基于机器视觉的水表检定方法研究郭立明

基于机器视觉的水表检定方法研究郭立明

郭立明1刘祥茹2罗巍3

1.身份证号码：23023119820412xxxx黑龙江省哈尔滨市150000；

2.身份证号码：23233219891022xxxx黑龙江省哈尔滨市150000；

3.身份证号码：23010419840927xxxx黑龙江省哈尔滨市150000

摘要：针对现有水表检定装置检定效率低、信息管理功能不足等问题，对水表指针识别、消除气泡影响、检定台自动化改造等方面进行了研究，提出了一种基于机器视觉的水表在线检测系统。采用距离法读取水表指针读数，通过模板匹配，旋转校正水表图像，利用极坐标变换，将子表盘展开成矩形，并集成二维码识别模块，实现了对水表的检定与数据保存；设计了上行走机构带动相机移动拍照，使用单个相机完成了5个工位水表图像的采集。研究结果表明：与人工肉眼读表和手工记录读数方法相比，该检测方法能确保水表的检定精度，同时提高了检定效率，并且检定数据可溯源。

关键词：距离法；水表检定；机器视觉

引言

在供水领域，水表是使用最广泛的计量仪表，我国目前大量使用机械式水表。在机械式水表生产时，水表的误差检定是保证水表质量的一个重要环节，目前多数水表生产厂家普遍采用人工检定方法，该方法不但检定效率低，而且结果易受人工因素影响。为提高水表的检定效率和检定精度，许多企业都在尝试寻找新的检定方法，总体上大致可分为两类：1）对传统手工检定装置进行部分升级改造，实现检定操作的自动或半自动化；2）使用激光传感器或机器视觉技术替代人工读数；读数有分为读码盘示数、读指针示数和读梅花针转动圈数。机器视觉检定设备大多数只读到指针示数，精度较低，激光传感器可以直接统计水表转动时梅花针转动的圈数，但不能用于表盘存在气泡的湿式水表的误差检定。

1整体结构

经过笔者改造后的水表检定装置主要由水表原始容积法检定台、图像采集模块、拧紧装置、行走机构、工控机等组成，如图1所示。

图1整机图

2硬件组成

（1）行走机构。检定台上有5个工位，检定前需将每个工位上的水表表罩拧紧以及检定前后采集水表图像，每个工位需要一套图像采集设备，改造费用高，设计上，行走机构由小型伺服电机和导轨组成，通过皮带轮带动拧紧装置和图像采集装置运动，并在每个工位装上光电检测片，用于定位水表和触发相机拍照，同时设有行程开关对行走机构限位保护；

（2）图像采集模块。水表检定环境比较复杂，各种因素都可能影响图像获取的准确性，光照人影的变化会造成图像ＲGB值的剧烈变化，极大影响水表图像的处理结果，本文采用韩国IMICCD相机和8mm定焦镜头作为图像采集设备，选用碗状光源；

（3）拧紧装置。采用精密行星减速机驱动，相对其他减速机，精密行星减速机具有体积小、精度高、传动效率高、扭矩/体积比高等特点，末端锁紧结构与减速机间用升降气缸连接，当锁紧装置到达工位时，升降气缸带动锁紧末端下降与水表配合，减速机转动达到设定的扭矩，变频器输出信号给PLC，升降气缸带动锁紧末端上升。

3基于模板匹配的梅花针定位算法

3.1Harris角点检测

Harris角点检测算法是由Harris和Stephens于1998年提出的一种基于信号的点特征提取算子，其角点定义为当图像往任意方向移动微小距离，检测窗口内灰度均会产生剧烈变化，则该点为角点，其数学定义如下：

式中：C（x，y）为灰度变化量，I（，）是图像灰度函数，（xi，yi）表示落在W内点的坐标，W为窗口函数。Ix、Iy为x、y的一阶偏导数。M为图像自相关矩阵，定义角点响应函数。

当R高于设定阈值T时，该点为角点。k是一个经验常数，一般取0．04～0．06。采用Harris角点检测算法检测模板与现场图像的角点后，利用Haudorff距离度量两者的相似度，寻找最佳的匹配位置。

3.2Hausdorff距离

给定两个有限点集A={a1，a2，…，am}和B={b1，b2，…，bn}，A、B间的Hausdorff距离H（A，B）定义为：

表示某种距离范数，通常是欧几里得空间下的L2范数，h（B，A）同理。原始Hausdorff距离极易受噪声影响，实际使用效果不佳，1993年，Huttenlocher提出部分Hausdorff距离，定义如下：

式中：Ktha∈A表示对A中所有点到B的距离值排序，取第K个值作为A～B的单向Hausdorff距离。部分Hausdorff距离可以很好的避免噪声及目标被遮掩或退化严重对匹配精度的影响，由于水表表盘可能会存在气泡及其他噪声，因此本系统选用部分Hausdorff距离度量模板与现场图像的相似度。

图4模板匹配流程

3.3模板匹配策略

将模板在待匹配的现场图像上移动，比较两者重合区域部分与模板之间差异，取差异最小区域为最佳匹配区域，这是模板匹配的基本原理。移动步长通常为1个像素，为了加快目标的搜索速度，本文使用跳跃式搜索加局部精确搜索的搜索策略，1）以步长T（T＞1）按上述过程在待搜索图像上移动，搜索整幅图像，初步确定粗匹配位置P（x，y）；2）以步长为1、将模板在表盘图像上的以P（x，y）为中心，长宽为（2T+1）×（2T+1）的正方形区域内移动，进行精匹配搜索，并以第二次得到的结果作为此次模板匹配的最佳结果，流程如图4所示。与传统匹配方法相比，采用跳跃式搜索只需约原始方法1/T2倍的时间，粗匹配的步长T可以根据待搜索图像和模板的实际大小选择，本文T=4。模板相对现场图像存在旋转（R）、缩放（S）和平移（T），当使用定焦镜头、相机与水表表盘距离固定时，缩放因子近似为1，因此只需考虑模板的旋转和平移。由于梅花针的环形阵列结构，使得模板相对于现场图像最大只有0．5齿对应的旋转角度，具体到图2中梅花针，即最大旋转角度为18°。本文采用二分查找法寻找模板的最佳旋转角度，具体过程：1）以模板中心为旋转中心，分别顺时针和逆时针旋转9°，比较旋转后模板与当前位置现场图像Hausdorff距离，保留Hausdorff距离较小的旋转模板；2）以步骤1）留下模板分别顺时针和逆时针旋转新模板4．5°，重复第一步过程，直至得到的Hausdorff距离小于要求阈值或旋转角度小于0．5°，则停止搜索。匹配结果如图5所示，实际图像的大小为320×240像素，模板大小为100×100像素，耗时为180ms。

图5湿式水表的模板匹配

结语

本文提出的湿式水表气泡的消除方法可以很好的去除气泡干扰，实现了采用视觉方法测量湿式水表的目的，弥补了激光反射法无法检定有气泡的湿式水表的不足，现场实验表明，该水表检定系统具有较高的工程运用价值。

参考文献

[1]汤思孟，赵杰煜，陆晓峰．基于机器视觉技术的水表新型检定方法［J］．计量学报，2015，36（1）：54-57．