心定位， 得到表盘中心坐标； 步骤4： 对二值化图像进行一步处理， 去掉刻度线和杂点， 使用霍夫直线检测， 识别出直 线指针， 进一 步得到指针顶点 坐标； 步骤5： 对仪表图像通过局部特 征匹配， 识别仪表上独特 特征点坐标： 步骤6： 根据已经求得的表盘 中心、 指针顶点、 独特特征点三个坐标， 应用角度发求得仪 表读数。 2.根据权利要求1所述的一种指针式仪表机器视觉识别方法， 其特征在于： 所述步骤1 种具体包括， 步骤1‑1： 对图像尺寸进行优化， 将输入图片宽度统一设置为相同尺寸； 步骤1‑2： 对图像进行均值滤波， 提高图像整体平滑度， 使用OpenCV函数 cv2.pyrMeanShiftFi ltering实现； 步骤1‑3： 在进行灰度和二值化处理， 减少图像占用的存储空间， 并作为霍夫圆检测的 输入图片； 3.根据权利要求1所述的一种指针式仪表机器视觉识别方法， 其特征在于： 所述步骤2 中具体包括， 步骤2‑1： 输入均值滤波后的灰度图像， 由概率霍夫圆检测得可能的圆形， 并自动选择 其中一个概 率最大的圆形， 作为表盘圆形； 步骤2‑2： 建立蒙板将圆外像素设为1， 圆内像素设为0覆盖至图像上， 将背景从图像中 剔除， 只提取仪表 表盘内的信息 。 4.根据权利要求3所述的一种指针式仪表机器视觉识别方法， 其特征在于： 霍夫圆检测 使用OpenCV函数cv2.HoughCircles实现， 实际试验参数如下： dp＝1， param1＝100， param2 ＝20， minRadius＝80， maxRadius＝0 。 5.根据权利要求1所述的一种指针式仪表机器视觉识别方法， 其特征在于， 所述步骤3 中具体包括， 步骤3‑1： 采用高斯滤波对所 得图像灰度化， 并作为 二值化的输入； 步骤3‑2： 自适应阈值二值化， 使用OpenCV函数cv2.adaptiveThreshold实现， 提取图像 中仪表的形态学骨架特征， 采用高斯滤波的方法来确定局部阈值， 最终根据每个像素点和 局部阈值的对比关系来进行二 值化。 二值化公式表达如下： 设： Compariso n＝ThreshValue ‑C 步骤3‑3： 对生成的二值化图像， 进行轮廓查找， 识别定位刻度线， 使用OpenCV函数 cv2.findContours实现， 可得到所有白色像素集合的轮廓， 根据刻度线的以下几个特点： 距 离， 刻度线中心 点在半径r范围附近的长宽比， 面积， 对选出轮廓进 行面积统计； 其中刻度线权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114898347 A 2是细长区域， 长 宽比例为1： 4以上的矩形， 取统计中值附近进行二次筛 选。 步骤3‑4： 将得到的刻度线细化， 并计算其延长线两两相交所得的交点点集， 直线交点 的计算公式如下： 通过交点 点集计算得到表盘中心点的坐标。 6.根据权利要求1和5所述的一种指针式仪表机器视觉识别方法， 其特征在于： 所述步 骤4中具体包括， 步骤4‑1： 对生成的二值化图像进行强化， 根据步骤3 ‑1至3‑4中提取的轮廓， 所采用的 表盘独特特征点为50刻度示数， 识别指针和表盘， 得到只含有指针和圆盘的图片； 步骤4‑2： 使用霍夫直线检测， 根据OpenCV函数cv2.HoughL inesP识别处指针的起末点； 步骤4‑3： 通过距离判断， 距离圆心较 远的点就是需要的指针顶点 坐标。 7.根据权利要求1所述的一种指针式仪表机器视觉识别方法， 其特征在于： 所述步骤5 中具体包括， 步骤5‑1： 使用K‑D树局部特征匹配方法， 所采用的表盘独特特征点为50刻度示数， 通过 局部特征匹配算法得到所有匹配点， 使用OpenCV函数cv2.FlannBasedMatcher的Flann (Fast_Library_for_Ap proximate_Nearest_Neighbors)， 快速最近邻搜索库功能实现； 步骤5‑2： 对匹配得到的所有特征点坐标求平均坐标， 作为表盘独特特征点坐标。 坐标 计算公式如下： 8.根据权利要求1所述的一种指针式仪表机器视觉识别方法， 其特征在于： 所述步骤6 中具体包括， 根据表盘中心Oc、 指针顶点Pi和特征点Z50在图像中的绝对坐标值， 计算得向量OcZ50和 OcPi在以Oc为原点X轴向顺时针建立的极坐标值， 绝对坐标与极坐标转换公式如下： 其中， atan2是已将象限纳入考 量的反正切函数； 由该极坐标值， 换算出指针和零刻度的夹角 θ； 最终仪表示数计算表达式如下： 权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114898347 A 3