基于图像处理的汽车指针式仪表自动检测设计

唐振富 黄宏成 刘 泽

(1.上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240；2.上汽大众汽车有限公司，上海 201805)

基于图像处理的汽车指针式仪表自动检测设计

唐振富1黄宏成1刘 泽2

(1.上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200240；2.上汽大众汽车有限公司，上海 201805)

TongUniversity,Shanghai, 200240; 2.SAICVolkswagenAutomotiveCorporationLtd,Shanghai, 201805)

目前我国汽车行业普遍采用人工检测仪表的方式，传统的肉眼判读方法受人的主观因素和外界环境的影响较大，本论文通过研究一种基于图像处理技术的汽车指针式仪表自动检测方案。利用图像处理技术，通过实现图像二值化，形态学处理与细化等图像预处理。采用计算区域特征与最小二乘法的方法识别并拟合出指针所在的直线，实现汽车仪表的指针检测。这种方法能减少运算量，并能准确地识别出指针直线和待求指针所指示的数值大小。

指针检测 二值图像 区域特征 最小二乘法

0 引言

汽车仪表板是汽车的重要组成部分，它是汽车和人们交流信息的最直接的渠道，主要包括车速表、里程表、发动机转速表、燃油表、水温表等。随着对汽车安全性的要求越来越高，对汽车仪表检测的准确性和智能化要求也日益增加。目前我国汽车行业普遍采用人工检测仪表的方式，传统的肉眼判读方法受人的主观因素和外界环境的影响较大，这种方法在对大批量的仪表进行质检时，由于长时间重复性工作将引起检测人员的视觉疲劳，造成质检误差增加，同时还存在效率低的缺点。为了减小质检误差，提高工作效率，降低生产成本，运用数字图像处理技术实现汽车仪表指针自动检测的方法越来越受到人们的关注。

目前，国内外对于指针式仪表的图像处理与识别已展开了大量研究。例如，王博等人根据指针式仪表图像构造了阈值减影算法，从而实现了指针的检测[1]。何智杰等人采用条件Hough变换和中心投影分析法从而实现指针刻度的全自动识别[2]。检测直线的方法有Hough 变换法[3]，此法通常先把仪表图像转化成二值图像，采用细化操作后利用 Hough 变换确定指针中心线，并将该直线作为指针位置，计算指针夹角，然后利用指针与仪表刻度的线性关系计算指针读数。目前Hough 变换方法是采用较多的方法，它在指针边界存在噪声干扰或者光照不均匀引起指针图像间断的情况下，仍具有较好的容错性和鲁棒性[4]，Hough 变换法的缺点在于消耗的计算机内存过大，使得处理时间增加，不适用于实时处理。

由于汽车仪表与其他指针式仪表具有一定的差异性，如汽车仪表中的速度表和转速表的指针旋转几乎到达360°，而电压表指针只旋转较小的角度。因此，一般的指针式仪表指针识别算法不能完全满足针对汽车仪表指针角度识别的特殊需要。

本文对汽车仪表指针图像的特点进行了分析提出了一种灰度相减法和最小二乘法联用的方法来实现仪表指针角度的识别。该方法采用灰度相减法，从两张背景相同而仪表指针位置不同的图像中巧妙地提取到仪表指针。然后运用预处理，二值化，区域特征和最小二乘法识别出指针角度，计算并量化显示发动机转速。

1 表盘指针角度检测

在速度表盘指针灰度图像的基础上采用最大类间方差的阈值分割法获得二值图像，然后对二值图像进行形态学处理，清除过小区域与填补不连续区域，最后计算二值图像的局部区域特征，排除掉不满足区域特征条件的局部区域，剩下满足条件的区域即为指针图像。

本文中仪表指针角度检测算法的基本思想是在指针角度检测时，只有指针在转动而背景图像无变化，因此可以利用该特点将图像中的目标指针提取出来，并对其单独进行分析。提取指针采用灰度相减法，该方法利用两幅指针位移变化的仪表灰度图像相减，得到一张含有指针图像 ，再通过预处理，二值化，即大津阈值分割法和计算二值图像区域特征，可将指针提取出来。使用该算法的前提是两幅图像背景必须保证一致而只是目标整体(指针)位置不同。然后，对指针提取后的图像用Rosenfel细化算法[5]获得单像素指针线。最后利用最小二乘法拟合指针，并计算出指针与原始刻度的角度。仪表指针角度检测的具体算法流程如图1所示。

图1 指针检测算法整体流程图

1.1 灰度相减法

汽车仪表表盘指针的提取是仪表指针角度检测的关键步骤，只有指针位置精准，才能保证后续处理的精确度能够达到要求。为了获取清晰图像，将汽车仪表放入暗箱，在夜光模式下拍摄仪表的真彩色图像。由于获取的彩色图像均为24位真彩色位图，为此需要对其进行灰度化处理，转化为灰度图像。得到灰度图像后,以汽车仪表表盘中的速度表为例，提取表盘指针的具体实现算法如下：

