[发明专利]一种数字式仪表读数识别方法

说明书

本发明涉及图像识别技术领域，提供了一种数字式仪表读数识别方法，包括以下步骤：获取数字式仪表数字显示区域的第一图像；将第一图像进行预处理，得到灰度化后的第二图像；对第二图像进行边缘检测，通过最大类间差方法进行二分类并去除多余的边缘像素点；对第二图像进行二值化处理，得到第三图像；获取第三图像的非背景区域，通过最大类间差方法进行二分类并去除多余的非背景像素点；对第三图像进行倾斜校正；对校正后的第三图像进行字符分割及数值识别。本发明能够减少光照对识别结果的影响，能有效避免字符粘结，对过分割字符进行合并处理，去除杂点，保证了字符分割的精度，无需采集大量样本进行训练，适用于各种数字式仪表的读数识别。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，具体地说，涉及一种数字式仪表读数识别方法。

背景技术

在变电站等场合中，配置多种数字式仪表，这些仪器仪表设备所处环境复杂，为保持电力系统的稳定性，对设备运行的可靠性提出了很高的要求，故需要定时对其进行例行巡检。这些设备的正常运行管理维护，传统的方式是采用人工的方式定时对设备进行巡视，但这种方式存在耗时费力、成本高、准确率低、效率低、主观性强等缺点，不利于设备的自动化管理与维护。如果采用巡检机器人代替人工巡检，实现多种数字式仪表的远程读数，则能够提高变电站运行效率，降低人工巡检安全风险、及时发现设备异常和告警、增强设备信息化管理，具有广泛的应用前景和商业价值。

然而在实际变电站中，机器人所处的环境复杂，所采集的仪表图像受到机器人姿态、光照、物体遮挡、表盘污点、镜头模糊等影响，对数字式仪表的精确读数识别造成很大困难。

发明ZL201510664651.5介绍了一种变电站巡检机器人数字式仪表识别算法，采用轮廓检测算法对数字区域进行分割操作，得到单个数字图像，并搜集变电站现场多种数字图片，建立训练样本集，利用分类器对单个数字进行识别。发明ZL201510776461.2通过进行边缘切割后获取单字符图像，扫描计算单字符图像内的连通区域，根据连通区域的个数分类识别数字字符。但是，目前数字仪表的识别方案主要存在以下几方面问题：

当前许多数字识别方法需要对图像进行预处理，进行灰度化以及二值化，过于依赖于二值化的效果，在光照不均匀以及存在表盘污点情况下，识别效果较差。

很多方法对字符分割要求较高，分割的准确程度影响识别结果。

有些数字识别需进行样本训练，前期需采集大量样本，时间与金钱成本高，操作繁琐，适用范围限于该部分数字式仪表。

大部分方法都是处理单一类型的数字式仪表，无法适用于大部分数字式仪表。

发明内容

针对现有技术中上述的不足，本发明的目的在于提供一种数字式仪表读数识别方法，该方法对光照鲁棒性强，适用于多种仪表，字符识别精度高。

为了达到上述目的，本发明采用的解决方案是：

具体的，一种数字式仪表读数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.获取数字式仪表数字显示区域的第一图像；

S2.将所述第一图像进行中值滤波及灰度化预处理，得到灰度化后的第二图像；

S3.对所述第二图像进行边缘检测，并获取边缘像素点的第一饱和度直方图，通过所述第一饱和度直方图获取边缘像素点的第一饱和度分布标准差，并判断第一饱和度分布标准差是否大于预设的第一干扰阈值，若小于，执行S4；

若大于，通过最大类间差方法对所述第一饱和度直方图进行二分类并去除多余的边缘像素点，执行S4；

S4.对所述第二图像进行二值化处理，得到第三图像；