基于圖像識別的數字多用表自動化檢定系統關鍵技術及實現

鄒成伍，吳劍芳，呂幾凡，楊立川，王鵬翔

（1.國網浙江省電力公司電力科學研究院，杭州 310014；2.浙江省電力試驗研究院技術服務中心，杭州 310014；3.南京丹迪克科技開發有限公司，南京 210049）

基于圖像識別的數字多用表自動化檢定系統關鍵技術及實現

鄒成伍1，吳劍芳1，呂幾凡1，楊立川2，王鵬翔3

（1.國網浙江省電力公司電力科學研究院，杭州 310014；2.浙江省電力試驗研究院技術服務中心，杭州 310014；3.南京丹迪克科技開發有限公司，南京 210049）

針對大多數數字多用表不具備通信接口的問題，開發了一種基于圖像識別技術的自動化檢定系統。系統采用創新型的識別技術，將待識別圖像根據需要分割為一個個獨立識別塊（塊元），塊元出現的規律為布爾型，每個塊元代表某種特定的含義。在模板中定義這些塊元之間的邏輯組合關系，只要識別出塊元后即可通過它們的邏輯關系得到對應的數字量。通過這種圖像識別技術，識別準確率可達99.9%以上。

圖像識別；自動檢定；數字多用表；萬用表

0 引言

數字式多用表（數字儀表）是多功能、多量程的測量儀表，是電力系統中使用頻度最高的基礎儀表之一。而大多數數字多用表不具備通信接口，即便少數具備通信接口的儀表，也由于沒有統一的通信標準導致從接口讀數存在很大的局限性，因此對其檢定一般只能采取人工方式，效率低下，且容易出差錯。若要實現自動化檢定，難點和技術核心在于對被檢表的示值采集。以下通過攝像頭實時獲取多用表顯示屏的圖像，利用圖像識別技術得到其顯示值，從而實現自動化檢定。

1 檢定系統的結構與功能

1.1 檢定系統的結構

數字多用表自動化檢定系統（以下簡稱檢定系統）主要由程控多用表檢定裝置、圖像采集設備、圖像識別與處理模塊、自動檢測與管理系統等組成。原理結構如圖1所示。

圖1 檢定系統原理結構

數字多用表檢測與管理系統軟件平臺架構如圖2所示，主要由型號管理、表計管理、測試方案管理、測試、數據管理5個功能模塊組成，每個功能模塊又可細分為若干個子功能模塊。通過該軟件平臺，可實現對整個測試流程的自動控制，實現對多用表的自動檢定以及后續的數據處理、計算修約、存儲和報告生成等功能。

圖2 數字多用表檢測與管理系統軟件平臺架構

1.2 檢定系統的主要功能

系統可提供直流電壓、直流電流、交流電壓、交流電流、交流功率、頻率和電阻等多種標準信號，實現對0.2級及以下數字多用表的自動檢定、數據管理、報告生成等功能。

2 關鍵技術實現

2.1 要求和難點

對于數字圖像的識別，交通行業中的車牌識別是較為典型的應用。由于車牌的尺寸、顏色、字體、比例和內容都相對統一和固定，車牌上的數字也固定不變，因此圖像分割、識別等環節的處理相對容易[1]。

電力行業數字多用表的情況則要復雜得多。首先，數字多用表的型號和規格種類非常多，不同的儀表顯示屏在尺寸、顏色、字體、傾斜角度等方面千差萬別。其次，數字多用表的讀數會因為輸入標準信號的穩定度、儀表本身的穩定度等因素而出現跳動，是一種動態圖像。更重要的是，在數字多用表的顯示畫面中，除了大字體的主要讀數外，還會有字體很小的mV，V，DC，AC等功能和單位標志。這些小字體的內容在識別算法處理過程中容易當成雜質或者干擾信號被舍棄，無法有效提取。國內有相關的研究，忽略了這些輔助的功能和單位標志，只對主要讀數進行識別[2]。但是這些小字體的單位符號和功能標志是主體讀數有效且不可缺少的補充，如果忽略極易造成最終數字量的差錯。該檢定系統提出了創新型的技術方法，能準確識別這些小字體內容。

2.2 圖像識別新技術

WT-1可以與多種生長因子結合，但其在女性胃壁和腸壁平滑肌組織中均呈陰性，在正常子宮肌壁內高表達，提示WT-1過度表達可能與雌、孕激素水平有關。因此，使用激素拮抗劑，不僅可以有效控制肌瘤生長，而且可以通過降低或抑制WT-1表達，達到抑制上述生長因子，阻止肌瘤生長，甚至使其萎縮、消失，或通過選擇干預位點，進行靶點治療，達到治療子宮平滑肌瘤的目的，為子宮平滑肌瘤的藥物治療提供理論依據。

傳統圖像識別流程一般包括圖像預處理、圖像分割、字符特征提取、文字識別和后續處理5個步驟。其中，圖像分割、字符特征提取和文字識別3個環節難度最大。該檢定系統針對數字式多用表的圖像特點，創新性地發明了一種基于模板的圖像識別處理技術，可有效地提高識別精度，并將整個處理過程簡化到圖像預處理、圖像匹配識別和后續處理3個步驟，如圖3所示。

