基于HALCON的燃气表表盘字符识别方法研究*

肖 晖 王宏丽 赵不贿

(1.镇江计量检定测试中心，镇江 212013；2.江苏大学，镇江 212013)



基于HALCON的燃气表表盘字符识别方法研究*

肖 晖1王宏丽2赵不贿2

(1.镇江计量检定测试中心，镇江 212013；2.江苏大学，镇江 212013)

膜式燃气表广泛用于天然气贸易计量，其读数一直采用人工读数方式，迫切需要研究一种运行速度快、识别率高和鲁棒性好的燃气表表盘字符识别系统以实现对表盘字符自动识别。文章针对这一需求给出了基于HALCON机器视觉软件的图像数据采集系统的构建和针对燃气表表盘字符的图像处理关键技术，包括灰度值调整、分割图像、训练OCR和识别对象。实验结果显示，字符识别的速度快、准确度高。

计量检定；燃气表；图像处理；字符识别；HALCON

0 引言

机器视觉，又称计算机视觉，是用机器代替人眼实现人的视觉功能，即用机器代替人眼来做测量和判断。正如视觉是人类在自然环境与社会环境生存不可缺少的最重要感知器官，机器视觉也是信息技术中一门至关重要的技术[1]。

燃气表已是我国工商及民用燃气流量的重要计量仪器，其技术水平与质量稳定性是人民生命财产安全的基础保障，是整个燃气供应产业链中必不可少的部分。作为一种气体计量工具, 燃气表的准确度至关重要。国家计量法律法规将它列入重点计量器具，实行强制检定管理。因此需要对燃气表进行逐一检定。受成本和可靠性等因素制约，燃气表绝大多数未安装电子读数系统，机械表头示值是其最主要的贸易计量现实方式。

1 生产线作业流程介绍

在燃气表检定过程中，燃气表首先通过传送带送到达燃气表检定工作台的固定表位前，然后通过机械手安装到检定工作台的固定表位上。开始检定后，上位机控制钟罩产生一定的气体流量，该流量经过燃气表，燃气表产生读数。钟罩产生的流量由光电扫描传感器通过下降标尺刻度脉冲获得, 燃气表上的读数则通过摄像头实时采集传给上位机，整个燃气表检定系统装置如图1所示。因此摄像头对燃气表表盘字符的识别及时性和准确率对整个燃气表检定系统的正常运行至关重要。

图1 燃气表检定系统装置图

现阶段绝大多数燃气表检定过程对燃气表表盘数字的识别均采用光标扫描，扫描前要求检定员调整光标位置，此种方式浪费人力，效率低，漏采率高。若采用摄像头自动采集方式，可大大提高效率，降低人力成本，为燃气表检定装置系统提供准确、及时的信息。

2 图像处理步骤

对于燃气表表盘字符的识别，采用HALCON软件中的OCR(Optical Character Recognition)光学字符识别方法阅读和识别符号信息。其基本步骤为：获取图像、图像预处理、分割图像、训练OCR、读取图片和显示结果[2,3]。

2.1 获取图像

HALCON软件中提供open_framegrabber算子，通过此算子可访问图像采集设备，后调用grab_image算子进行图像采集。采集到的图像如图2所示。

图2 采集到的图像

2.2 图像预处理

2.2.1 图像灰度化

由于摄像头采集到的图片是彩色的，所以要首先要进行图片的灰度化处理，改善画质，使图像的显示效果更加清晰。因此为了更好的进行字符识别，图像预处理第一步就是将图像进行灰度化处理。调用rgb1_to_gray算子对图像进行灰度图转化的结果如图3所示。

图3 灰度化后的图像

2.2.2 灰度值调整

为了得到清晰的燃气表表盘数字，首先需要将表盘数字从背景中提取出来，以降低后续步骤的难度。调用threshold算子调节灰度值，得到如图4所示的结果。

图4 经过阈值分割后的图像

2.2.3 字符分割

首先调用connection算子将整个图像的字符分割成独立的个体；然后调用 select_shape对特征area，width以及hight进行过滤选择；最后调用sort_region对分割好的字符区域进行区域归类。图5为字符分割后的图像。

图5 字符分割后的图像

2.3 OCR光学字符识别

光学字符识别OCR的实质即是根据分割所得的字符所提取的特征，与系统中的模板相比对，将置信度最大的值返回，以此达到识别的目的[4]。由于HALCON中自带了多种字体模板，在许多情况下均可以直接使用，而且识别率高，所以本实验直接利用HALCON自带的字符库对处理后的字符进行识别。

2.3.1 字符识别

字符识别步骤主要有以下两点：首先，调用分类器算子read_ocr_class_mlp对HALCON自带的字符库进行读取；然后利用算子do_ocr_multi_class_mlp将处理后的图像与模板通过循环逐个匹配，最终返回结果和置信度。

2.3.2 识别结果显示

利用for循环将由do_ocr_multi_class_mlp得到的字符串显示在序号为WindowID的窗口上。图6为利用HALCON自带的OCR分类器识别的最终图像结果。

for i :=0 to 4 by 1

disp_message(3600, Class1[i], ′window′, Row[i], Column[i], ′black′,′true′)

endfor

3 结束语

采用光标扫描对燃气表数据进行采集，每次扫描前均要求检定员调整光标位置，此种方式浪费人力，效率低，漏采率高，而且与上位机交接困难。采用机器视觉方法进行此项工作则大幅度降低人工成本和人工读数误差，提高检定效率和准确率。

下一步工作将是在硬件选型和与上位机接口方面继续深入研究，将此图像处理技术用于开发便携式的仪表读数手抄器，推广到燃气公司、自来水公司等需要大量快速读取机械表头示值的行业。

图6 识别结果显示

[1] Mori S.Historical review of OCR research and development[J].Proceedings of IEEE, 1992,80(7):1029-1058

[2] 孙怀远,廖跃华,周夫之,黄忆君.基于HALCON的药品包装瓶批号检测技术研究[D].上海:上海理工大学，2008

[3] 彭晓辉.基于HALCON的IC卡喷码符号识别技术研究与实现[D].广州:广东工业大学，2006

[4] 郭勇,吴乐南.行驶车辆的牌照识别系统[J].电子工程师，2000(11):37-41

[5]国际法制计量组织(OIML)的国际建议R137-1&2：2012气体流量计(Gas Meters)

江苏高校优势学科建设工程资助项目(苏政办发〔2011〕6号)

10.3969/j.issn.1000-0771.2015.06.04