一種基于SVM的數字儀表顯示值識別方法

數字儀表結構簡(jiǎn)單，使用方便，已廣泛應用于科學(xué)實(shí)驗和生產(chǎn)中。為了提高檢定效率、檢定精度，實(shí)現自動(dòng)化檢定是十分必要的。由于數字儀表的檢定是一項大批量、重復性的檢測過(guò)程，其操作過(guò)程簡(jiǎn)單、規范，外界環(huán)境要求不高，這為其實(shí)現檢定自動(dòng)化提供了有利條件。近年來(lái)計算機視覺(jué)技術(shù)和數字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展，為滿(mǎn)足上述要求提供了可能。利用攝像機完成表盤(pán)及背景圖像的采集，并將其轉換成數字信號，然后利用數字圖像處理技術(shù)實(shí)現關(guān)鍵操作，實(shí)現數字儀表的自動(dòng)檢定，提高了檢定精度、生產(chǎn)效率、降低了生產(chǎn)成本。本文開(kāi)發(fā)的儀表顯示值自動(dòng)實(shí)時(shí)識別系統主要包括：圖像預處理、特征提取和數字識別3部分。其中數字識別是關(guān)鍵一環(huán)，主要采用了學(xué)習理論中的支持向量機方法。學(xué)習理論是一種研究有限樣本情況下機器學(xué)習性質(zhì)和規律的理論。在這一理論下發(fā)展出的一種通用的模式分類(lèi)器——支持向量機，由于與傳統的模式識別方法相比，具有推廣能力強，能保證全局最優(yōu)等優(yōu)點(diǎn)，這使得支持向量機技術(shù)在數字識別系統中有很好的應用前景，因而引起了國內外學(xué)者的極大興趣。支持向量機通過(guò)結構風(fēng)險最小化準則和核函數方法，較好地解決了模式分類(lèi)器復雜性與推廣性之間的矛盾，因而也引起了模式識別領(lǐng)域學(xué)者的極大關(guān)注。

1 儀表示值自動(dòng)識別原理
儀表顯示值自動(dòng)實(shí)時(shí)識別系統的流程：首先，由攝像頭獲取儀表顯示的視頻幀；然后，將視頻幀進(jìn)行灰度變換，二值化得到二值圖像；再通過(guò)邊緣檢測，操作微分直方圖，計算表盤(pán)水平和垂直投影，進(jìn)行峰谷分析定位出數字區域，并切分出單個(gè)數字的二值圖像；對單個(gè)數字的圖像進(jìn)行特征提取，得到一組特征；最后，將特征送入識別器進(jìn)行識別。
1．1 預處理
數字儀表在檢定過(guò)程中，首先要定位表盤(pán)區域，然后確定數字位置。攝像頭提取圖像后，經(jīng)過(guò)灰度變換(見(jiàn)圖1)和二值化(見(jiàn)圖2)，其效果將對后續的數字切分和特征提取產(chǎn)生直接的影響，其中二值化是圖像預處理的關(guān)鍵環(huán)節，在實(shí)際應用中受室內燈光及儀表屏幕自身亮度等因素影響，圖像中往往存在灰度分布不均和灰度突變的情況。本文采用了OTSU算法，根據最大方差二值化獲得良好的二值圖像，這里主要為了提取表盤(pán)區域。通過(guò)標識連通區域，連通區域的外接矩形，然后根據外接矩形的長(cháng)與寬定位數字儀表的顯示區域。本文采用了一個(gè)8連通區域提取算法。首先按照一定的標號規則掃描圖像，得到一定數量的連通區域；然后針對同一區域內標號不一致的情況進(jìn)行處理，即得到最終處理結果。

1．2 數字分割
表盤(pán)區域分割之后，繼續分割數字區域。在實(shí)際應用中，攝像頭是固定的，數字的顯示區域在圖像中的位置、大小等是基本相似的。本文根據數字儀表顯示屏幕的特點(diǎn)，采用投影法找到顯示屏的邊框。圖像中數字區域的準確定位分割是實(shí)現儀表顯示值識別的重要前提。在表盤(pán)的二值圖內，先通過(guò)邊緣檢測，利用微分直方圖進(jìn)行數字分割，圖3為水平投影后的直方圖。

經(jīng)過(guò)水平投影將圖像分割成上、中、下3部分。對中部數字區域的二值圖像從上到下逐行掃描；獲取到圖像的水平投影圖。利用行間間隔形成的水平投影間隙，即可將各數字行分割開(kāi)來(lái)，如圖4所示，然后提取中部截圖，再對中部數字區域做垂直投影，如圖5所示，計算峰谷可以將單個(gè)數字分割出來(lái)。字切割是從行切分后，得到的圖像中將每一個(gè)數字分割出來(lái)，利用每行字符的垂直投影中字符之間的間隙即可將各個(gè)數字分割出來(lái)。