圖3 基于模板的圖像識別流程

將圖像信息中的所有顯示內容根據需要分割為一個一個的獨立識別塊，稱為“塊元”，塊元具有一個顯著的特性：它在圖像中的出現規律為布爾型，即只有“真”和“假”2種值，分別對應“出現”和“不出現”2種狀態。每個塊元可以代表某種獨立的含義，比如mA或者μA；也可以通過多個塊元的組合來代表某種含義，比如八段式LED的數字字模，可以用8個塊元與其對應。在模板中定義好這些塊元之間的邏輯組合關系，不同的塊元代表不同的筆畫，只要識別出塊元后即可通過它們的邏輯關系得到對應的數字。

如圖4所示，可以將輔助功能和單位標志等信息建立對應模板，在模板中將圖4（a）中的功能和單位標志等信息建立對應的塊元，比如功能“AutoRange”對應塊元①，功能“DC”對應塊元②，以此類推（見圖4（b））。在識別過程中只需要判斷單個的塊元是否出現，并根據其值得到對應的信息。比如，如果塊元①的值為“真”，即塊元①出現，表示當前數字式多用表的狀態為“AutoR-ange”；反之，如果塊元①的值為“假”，即塊元①沒有出現，表示當前狀態為非自動檔位狀態。同理，如果塊元②為“真”，則表示當前讀數為直流讀數。

圖4 建立“塊元”模板示例

利用這種模板識別技術，將復雜的圖像識別過程簡化為對單個塊元是否存在的判斷，避免了復雜的圖像分割、字符特征提取和文字識別過程，有效提高了圖像識別的準確率。

2.3 圖像預處理

進行圖像模板識別之前，首先對圖像進行預處理，具體包括RGB轉灰度、模糊、邊緣檢測和二值化等過程。

2.3.1 RGB轉灰度

物體的顏色受光照等因素的影響時會呈現出很多變化，所以顏色本身難以提供關鍵信息，為了獲取本質信息，同時提高運算速度，需要將彩色圖片灰度化，甚至二值化。彩色轉灰度常用的轉換公式為[4]：

式中：Gray為灰度圖像在特定坐標處的灰度值；R為RGB圖像在特定坐標處的紅色分量灰度值；G為RGB圖像在特定坐標處的綠色分量灰度值；B為RGB圖像在特定坐標處的藍色分量灰度值。

為了避免低速的浮點運算，將式（1）進行整數化處理，將系數放大1 000倍，得到式（2）：

RGB一般是8位精度，放大1 000倍后成為32位整型運算。式（2）的效率較式（1）有較大提升，但最后的除法運算可采用移位算法來取代，以進一步提高運算速度。將式（1）的系數乘以2的16次冪，即65 536，得到系數如下：

考慮四舍五入帶來的誤差，以及之前計算結果的誤差，舍入方式采取去尾法，得到改進后的最終計算公式如下：

2.3.2 模糊

對圖像中的每個像素，結合其周圍像素，使用數學加權平均計算方法（高斯函數）得到新的色值，以減少圖像噪聲、降低細節層次。

2.3.3 邊緣檢測

Canny算子使用2個閾值檢測強信號和弱信號邊緣，如果它們被連接到邊緣，那么輸出只包含弱邊緣。

2.3.4 二值化

將圖像像素用給定閾值區分為黑色或白色，以便從圖像中強化出目標，使用局部自適應二值化算法，能更好地表現出圖像中的細節。

2.4 圖像匹配識別

經過圖像預處理后，得到了信息特征較為明顯和清晰的圖片，然后進行圖像的匹配和識別。從圖像中提取輪廓，計算圖像與標準模板的透視變形參數（因攝像頭視角等原因產生），對圖像進行矯形[3]，將矯形后圖像結合模板中的塊元特征進行匹配運算，得到各塊元信息的值，然后再根據模板中定義的塊元信息和塊元間的邏輯關系，計算得到最終的數字多用表讀數；同時生成識別內容文本串，提供給系統軟件的檢測模塊使用。

3 結語

自動化檢定系統在圖像識別部分創新性地提出了模板比對的新方法，突破了傳統OCR的難點和困境，將識別率提高到99.9%以上。由于采用基于模板的處理技術，可以方便地對各種型號和顯示圖像布局的數字式多用表圖像進行模板定制和擴充，系統具有廣泛適用性。

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Key Techniques and Implementation of Automatic Calibration System for Digital Multimeter Based on Image Recognition

ZOU Chengwu1，WU Jianfang1，LYU Jifan1，YANG Lichuan2，WANG Pengxiang3
（1.State Grid Zhejiang Electric Power Research Institute，Hangzhou 310014，China；2.Technology Service Center of Zhejiang Electric Power Testand Research Institute，Hangzhou 310014，China；3.Nanjing Dandick Science&Technology Development Co.，Ltd.，Nanjing 210049，China）

∶Most of digital multimeters are not equipped with communication interfaces.Therefore an automatic calibration system for digital multimeter based on image recognition is developed.The system adopts innovative recognition techniques and divides the targeted images into separate patches（patch elements）which conforms to Boolean rule and represents some specific meanings.To define the logic combination of the patch elements，the corresponding digital quantity can be concluded through logic relationship with the patch element recognized.The system achieves a recognition rate up to 99.9%due to the implementation of the image recognition technology.

∶image recognition；automatic calibration；digital multimeter；multimeter

.201704004

1007-1881（2017）04-0014-04

TP391.41

B

2016-12-16

鄒成伍（1990），男，助理工程師，從事電測、電能計量檢定及研究工作。

（本文編輯：方明霞）

國網浙江省電力公司電力科學研究院科技項目（TCRD2016-02）