数字图像处理技术在水表读数识别系统中的应用研究
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摘要
对于大多数自来水公司，都是依靠人工抄表进行用水和收费管理。而且在抄表过程中由于抄表不到位、私自调表改读数等人为因素造成的水损是全部水损的主要部分。为便于管理，降低水损，市场上出现一种带单片机的电子水表。但存在水表更换和管线改造的问题，使用成本高，且电子水表易进水造成水表失效，使用可靠性差。如何避免如此种种弊端成为一大难题。随着计算机图像处理技术的不断发展，我们提出了应用数字图像处理技术开发水表读数自动识别系统实现水表自动抄表和自动识别读数的解决方案，并成功开发出数字图像水表读数自动识别系统。
将图像处理技术应用于水表多指针的读数识别，是一种新方法，国内目前尚无相应的开发。本文结合水表的具体特点，分析了将图像处理技术应用于自动识别水表指示读数的原理。找到了一种满足一定速度和精度的水表读数识别方法。该方法主要包括水表图像预处理、水表图像分割、指针读数的识别。在预处理中提出了一种基于灰度期望的分段线性变换；对水表的图像分割，提出基于面积和结构信息的二值化自动分割，包括基于结构和灰度特征的哈夫变换分割法(指针信息区的提取)和基于指针面积的特征的阈值分割(指针提取)；针对指针图像的非均匀光照、背影等干扰，提出基于多特征的分区模板匹配法对指针的方向进行识别，从而计算出读数。
利用本文的算法开发的数字图像水表读数自动识别系统对现场采集的大量水表图像进行测试，结果表明该方法抗干扰能力强，识别率完全达到要求。该系统为自来水公司实行计算机管理提供了新的技术手段。
For the majority of tap water companies, the record and charge management of the water consumption is all to depend on the manual methods. To improve the present backward condition, an automatic reading system of water meter with CCD has been developed so that water meter can be automatically read by applying image processing technique, which is completely new in our country at present.
This paper, after discussing the basic theory and the application of digital image processing and analyzing the concrete characteristics of the water meter, puts forward the crux algorithm that identifies automatically the position and direction of the pointers of water meter with techniques of the image preprocessing, image segmentation and image analysis and recognition. In the image preprocessing that includes image smoothing and linear gray level transformation, the author brings forward a mended linear gray level transformation based on mean of gray value to enhance the image contrast. In the segmentation the paper presents an arithmetic taking the area of the pointers and construction feature of the water meter into consideration, which can extract the part of pointers in the special space of the water meter, and then binarizes image using a dynamic threshold based on the area of the pointer. The design can enhance the recognition rate for the next step. Finally, considering the optics of the nonuniform shining on the water meter and the shadow jam of pointers, the author employs the mold plate-matching method based on the several characteristic parameters of the pointers of the meter to recognize the indicating values of the pointer, The characteristic parameters include the area, the gray, the shape and the information of distribution of the pointer's gray.
These series of processing methods offer high stability and good
repetition. Abundant experiments have proved that this system gives a feasible method in the recognition of the reading of the water meter. The recognition rate of this system has reached the request.
将图像处理技术应用于水表多指针的读数识别，是一种新方法，国内目前尚无相应的开发。本文结合水表的具体特点，分析了将图像处理技术应用于自动识别水表指示读数的原理。找到了一种满足一定速度和精度的水表读数识别方法。该方法主要包括水表图像预处理、水表图像分割、指针读数的识别。在预处理中提出了一种基于灰度期望的分段线性变换；对水表的图像分割，提出基于面积和结构信息的二值化自动分割，包括基于结构和灰度特征的哈夫变换分割法(指针信息区的提取)和基于指针面积的特征的阈值分割(指针提取)；针对指针图像的非均匀光照、背影等干扰，提出基于多特征的分区模板匹配法对指针的方向进行识别，从而计算出读数。
利用本文的算法开发的数字图像水表读数自动识别系统对现场采集的大量水表图像进行测试，结果表明该方法抗干扰能力强，识别率完全达到要求。该系统为自来水公司实行计算机管理提供了新的技术手段。
For the majority of tap water companies, the record and charge management of the water consumption is all to depend on the manual methods. To improve the present backward condition, an automatic reading system of water meter with CCD has been developed so that water meter can be automatically read by applying image processing technique, which is completely new in our country at present.
