摘 要：介绍自行开发研制的基于图像处理和识别技术的多指针复杂仪表的自动读数系统的组成和工作原理。分析和阐述了仪表指针示数的识别算法。利用该系统对某自来水公司进行大量测定，结果表明，该方法具有很好的稳定性、准确性、快速性等特点。
关键词：图像处理；自动识别；仪表
我们针对水表这种多指针复杂表盘的自动读数识别，提出了应用图像处理和识别技术的解决方案，开发了一套水表自动读数识别系统。
对于大多数自来水公司，都靠人工抄表进行用水和收费管理。这存在种种管理上的弊端，如抄表不到位、私自调表、人情抄表、私自修改用水量等。据某县自来水公司调查估计，因抄表和管理不善造成的水损失约为20万吨/年。因此，实现水表自动抄表，对用水和收费进行计算机管理，对提高自来水公司的经济效益和节约用水具有重要意义。
1系统的组成
本系统的结构组成如图1所示。系统由ccd电子抄表器和读数自动识别计算机系统组成。ccd电子抄表器由机械定位装置、ccd摄像头、高速a／d采样线路和数据采集与压缩存储计算机组成，实现表盘的图像摄取，图像的采样量化和数字图像的压缩和存储。读数自动识别系统由图像识别软件和计算机硬件组成，实现数字图像的处理、分析和识别，提取用户编号和用水量数据。电子抄表器将用户的水表拍摄下来，然后通过通信接口输入到读数自动识别计算机系统中，通过读数识别软件识别表盘指针度数及贴在表盘上的用户编号，自动将数据输入数据库存储起来，作为收费部门的收费依据并方便其管理。
2图像处理及读数识别
水表图像用抄表器摄得。实际读数中吨级以下不计，只需识别表左侧四个指针。它们的数量级分别为×1、×10、×100、×1000。读数相互间存在关联。各子表均匀分布在以整个表盘的中心为圆心的半径为r的圆周上。为得到各指针的读数，要确定指针在各子刻度盘中的位置。因此，对表盘图像进行处理时，需确定的主要参数有：图像中各指针所在的子表盘圆、各指针回转中心的坐标、各指针旋转的角度。
2.1边缘检测提取各指针所在的表盘圆
采用canny边缘算子检测边缘。canny边缘算子提取的边缘质量高，对边缘有唯一的响应，得到的边界为单象素宽。图2(a)为canny算子检测结果。
2.2hough变换确定各子表盘圆中心坐标
哈夫变换利用图像全局特性而直接检测目标轮廓，主要优点是受噪声和曲线间断的影响小。在预先知道区域形状的条件下可直接分割出已知形状。hough变换技术的基本策略是根据图像空间的点在参数空间里计算符合对偶性的参数点的可能轨迹并累加参数点的数量。圆的一般方程是：(a-x)2+(b-y)2=r2。有3个参数a，b，r，故需要在参数空间里建立一个3维的累加数组r，记为r(a，b，r)。让a和b依次变化算出r，并对r累加，记r(a，b，r)=r(a，b，r)+1。实际工程应用中，各子表盘半径已知为30，根据累加器中的最大值可确定各圆心的坐标。图2(b)红线、红点(深线、深点)表示圆周和圆心。
2.3指针的检出及定位
各子表盘的中心确定后，可进一步确定各指针的回转中心。由指针的几何结构特征可知，指针由圆形和三角形组成。其圆形半径己知，利用其灰度特征和hough变换方法在子表盘中心附近搜索其圆形，从而精确确定回转中心。再建立类似于指针三角形的指针模板，绕子表盘各指针回转中心旋转，利用指针的形状特征、灰度特征、灰度梯度变化建立分类器；若与指针模板相似度达到最大，则该处为指针方向。如图3(a)和(b)所示，图3(b)为检测出的各指针位置。该方法速度快且稳定性好。
2.4根据多指针相关精确判读
根据指针的圆心角，对照标准图像模式，我们不难计算出指针相对于零基准线的转角α，且转角与表盘读数的关系如表1。
根据图像计算出的指针转角α难免有计算误差，特别是指针在临界角0°、36°、72°、108°、144°、180°、216°、252°、288°、324°附近时，因误差产生的误读将产生很大的读数误差。如百位指针的转角在72°附近，十位指针在180°～216°之间时，读数可能是250t和150t，读数误差为100t。为了消除转角计算误差产生的误读，在计算出各位指针的转角后，还必须利用各位指针之间的相关性进行读数校验。
当某个指针读数为9或0时，其高一位的指针必定位于某分界角度附近，则需要对计算转角进行修正。修正方法如下：
若为9则α°=α-δα
若为0则α°=α+δα
δα通常取3.6°。
在进行相关性校正后，保证读数误差小于1t。相当于人工抄表时不计小数点后的读数。
3结论
基于数字图像处理和识别技术的水表自动读数识别系统较好地解决了复杂多指针仪表自动识别的难题，取得了良好的效果。主要结论如下：
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