2019 年(第六届)电力科技管理论坛
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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
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