由第一个被检角度信号获得起始刻度图像A(x,y)，如图2a所示，然后在同等条件下输入第二个被检角度信号使得指针旋转，获得转动后的指针图像B(x,y)，如图2b所示。 运用灰度相减法，C(x,y)=A(x,y)-B(x,y)，相减后小于0的像素点处设置灰度为0，由此获得初始位置指针图像；D(x,y)=B(x,y)-A(x,y),相减后小于0的像素点处设置灰度为0，由此获得待求速度指针图像。至此，表盘指针图像提取完毕。

a 初始指针图像

b 待求指针图像

c 灰度相减后初始指针图像

d 灰度相减后待求指针图像

图3 二值化处理后指针图像

1.2 二值化处理

经过灰度相减法后指针被完整提取出来，然后采用最大类间方差阈值分割法获取二值图像，其基本思路是将图像的直方图以某一灰度为阈值，将图像分成两组并计算两组方差，当被分成的两组之间的方差最大时，就以这个灰度值为阈值分割图像。

a 图像表面积

b 图像表面积的一阶差分

c 初始指针图像开运算

d 待求指针图像开运算

1.3 形态学处理

对于我们的目标是一个连续区域的指针，由于噪声大小不确定，应用不断增大尺寸的形态学开运算，对于每一个开运算，开运算中的所有像素值的和会被计算，该和有时称为图像的表面积。由于连续的开运算之间的表面积会减小，计算相邻尺寸开运算表面积的一阶差分，所得曲线的峰值表明出现的对应半径的噪声对象，使用略大于噪声对象的结构元素进行开运算，则能清除细微噪声。

2.4 二值图像区域特征

对于留下的目标区域，采用椭圆去拟合图像中的指针区域，通过二阶矩参数计算椭圆的长半轴(a/2)与长短轴(b/2)之比(a/b)即离心率[10,11]。

二维图像坐标系中，区域R的二维(p+q)阶矩被定义为：

(1)

矩(n1,0,n0,1)定义是区域R的质心坐标，a为区域R的二维(0+0)阶矩，也是区域R的有效面积(即有效像素的数目)。

(2)

椭圆的离心率与区域具有相同标准二阶中心距，其值是椭圆焦距与其长轴的比值，取值范围为[0,1]，若离心率等于0，目标形状是标准的圆形，若离心率等于1时，目标形状是一条线段。因此，椭圆状目标的离心率应该在0-1之间，经过统计，由于直线区域的具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率接近1，大多数具有直线型指针形状的离心率都在0.9以上，所以可以设定阈值，例如e0=0.9,小于此阈值的区域可以认为是噪声，从而清除掉，留下尽可能精确的直线区域。

图5a 初始指针图像区域特征

图5b 待求指针图像区域特征

2 仪表指针角度识别

提取出指针图像后，对图像进行细化操作，便于使用最小二乘法拟合直线。

2.1 细化

细化是删除图像边缘像素，变为只有一个像素宽的图像脊，以逼近区域中心线的图像处理方法。其目的是减少图像冗余信息量，可以进一步突出图像的形状特征，只保留区域的最基本特征。细化要求：①连通区域必须细化为连通线结构；②细化结果至少是8连通；③保留中止线的位置；④细化结构应该近似于中轴线；⑤由细化引起的附加突刺应最小。

数学形态学的细化过程中，图像集合A使用结构元素B进行细化用A⊗B表示：

(3)

其中(AΘB)表示在图像集合A中对结构元素B进行匹配操作；(AΘB)c是(AΘB)的补集。

对图像集合的细化是采用结构元素序列{B}进行的，细化过程可表示为

(4)

其中，机构元素序列{B}={B1,B2,B3,…,Bn}

细化处理过程为：通过使用B1经一遍处理对A的进行细化，然后使用B2对经B1处理A细化得到的结果再进行细化。整个过程不断重复直到得到的结果不发生变化。

图6 细化后的指针图像

2.2 最小二乘法

细化完成后，得到单像素图像，在这里我们使用最小二乘法拟合细化后的图像，从而拟合出指针所在的直线方程。

最小二乘法[6]的目的是使残差平方和达到最小，而残差是因变量y的观察值与估计值之间的距离，数学表达式为：

(5)

该表达式中的b0与b1可以根据微分方程的方法求解最优解。

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

2.3 计算直线夹角与速度

经过最小二乘法拟合出初始指针所在的直线方程为y=b1x+b0和待求指针所在的直线方程为y=b1x+b0从而两条直线的夹角为

(11)

