李 俊,袁 亮,冉 腾

(新疆大学 机械工程学院,新疆 乌鲁木齐 830046)

0 引 言

在有电磁干扰的环境下,数显式、电子式仪表容易发生故障,而指针式仪表却在抗干扰能力、结构和成本方面都有显著的优势,因而被广泛应用于社会的诸多领域。

但是指针式仪表在传统的人工判读过程中,会因注意力不集中、视觉疲劳等原因造成误读。此外,在工况恶劣、安全风险高的场所(强辐射、高温、化工场所等),并不适合人工观测读取仪表数据。因此,进行指针式仪表的自动检测和读数研究具有重要意义。

随着计算机视觉和目标检测技术的不断发展,指针式仪表数据的自动读取技术变得日臻成熟。针对复杂环境中仪表自动检测和读数困难的问题,已有学者做了许多具有指导意义的研究。圆形指针式仪表通常采用Hough圆检测检测进行表盘定位与提取,但该方法易受到外形类似仪表的物体干扰。房桦等[1]利用SIFT(scale invariant feature transform)算法识别仪表,利用快速霍夫变换提取了指针角度。杨志娟等[2]提出了利用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法,求解仪表模板图像与待测图像的透视变换矩阵,定位表盘区域,并根据表盘灰度特征信息,提出了基于圆周区域的累积直方图法对指针进行了定位。GAO J L等[3]提出了利用改进的ORB算法实现了仪表的搜索与识别,利用相似特征三角形方法确定了指针回转中心坐标,引导PTZ调整了其姿态。胡彬等[4]通过提取待识别图片和模板图片的KAZE[5]特征,并采用KNN(k-nearest neighbor)算法进行了关键点匹配,进行了特征匹配,从而得到了表盘区域,最后采用概率霍夫变换拟合出了指针直线。……