This paper, after discussing the basic theory and the application of digital image processing and analyzing the concrete characteristics of the water meter, puts forward the crux algorithm that identifies automatically the position and direction of the pointers of water meter with techniques of the image preprocessing, image segmentation and image analysis and recognition. In the image preprocessing that includes image smoothing and linear gray level transformation, the author brings forward a mended linear gray level transformation based on mean of gray value to enhance the image contrast. In the segmentation the paper presents an arithmetic taking the area of the pointers and construction feature of the water meter into consideration, which can extract the part of pointers in the special space of the water meter, and then binarizes image using a dynamic threshold based on the area of the pointer. The design can enhance the recognition rate for the next step. Finally, considering the optics of the nonuniform shining on the water meter and the shadow jam of pointers, the author employs the mold plate-matching method based on the several characteristic parameters of the pointers of the meter to recognize the indicating values of the pointer, The characteristic parameters include the area, the gray, the shape and the information of distribution of the pointer's gray.
These series of processing methods offer high stability and good
repetition. Abundant experiments have proved that this system gives a feasible method in the recognition of the reading of the water meter. The recognition rate of this system has reached the request.
引文
[1]阮秋崎．《数字图像处理学》．北京：电子工业出版社，2001．1
[2]徐彦欣 张伟 李涛 《图像处理在机械工程领域中的应用及前景展望》 《机械》1999年第26卷第5期．
[3]田捷《实用图像分析与处理技术》北京：电子工业出版社．1995．
[4]土井康弘著 《图像处理概论》．原子能出版社1986．2
[5]雅罗斯林夫斯基著《数字图像处理》北京：电子工业出版社．1997
[6]崔屹著《数字图像处理技术与应用》北京：电子工业出版社．1997
[7]王万森著《人工智能原理及其应用》北京：电子工业出版社．2000
[8]李金宗著《模式识别》北京：清华大学出版社．2000
[9]李在铭著《数字图像处理压缩与识别技术》北京：电子科技大学出版社．1993
[10]王三武，黄丰云，张和平《CCD电子抄表系统及图像的采集》．武汉汽车工业大学学报．2000．3．
[11]周长发著《精通V C++图像编程》北京：电子工业出版社．2001
[12]鲁玉军．邮政信封的版面分析及字符切分：硕士学位论文．辽宁工程技术大学2001-12-01
[13]K.R.Castleman著朱志刚等译《数字图像处理》北京：电子工业出版社．1999
[14]吕凤军著《数字图像处理编程入门》北京：清华大学出版社．1999．12
[15]崔屹《数学形态学方法及应用》北京：科学出版社2000．
[16]章毓晋《图像工程(上册)：处理与分析》北京：清华大学出版社。1999．3
[17]徐建华《图像处理与分析》北京：科学出版社．1992
[18]付忠良《图像阈值选取方法的构造》中国图形图像学报．5(6)．2000
[19]吴一全，朱兆达《图像处理中阈值选取方法30年(1962—1992)的进展(一)》数据采集与处理．1993．8(3)：193～201
[20]吴一全，朱兆达《图像处理中阈值选取方法30年(1962—1992)的进展(二)》数据采集与处理。1993。8(4)：268～277
[21]高永英，张利，吴国威《一种基于灰度期望值的图像二值化算法》．中国图象图形学报4(6)．1999．524～528
[23]张凤翔《采用图像测量技术实现指针式仪表示值的智能判读》 计量技术．1995．NO．9
[24]王爱民，沈兰荪．《图像分割研究综述》测控技术，19(5)．2000：1～5
[25]赵荣春，迟耀斌，朱重光．《图像分割技术进展》第九届全国图像图形学学术会议论文集．中国图形图像学报．1998：547～558
[26]罗希平，田捷，诸葛婴等《图像分割方法综述》模式识别与人工智能．12(3)．1999：300～312
[27]沈兰荪．《数据采集技术》中国科学技术大学出版社．1990年：5～20
[28]沈兰荪．《高速数据采集系统的原理与应用》北京：人民邮电出版社．1995年：7～15，199～203
[29]刘漪《高速数据采集系统的研究与实现》清华大学硕士学位论文．1998年5月。
[30]王成儒，孙洁梯《一种专用小型图像输入识别设备的设计》自动化与仪表．2001年第3期．
[31]Pal N R and Pal S K.A Review on Image Segmentation Techniques. Pattern Recognition, 1993, 26 (9): 1277～1294
[32]Castleman K R. Digital Image Processing—Hall International, Inc, 1996
[33]Char F H Y, Lain F K, Zhu H. Adaptive Thresholding by Variational Method. IEEE Trans Image Processing. 1998, 7(3): 468～473
[34]Yanowitz S D, Bruckstein A N. A New Method for Image Segmentation. ComputerVision, Gragh, Image Process, 1989.46:82～95
[35]C. Desaubry P, Gervais. Characterization of a standard CCD video camera devoted to the design of an efficient particle image velocimetry Instrument. Flow Measurement and Instrumentation. 2000 Volume: 11, Issue: 2.133～141.
