基于图像处理的天然气表读数识别系统

• 作 者: 叶从胜
• 机 构: 四川大学
• 出 处: 四川大学
• 发表日期: 2007年期
• 关键词: 图像处理 天然气表 读数识别系统 气密性 流量计算

就功能特性而言，天然气表检测包括检测气表的气密性、压损以及流量计算的准确性。传统的检测系统需要大量人工干预，特别是需要人工读取气表测试点示数。由于气表在转动，人工很难准确读出气表瞬时的示数，加上必须手工录入数据，工作量巨大，降低了检测的效率和准确性。为了提高检测精度，提高检测速率，实现检测全过程的自动化，本文引入图像识别的方法，使计算机自动识别气表读数。
数字识别技术已经广泛应用于标牌识别、仪表检测、运动员身份识别、手写字识别和票据识别等领域。目前针对整个数字出现的识别算法主要有：模板匹配法、基于数字端点的聚类方法等众多成熟方法。而国内外针对仪表字轮转动时半字出现的研究还很少，不仅因为它与整字识别有着同样复杂的使用背景，更因识别本身复杂多变，没有固定的特征，所以难度较大。天然气表等仪表识别是数字识别的一个重要分支，也是当前工业领域图像识别的一个热点，它的实现具有一定的挑战性。
论文的主要内容和研究成果如下：
(1)视频图像扭曲变形的纠正。针对图像采集设备本身造成的扭曲变形，我们建立一种二次的数学模型来模拟该过程，并以此为依据对图像进行纠正，在图像重建过程中采用双三次插值的算法，最终取得了很好的图像重建效果。
(2)目标区域的精确定位。针对检测过程中，装卸待测气表，会引起表头位置的变化，或者由于现场设备的振动引起摄像头镜头的微量偏移，从而二值化窗口位置及其大小都会相应产生变化，设计了一个循序渐进，由粗而精的定位模块，它能自动跟踪和框取目标数字，并能根据成像的大小自适应调整窗口大小，以准确定位兴趣目标区域。 (3)由于系统存在环境光变化，各种气表存在不同印刷版面和外玻璃罩等因素所引起的获取图像质量的变化，提出了一种基于边缘特征的拉普拉斯高斯算子自适应图像分割算法，该算法具有高效、鲁棒的优点，在现场使用效果良好。
(4)提出一种基于数字典型特征的识别算法，通过对数字外轮廓进行简洁、高效的编码，并辅助数字长宽比、内腔等其他形状特征，从而在识别过程中能很好适应字体大小变化、倾斜、变形等干扰情况，并能识别仪表转动过程中出现的半数码字。实践证明，该算法在稳定性、适应性、实时性和准确性等方面明显优于模板匹配等算法。
(5)通过多轮测试与调整，系统最终达到了99.28％的正确率，明显高90％的设计正确率，取得了良好的效果。将本文研究应用于实践后，新系统的检测效率大为提高，由以前半自动化系统的每天检测8台提高到现在40台，大大提高了工作效率。