2019 年（第六届）电力科技管理论坛 - 210 - 基于阴影消除优化的仪表指针检测 国网上海市北供电公司，吴昊、柴俊、安帅 上海电力实业有限公司，许燕 摘 要：针对指针识别问题，提出一种基于阴影消除优化的仪表指针检测方法，该方法中基于指针仪表的特性利用 自适应的阈值二值化来提高阴影消除的效果。首先将图像进行灰度化、去噪处理，并使用灰度变换函数对其进行灰度变 换，拉升对比度，再利用大律法进行二值化，最后使用开运算处理毛刺，达到阴影消除的目的。实验表明，该方法有较 高的识别精度。 关键词：阴影消除；指针识别；图像处理；灰度变换 指针式仪表作为电力系统中最重要的测量仪 器，存在着没有数据接口，只能人为读取读数的弊 端。 “视觉理解”技术是机器视觉发展的重要方向之 一，即通过视觉系统对所处的环境进行自主的观测 和分析。为实现电力站的无人巡检、无人作业，需 要实现对指针式仪表的智能“视觉理解” 。由于电力 站在无人时刻是不开灯的，只能由机器臂自带单光 源，故阴影成为在电力站中实现对指针的识别的最 大阻碍。 针对阴影消除方法的研究， 王翔宇 [1]等人提出先 利用 HSV 空间变换确定阴影区域，再结合图像的区 域信息由外而内的消除阴影区域； 陈锡 [2]等人提出一 种利用亮点、颜色和梯度结合判断是否进行阴影抑 制的阴影消除算法；时文东 [3]等人发明了一种基于 RGBY 的阴影消除方法，能在各种情况下准确消除物 体的影子； 王珦磊 [4]等人提出一种新的基于 YUV 颜色 空间自适应阴影消除算法，具有较好的自适应性， 但需要事先采集背景图像。 文中采用分段函数对图像进行灰度变换以提升 对比度 [5]， ，用大律法对图像进行二值化，再利用开 运算处理毛刺已达到消除阴影的作用。 摄像头采集的图像一般是 24 位的真彩色，红绿 蓝分别占 8 位。由于图像的颜色信息对于后面的处 理识别作用不大，为加快计算的速度，将图像进行 灰度化处理。此外，图像一般都会受到噪声的干扰， 故使用高斯滤波去噪，得到图 1.1。 图 1.1 灰度化和高 斯滤波后的效果图 图 1.2 效果图的梯度直方图 从图 1.1 中可以发现，指针与阴影的灰度值十 分接近，若直接二值化就会导致无法清晰地将指针 抠出，影响指针的识别。所以必须对阴影进行抑制， 即拉伸图像的对比度。 直方图是灰度图像的一种重要的特征。它表现 了 256 个灰度值在图像中的分布情况。从图 1.2 可 以看出，经灰度化和高斯滤波的效果图整体较暗， 其灰度直方图的分量集中在灰度级的中低部，且中