[36]高天芳．《非电子仪表的一种计算机判读和处理系统》中国科学技术大学学报．1999年12月．第29卷．第6期．
[37]陶锦洪．《电视图像存储器的设计》电视技术，1989．10
[38]赵文清．《3D Studio MAX在机械产品造型设计中的应用》机械工程师2001年05期
[39]朱留存．《机器人视觉系统及工件定位的坐标匹配方法》 制造业自动化1995年02期
[40]刘榴娣．《实用数字图像处理》．北京：北京理工大学出版社．1998．
[41]姜山，程君实．《智能仿人机器人的现状及展望》 机器人技术与应用2000年04期
[42]孙劲光，张文斌，朱世安．《图像灰度的处理方法及实现》．辽宁工程技术大学学报(自然科学版)．2002年03期．
[43]范永法．《用于表面裂纹自动检测的图像识别算法》机械设计与制造．2002．8NO．2
[44]李杰，周兆英．《图形识别及其工程应用》中国仪器仪表．1994年01期
[45]阮秋崎．《图像处理和计算机视觉检测技术在美国》北方交通大学学报，3期，1992。
[46]任礼霞．压力表的图像检定法研究：硕士学位论文．西安理工大学。2002-03-01
[47]龙永红．基于计算机视觉的铝塑泡罩产品检测方法研究：硕士学位论文．中南林学院．2002．4
[48]容观澳《计算机图像处理》北京：清华大学出版社．2000．2
[49]何斌等著北京：人民邮电出版社．2001．4
[50]黄新．汽车牌照自动识别系统中字符的分割和识别：硕士学位论文．南京航空航天大学．2002-03-01
[51]章毓晋《图象分割》北京：科学出版社。2001．2
[52]董庆霞．图像处理技术在指示表精度检定中的应用：[硕士学位论文]．北京：北京工业大学，2001．5
[53]王鸿钰．自动测量仪器和测试系统的发展综述．计算机自动测量与控制．8(4)．2000
[54]J. weszka. A Survey of Threshold Selection Techniques. Computer Graphics and Image Processing. 1978(7): 259～265
[55]R. M. Haralick and L. G. Shapiro. survey: Image Segmentation. computer, Vision, Graphics, Image Proc. 1985 (29): 100～132
[56]Yanowitz S D, Bruckstein AM.A NeW Method for Image Segmentation. Computer Vision, Gragh, Image Process, 1989,46:82～95
[57]C.Y. Suen, R. Legault, C. Nadal, M. Cheriet and L. LaM, Building a New Generation of Handwriting recognition system, Pattern Recognition Letters ,1993,14: 303—315
[58]T.A. Mai and C.Y. Suen, A Generalized Knowledge—based System for the recognition of Unconstrained Handwritten Numerals, IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 1990,20(4)835～848
[59]P.K. Sahoo and A.K.C. Wong, A Survey of Thresholding Techniques, Computer Vision, Graphics and Image Proceedings, 1998,41:233—266
[2]徐彦欣 张伟 李涛 《图像处理在机械工程领域中的应用及前景展望》 《机械》1999年第26卷第5期．
[3]田捷《实用图像分析与处理技术》北京：电子工业出版社．1995．
[4]土井康弘著 《图像处理概论》．原子能出版社1986．2
[5]雅罗斯林夫斯基著《数字图像处理》北京：电子工业出版社．1997
[6]崔屹著《数字图像处理技术与应用》北京：电子工业出版社．1997
[7]王万森著《人工智能原理及其应用》北京：电子工业出版社．2000
[8]李金宗著《模式识别》北京：清华大学出版社．2000
[9]李在铭著《数字图像处理压缩与识别技术》北京：电子科技大学出版社．1993
[10]王三武，黄丰云，张和平《CCD电子抄表系统及图像的采集》．武汉汽车工业大学学报．2000．3．
[11]周长发著《精通V C++图像编程》北京：电子工业出版社．2001
[12]鲁玉军．邮政信封的版面分析及字符切分：硕士学位论文．辽宁工程技术大学2001-12-01
[13]K.R.Castleman著朱志刚等译《数字图像处理》北京：电子工业出版社．1999
[14]吕凤军著《数字图像处理编程入门》北京：清华大学出版社．1999．12
[15]崔屹《数学形态学方法及应用》北京：科学出版社2000．
[16]章毓晋《图像工程(上册)：处理与分析》北京：清华大学出版社。1999．3
[17]徐建华《图像处理与分析》北京：科学出版社．1992
[18]付忠良《图像阈值选取方法的构造》中国图形图像学报．5(6)．2000
[19]吴一全，朱兆达《图像处理中阈值选取方法30年(1962—1992)的进展(一)》数据采集与处理．1993．8(3)：193～201
[20]吴一全，朱兆达《图像处理中阈值选取方法30年(1962—1992)的进展(二)》数据采集与处理。1993。8(4)：268～277
[21]高永英，张利，吴国威《一种基于灰度期望值的图像二值化算法》．中国图象图形学报4(6)．1999．524～528
[23]张凤翔《采用图像测量技术实现指针式仪表示值的智能判读》 计量技术．1995．NO．9
[24]王爱民，沈兰荪．《图像分割研究综述》测控技术，19(5)．2000：1～5
