[发明专利]一种基于CCD机器视觉识别的仪表数据读取方法

权利要求书

1.一种基于CCD机器视觉识别的仪表数据读取方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、图像采集：设置一CCD现场拍摄装置，和/或设置一与其连接的前端服务器，通过装置上的摄像头进行对传统仪器仪表显示器进行拍摄，然后将拍摄的图片作为原图像传输至该前端服务器或远程服务器，由其对图像进行分析；

S2、图像清晰度确认：所述的服务器先对图像的清晰度进行判定，当判定清晰度足够时，即能够准确显示仪表上的各个数值线条时、进入下一步；当判定图像清晰度不够的时候，由CCD现场拍摄装置进行重新拍摄；

S3、图像预处理：所述的服务器进行图形预处理，得到二值化图像，采用线性灰度函数对源图像进行灰度处理，然后对灰度图像进行锐化，并且计算出图像的阀值，然后对图像进行增强、滤波和除杂，最后将源图像转化得到二值化图像；

S4、提取图像轮廓和数值：自动选取图像的读数采集区，通过Canny方边检测方法检测出图像的边缘，然后通过Honny变换方法对直线进行检测，然后将提取的字符RILBP特征，进行归一化处理，在字符经过标准化处理后，通过对比数据库得到字符数值；

S5、读取数值：对数值仪表盘的数值，图像在二进制化后，垂直投影和水平投影被创建，对数值的黑色素之和进行检测，然后检测出来数值仪表盘的数值，对于指针仪表需要找到指针的倾斜位置，然后在对指针进行检测，然后读取数值；

S6、数据的归类、存储、传输和显示：前端服务器将读取的数据进行归类，然后通过网络将读取的归类数值传输给远程服务器，并且将数值存储在对应数据库内，或同时将该归类数值在设定显示器上进行显示。

2.根据权利要求1所述的基于CCD机器视觉识别的仪表数据读取方法，其特征在于：所述步骤S2中在对图像清晰度检测中，采用的方法是图像进行失焦检测，确定图片的清晰程度，确定图像能够清晰的显示处各个线条。

3.根据权利要求1所述的基于CCD机器视觉识别的仪表数据读取方法，其特征在于：所述步骤S3的图像预处理，将图像分检出来交给识别模块识别，然后对图像进行清晰提升和二值转换，再对图像进行预处理后，再对输入图像进行特征抽取、分割和匹配等处理。

4.根据权利要求1所述的基于CCD机器视觉识别的仪表数据读取方法，其特征在于：所述步骤S4对于图像的读取区域需要在远程服务器上进行自动的选取，以及在对图像的最大容忍白噪声的值为0.2。

5.根据权利要求1所述的基于CCD机器视觉识别的仪表数据读取方法，其特征在于：所述步骤S5内在对数值进行取值的时候需要对指针进行范围选取，然后通过最小距离拟合直线方程确定指针指向方向，以及对与数值仪表需要控制直线的最小尺寸和厚度，使得区域内的黑色像素的比例来判断区域的活跃度，进而确定数值。

6.根据权利要求1所述的基于CCD机器视觉识别的仪表数据读取方法，其特征在于：所述步骤S6对与数值的传输，是通过无线设备传输到远程服务器上，且同时保存在数据库内，以及将数值直接显示在设定的显示器上方便观测。

7.根据权利要求1所述的基于CCD机器视觉识别的仪表数据读取方法，其特征在于：所述步骤S6对与数值归类方法，是根据预设的传统仪器仪表显示器显示属性区域内的数值对应的数据类型进行树状分类，该数据类型包括物理量、物质成分、物性参数。