而指针可以偏转的角度超过180°，初始指针与待求指针的夹角的取值范围可以依据指针所坐落的象限区域来定：

(12)

3 指针检测试验结果与分析

3.1 汽车仪表指针角度检测

在汽车仪表的指针检测过程中，对不同的仪表生产厂家有不同的偏差标准和要求。本系统通过汽车仪表表盘的CAD制图确定各指针所指检测刻度对应角度的理论值，由图像处理得到指针的检测值，偏差为二者相减所得。偏差与规定的值相比较，若在规定的值范围内则可判断仪表合格。由于汽车的发动机转速表所表示的数值具有量化特征，我们取100 r/min为最小分度，随机进行角度检测18次，试验所得的数据如表1所示。

n1=(100*round(θ1/3.25))

(13)

3.2 试验结果分析

汽车仪表指针角度检测试验中平均误差的大小与拍摄图像的角度有关，拍摄角度不合适会使表盘图像产生微小的形状畸变，从而产生较大误差，有可能使得正确的角度被误判，因此选择理想的拍摄角度是确保角度识别准确性的前提。当垂直于仪表平面并且摄像机光轴通过指针旋转中心时所产生的误差最小[7]。也有学者通过对摄像镜头位置进行校正来提高指针识 别精度。由于本实验检测的速度表表盘具有特殊结构，即指针刚好压在数字上，采用最小灰度相减法提取的指针针尖前部有轻微缺损(见图7)，证明当目标物与其他类似物重叠时该方法不能完整地提取目标物。但是，运用最小二乘法识别指针角度，而指针轻微缺损不影响检测最长直线，因此实验平均误差偏小，表明指针角度检测算法鲁棒性强。

由表1可见在角度较小时误差较大，原因有可能是在运用灰度相减法是初始指针与待求指针的位置太近，重合区域过多，使得相减后得到的指针区域过少，从而拟合直线误差较大。在角度逐渐增大后，可以发现计算的角度与理论的角度的差值基本保持稳定，小于1%，精度较高，并且量化后的发动机转速输出结果与实际结果相符，准确度较高。

表1 指针角度检测测试数据

图7 轻微缺损的指针图像

4 总结

随着汽车工业的高速发展，汽车仪表的检测对于汽车质量显得尤为重要。本文以数字图像处理理论为基础，根据汽车仪表的图像特征，提出了基于灰度相减法的指针角度新型检测算法。在指针角度检测中，由于采用了抗干扰性强的最小二乘法算法，该方法也具有很好的鲁棒性，并且处理速度较快，适合于汽车仪表测试的实时检测。

本文提出的检测方法简单有效，具有很好的实用价值，对于同种类型汽车仪表的检测具有一定的

通用性。这些算法已成功应用于基于计算机视觉的汽车仪表自动检测系统中，还可用于指针仪表自动生产线上指针仪表的自动检测。

[1] 王博，秦岭松．基于计算机视觉的指针式仪表自动检测系统[J]．计算机工程，2005,31(11):19-21.

[2] 何智杰，张彬，金连文．高精度指针仪表自动读数识别方法[J]．计算机辅助工程，2006,3:4-9.

[3] 孙凤杰，郭风顺，范杰清，等. 基于图像处理技术的表盘指针角度识别研究[J]. 中国机电工程学报， 2005，25(16):73-79.

[4] 段汝娇, 赵伟, 黄松岭, 等. 一种基于改进 Hough 变换的直线快速检测算法[J]. 仪器仪表学报, 2011 (12):2774-2780.

[5] 梅园，孙怀江，夏德深． 一种基于改进后模板的图像快速细化算法[J]. 中国图像图形学报，2006，11(9):1306-1311．

[6] R. O. Dude, Peter E. Hart, David G. Stork, Pattern Classification, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Inc. 2001.

[7] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital Image Processing Third Edition, Prentice Hall. 2010.

Automobile pointer instrument automatic detection based on image processing

TangZhenfu1HuangHongcheng1LiuZe2

(1.SchoolofMechanicalEngineering,ShanghaiJiao

At present, China auto industry instrumentation widely used artificial way, the traditional method of visually interpretation greatly influenced by subjective factors and external environment. In this paper, our research on automobiles pointer instrument automatically detection that based on image processing. We use image processing technology to achieve binary image, morphological processing, thinning and other image pre-processing．By using the method of calculating the region feature and the least square method to identify and fit the line of the pointer, it can achieve the detection of the pointer. This method can reduce the calculation complexity and accurately identify the pointer and calculate the indicated value of the pointer．

pointer detection binary image region feature least square method

1006-8244(2016)04-009-06

唐振富，

U463.7

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