[25]赵荣春，迟耀斌，朱重光．《图像分割技术进展》第九届全国图像图形学学术会议论文集．中国图形图像学报．1998：547～558
[26]罗希平，田捷，诸葛婴等《图像分割方法综述》模式识别与人工智能．12(3)．1999：300～312
[27]沈兰荪．《数据采集技术》中国科学技术大学出版社．1990年：5～20
[28]沈兰荪．《高速数据采集系统的原理与应用》北京：人民邮电出版社．1995年：7～15，199～203
[29]刘漪《高速数据采集系统的研究与实现》清华大学硕士学位论文．1998年5月。
[30]王成儒，孙洁梯《一种专用小型图像输入识别设备的设计》自动化与仪表．2001年第3期．
[31]Pal N R and Pal S K.A Review on Image Segmentation Techniques. Pattern Recognition, 1993, 26 (9): 1277～1294
[32]Castleman K R. Digital Image Processing—Hall International, Inc, 1996
[33]Char F H Y, Lain F K, Zhu H. Adaptive Thresholding by Variational Method. IEEE Trans Image Processing. 1998, 7(3): 468～473
[34]Yanowitz S D, Bruckstein A N. A New Method for Image Segmentation. ComputerVision, Gragh, Image Process, 1989.46:82～95
[35]C. Desaubry P, Gervais. Characterization of a standard CCD video camera devoted to the design of an efficient particle image velocimetry Instrument. Flow Measurement and Instrumentation. 2000 Volume: 11, Issue: 2.133～141.
[36]高天芳．《非电子仪表的一种计算机判读和处理系统》中国科学技术大学学报．1999年12月．第29卷．第6期．
[37]陶锦洪．《电视图像存储器的设计》电视技术，1989．10
[38]赵文清．《3D Studio MAX在机械产品造型设计中的应用》机械工程师2001年05期
[39]朱留存．《机器人视觉系统及工件定位的坐标匹配方法》 制造业自动化1995年02期
[40]刘榴娣．《实用数字图像处理》．北京：北京理工大学出版社．1998．
[41]姜山，程君实．《智能仿人机器人的现状及展望》 机器人技术与应用2000年04期
[42]孙劲光，张文斌，朱世安．《图像灰度的处理方法及实现》．辽宁工程技术大学学报(自然科学版)．2002年03期．
[43]范永法．《用于表面裂纹自动检测的图像识别算法》机械设计与制造．2002．8NO．2
[44]李杰，周兆英．《图形识别及其工程应用》中国仪器仪表．1994年01期
[45]阮秋崎．《图像处理和计算机视觉检测技术在美国》北方交通大学学报，3期，1992。
[46]任礼霞．压力表的图像检定法研究：硕士学位论文．西安理工大学。2002-03-01
[47]龙永红．基于计算机视觉的铝塑泡罩产品检测方法研究：硕士学位论文．中南林学院．2002．4
[48]容观澳《计算机图像处理》北京：清华大学出版社．2000．2
[49]何斌等著
[50]黄新．汽车牌照自动识别系统中字符的分割和识别：硕士学位论文．南京航空航天大学．2002-03-01
[51]章毓晋《图象分割》北京：科学出版社。2001．2
[52]董庆霞．图像处理技术在指示表精度检定中的应用：[硕士学位论文]．北京：北京工业大学，2001．5
[53]王鸿钰．自动测量仪器和测试系统的发展综述．计算机自动测量与控制．8(4)．2000
[54]J. weszka. A Survey of Threshold Selection Techniques. Computer Graphics and Image Processing. 1978(7): 259～265
[55]R. M. Haralick and L. G. Shapiro. survey: Image Segmentation. computer, Vision, Graphics, Image Proc. 1985 (29): 100～132
[56]Yanowitz S D, Bruckstein AM.A NeW Method for Image Segmentation. Computer Vision, Gragh, Image Process, 1989,46:82～95
[57]C.Y. Suen, R. Legault, C. Nadal, M. Cheriet and L. LaM, Building a New Generation of Handwriting recognition system, Pattern Recognition Letters ,1993,14: 303—315
[58]T.A. Mai and C.Y. Suen, A Generalized Knowledge—based System for the recognition of Unconstrained Handwritten Numerals, IEEE Transactions on System, Man and Cybernetics, 1990,20(4)835～848
[59]P.K. Sahoo and A.K.C. Wong, A Survey of Thresholding Techniques, Computer Vision, Graphics and Image Proceedings, 1998,41:233—266
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