基于機器視覺技術的水表新型檢定方法及實驗分析

黃秋彬

（德化縣質量計量檢測所，福建德化 362500）

機器視覺技術就是利用高分辨率的攝像裝置，代替人眼采集水表的圖像信息，并且利用通信裝置將采集到的圖像、視頻信號，傳遞給核心中控機，完成數據處理后得出檢定結果。整個過程實現了自動化，擺脫了水表檢定對人力的依賴，并且保證了效率與精度的提升?，F階段，機器視覺技術日益成熟，并且在各種精密儀器的檢測、質控等領域得到了推廣使用?，F以水表檢定為例，就基于機器視覺技術的水表檢定裝置設計與應用展開簡要分析。

1 基于機器視覺技術的水表檢定裝置結構設計

該裝置的核心部件是一臺工控機，一方面處理前端采集的數據和反饋的信號，并做出相應地分析和處理；另一方面根據分析結果，在顯示器上直觀展示出來。連接工控機的設備主要有3 類，分別是數據采集卡、電子天平和電子閥控制擴展板。數據采集卡利用CCD 工業相機，實時采集水表信息，并將采集到的數據匯總、打包，以特定頻率發送給工控機；電磁閥控制擴展板與出水閥相連，調控閥門開閉。出水閥的總閥門與換向器連接，通過電子天平保證水量穩定，整個裝置的結構組成如圖1所示。

圖1 水表新型檢定裝置的結構組成

2 基于機器視覺技術的水表新型檢定方法

2.1 視頻圖像采集

作為本裝置的前端采集模塊，為保證圖像、視頻信號采集的時效性，選擇DH-VT142 圖像采集卡，除了具有采集速度快、傳輸效率高的特性外，還具有自動穩定功能，防止圖像或視頻信號出現失真的情況。圖像采集卡利用PCI-E 總線，與分布在各臺水表上的CCD 工業相機連接。采用有線通信，提高了抗干擾能力，使得該裝置能夠在惡劣環境下保證信號正常傳輸，提高了檢定結果的精確性。

2.2 通水閥門自動控制

該部分選擇ATMEGA16 微型控制器，采用獨立串口與核心工控機完成信息交互。在I/O 端口有一個三極管，連接繼電器后可以直接控制電磁閥。根據工控機發出的指令，微型控制器接收該指令后進行數據解析，識別指令后，在I/O 口輸出高電平，從而達到控制閥門開閉的效果。

2.3 電子天平數據采集

水量波動會直接影響水表檢定結果的精確性，為了控制誤差，該裝置中引入了電子天平。同樣的，電子天平也采用獨立串口與核心工控機連接，支持動態檢定的順利實現。由于輸出信號不同，電子天平與出水閥之間連接了一臺換向器，這樣既起到了穩定水量的需要，保證系統可以采集到標準水量數據，同時又實現了不停機檢定，進一步提高了水表檢定作業的效率。

2.4 核心工控機

該裝置實現的功能主要有兩個：其一是數據處理，待處理數據包括CCD 工業相機采集的圖像或視頻數據，以及電子天平提供的標準量值數據等。其二是根據數據處理結果，利用內置程序和相關算法，得出最終的檢定結果。除此之外，在工控機的操作平臺上，還提供了人機交互、報表打印等功能。

2.5 圖像識別及數據建模算法

在軟件部分，采用了高斯擬合建模算法。首先，利用顏色特征和背景對比相結合的方式，對水表指針做到了精確定位。同時將表盤指示值以動態視頻的方式，傳輸到工控機中。其次，建立背景模型，利用背景減除法得到指正準確的分度值，由此實現了指針的動態定位。即便是指針運動到氣泡、水珠等有遮擋的區域，也能夠利用高斯擬合建模算法，較為準確地推算出指針運動方位。

3 基于機器視覺技術的水表新型檢定的實驗分析

3.1 實驗步驟

系統運行后的初始界面如圖2 所示?；静僮髁鞒虨椋海?）查看待測水表，了解其精度等級和量程，將數據輸入到主頁面的“被檢表參數”一欄中。在“標準器參數”一欄中，要求量程和精度級別不低于被檢表。（2）填寫基本數據后，檢查儀表外觀確定不存在問題。然后連接導線，啟動攝像機，打開機器視覺軟件，即可同步獲得水表的表盤圖像。在主頁面上，點擊右側“獲取圖像”的按鍵，在正方形區域內會自動顯示表盤圖像?？赏蟿訄D像，讓指針完全處于該區域內。（3）點擊右側的“圖像預處理”按鍵，由系統對獲取的表盤圖像進行自動調校，提高識別精度。（4）點擊右下方“受檢點檢定”按鈕，可以獲得受檢點的檢定結果。

圖2 系統主界面

3.2 實驗結果

水表的出廠檢定需要分別選取三個流量點，即常用流量、分界流量、最小流量。常規的人工檢定方法，只能讀取到0.01L；而使用機器視覺技術的新型檢定裝置，其最小讀數可以達到1×10-6L。對比人工與機器兩種方法，對同一流量點的檢定結果，如表1 所示。

根據表1 可知，兩種方法在同一流量點的檢定結果總體上保持一致，但是本方法的檢定結果，讀取到了小數點后6 位，因此結果精度上顯然要高于人工方法。除此之外，本實驗中還對比了兩種檢定方法在用時上的差異，如表2 所示。

表1 兩種方法在不同流量點的檢定結果

表2 兩種檢定方法用時差異比較

結合表2 可以發現，在分界流量、最小流量上，本方法檢定用時分別為72s 和115.2s，僅為人工檢定用時的1/10。可見基于機器視覺技術的水表自動檢定方法，顯著提高了工作效率。

3.3 精度估計

影響該裝置檢定結果精度的因素，可歸納為人為因素和硬件因素兩類。人為因素主要與操作水平有關，如果操作不規范、技術不達標，很可能導致誤差增大，精度也達不到要求。硬件因素與選用的CCD 相機有關。使用高分辨率的相機，將會提升檢定結果的精確性。硬件精度（S）可根據公式計算出來：

S=S'×M

上式中，S'為相機的角度精度，M 為常數，根據CCD 工業相機的型號取6。而S'又可以根據相機的像素（T）計算得出：

最終S 值為0.024，小于允許精度0.4，故滿足水表檢定的精度要求。

3.4 誤差分析

采集設備精度不高是引起誤差的常見原因，這就需要我們在開展水表檢定時，要認真檢查該系統的圖像采集裝置，若出現光照分布不均、存在指正陰影等，應當及時處理。還有一種是圖像分割誤差，例如指針信息與背景信息對比度不高，無法提取圖像信息。應對方法是搭建一個良好的圖像采集系統，或者調整光照強度，以提高圖像對比效果。

4 結論

傳統以人工為主的檢定方法，除了效率低，在精度方面也不能滿足當下的要求。設計一種基于機器視覺技術的自動化、高精度水表檢定裝置，具有較強的實用價值。本文介紹的一種以工控機為核心，融合了高斯擬合建模算法和高清圖像采集處理技術的檢定系統，從實驗效果來看，具有效率高、精度好等特點，成為新時期水表檢定的優選方法。