基于图像识别的数字多用表自动化检定系统关键技术及实现

邹成伍，吴剑芳，吕几凡，杨立川，王鹏翔

（1.国网浙江省电力公司电力科学研究院，杭州 310014；2.浙江省电力试验研究院技术服务中心，杭州 310014；3.南京丹迪克科技开发有限公司，南京 210049）

基于图像识别的数字多用表自动化检定系统关键技术及实现

邹成伍1，吴剑芳1，吕几凡1，杨立川2，王鹏翔3

（1.国网浙江省电力公司电力科学研究院，杭州 310014；2.浙江省电力试验研究院技术服务中心，杭州 310014；3.南京丹迪克科技开发有限公司，南京 210049）

针对大多数数字多用表不具备通信接口的问题，开发了一种基于图像识别技术的自动化检定系统。系统采用创新型的识别技术，将待识别图像根据需要分割为一个个独立识别块（块元），块元出现的规律为布尔型，每个块元代表某种特定的含义。在模板中定义这些块元之间的逻辑组合关系，只要识别出块元后即可通过它们的逻辑关系得到对应的数字量。通过这种图像识别技术，识别准确率可达99.9%以上。

图像识别；自动检定；数字多用表；万用表

0 引言

数字式多用表（数字仪表）是多功能、多量程的测量仪表，是电力系统中使用频度最高的基础仪表之一。而大多数数字多用表不具备通信接口，即便少数具备通信接口的仪表，也由于没有统一的通信标准导致从接口读数存在很大的局限性，因此对其检定一般只能采取人工方式，效率低下，且容易出差错。若要实现自动化检定，难点和技术核心在于对被检表的示值采集。以下通过摄像头实时获取多用表显示屏的图像，利用图像识别技术得到其显示值，从而实现自动化检定。

1 检定系统的结构与功能

1.1 检定系统的结构

数字多用表自动化检定系统（以下简称检定系统）主要由程控多用表检定装置、图像采集设备、图像识别与处理模块、自动检测与管理系统等组成。原理结构如图1所示。

图1 检定系统原理结构

数字多用表检测与管理系统软件平台架构如图2所示，主要由型号管理、表计管理、测试方案管理、测试、数据管理5个功能模块组成，每个功能模块又可细分为若干个子功能模块。通过该软件平台，可实现对整个测试流程的自动控制，实现对多用表的自动检定以及后续的数据处理、计算修约、存储和报告生成等功能。

图2 数字多用表检测与管理系统软件平台架构

1.2 检定系统的主要功能

系统可提供直流电压、直流电流、交流电压、交流电流、交流功率、频率和电阻等多种标准信号，实现对0.2级及以下数字多用表的自动检定、数据管理、报告生成等功能。

2 关键技术实现

2.1 要求和难点

对于数字图像的识别，交通行业中的车牌识别是较为典型的应用。由于车牌的尺寸、颜色、字体、比例和内容都相对统一和固定，车牌上的数字也固定不变，因此图像分割、识别等环节的处理相对容易[1]。

电力行业数字多用表的情况则要复杂得多。首先，数字多用表的型号和规格种类非常多，不同的仪表显示屏在尺寸、颜色、字体、倾斜角度等方面千差万别。其次，数字多用表的读数会因为输入标准信号的稳定度、仪表本身的稳定度等因素而出现跳动，是一种动态图像。更重要的是，在数字多用表的显示画面中，除了大字体的主要读数外，还会有字体很小的mV，V，DC，AC等功能和单位标志。这些小字体的内容在识别算法处理过程中容易当成杂质或者干扰信号被舍弃，无法有效提取。国内有相关的研究，忽略了这些辅助的功能和单位标志，只对主要读数进行识别[2]。但是这些小字体的单位符号和功能标志是主体读数有效且不可缺少的补充，如果忽略极易造成最终数字量的差错。该检定系统提出了创新型的技术方法，能准确识别这些小字体内容。

2.2 图像识别新技术

WT-1可以与多种生长因子结合，但其在女性胃壁和肠壁平滑肌组织中均呈阴性，在正常子宫肌壁内高表达，提示WT-1过度表达可能与雌、孕激素水平有关。因此，使用激素拮抗剂，不仅可以有效控制肌瘤生长，而且可以通过降低或抑制WT-1表达，达到抑制上述生长因子，阻止肌瘤生长，甚至使其萎缩、消失，或通过选择干预位点，进行靶点治疗，达到治疗子宫平滑肌瘤的目的，为子宫平滑肌瘤的药物治疗提供理论依据。

传统图像识别流程一般包括图像预处理、图像分割、字符特征提取、文字识别和后续处理5个步骤。其中，图像分割、字符特征提取和文字识别3个环节难度最大。该检定系统针对数字式多用表的图像特点，创新性地发明了一种基于模板的图像识别处理技术，可有效地提高识别精度，并将整个处理过程简化到图像预处理、图像匹配识别和后续处理3个步骤，如图3所示。

图3 基于模板的图像识别流程

将图像信息中的所有显示内容根据需要分割为一个一个的独立识别块，称为“块元”，块元具有一个显著的特性：它在图像中的出现规律为布尔型，即只有“真”和“假”2种值，分别对应“出现”和“不出现”2种状态。每个块元可以代表某种独立的含义，比如mA或者μA；也可以通过多个块元的组合来代表某种含义，比如八段式LED的数字字模，可以用8个块元与其对应。在模板中定义好这些块元之间的逻辑组合关系，不同的块元代表不同的笔画，只要识别出块元后即可通过它们的逻辑关系得到对应的数字。

如图4所示，可以将辅助功能和单位标志等信息建立对应模板，在模板中将图4（a）中的功能和单位标志等信息建立对应的块元，比如功能“AutoRange”对应块元①，功能“DC”对应块元②，以此类推（见图4（b））。在识别过程中只需要判断单个的块元是否出现，并根据其值得到对应的信息。比如，如果块元①的值为“真”，即块元①出现，表示当前数字式多用表的状态为“AutoR-ange”；反之，如果块元①的值为“假”，即块元①没有出现，表示当前状态为非自动档位状态。同理，如果块元②为“真”，则表示当前读数为直流读数。

图4 建立“块元”模板示例

利用这种模板识别技术，将复杂的图像识别过程简化为对单个块元是否存在的判断，避免了复杂的图像分割、字符特征提取和文字识别过程，有效提高了图像识别的准确率。

2.3 图像预处理

进行图像模板识别之前，首先对图像进行预处理，具体包括RGB转灰度、模糊、边缘检测和二值化等过程。

2.3.1 RGB转灰度

物体的颜色受光照等因素的影响时会呈现出很多变化，所以颜色本身难以提供关键信息，为了获取本质信息，同时提高运算速度，需要将彩色图片灰度化，甚至二值化。彩色转灰度常用的转换公式为[4]：

式中：Gray为灰度图像在特定坐标处的灰度值；R为RGB图像在特定坐标处的红色分量灰度值；G为RGB图像在特定坐标处的绿色分量灰度值；B为RGB图像在特定坐标处的蓝色分量灰度值。

为了避免低速的浮点运算，将式（1）进行整数化处理，将系数放大1 000倍，得到式（2）：

RGB一般是8位精度，放大1 000倍后成为32位整型运算。式（2）的效率较式（1）有较大提升，但最后的除法运算可采用移位算法来取代，以进一步提高运算速度。将式（1）的系数乘以2的16次幂，即65 536，得到系数如下：

考虑四舍五入带来的误差，以及之前计算结果的误差，舍入方式采取去尾法，得到改进后的最终计算公式如下：

2.3.2 模糊

对图像中的每个像素，结合其周围像素，使用数学加权平均计算方法（高斯函数）得到新的色值，以减少图像噪声、降低细节层次。

2.3.3 边缘检测

Canny算子使用2个阈值检测强信号和弱信号边缘，如果它们被连接到边缘，那么输出只包含弱边缘。

2.3.4 二值化

将图像像素用给定阈值区分为黑色或白色，以便从图像中强化出目标，使用局部自适应二值化算法，能更好地表现出图像中的细节。

2.4 图像匹配识别

经过图像预处理后，得到了信息特征较为明显和清晰的图片，然后进行图像的匹配和识别。从图像中提取轮廓，计算图像与标准模板的透视变形参数（因摄像头视角等原因产生），对图像进行矫形[3]，将矫形后图像结合模板中的块元特征进行匹配运算，得到各块元信息的值，然后再根据模板中定义的块元信息和块元间的逻辑关系，计算得到最终的数字多用表读数；同时生成识别内容文本串，提供给系统软件的检测模块使用。

3 结语

自动化检定系统在图像识别部分创新性地提出了模板比对的新方法，突破了传统OCR的难点和困境，将识别率提高到99.9%以上。由于采用基于模板的处理技术，可以方便地对各种型号和显示图像布局的数字式多用表图像进行模板定制和扩充，系统具有广泛适用性。

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Key Techniques and Implementation of Automatic Calibration System for Digital Multimeter Based on Image Recognition

ZOU Chengwu1，WU Jianfang1，LYU Jifan1，YANG Lichuan2，WANG Pengxiang3
（1.State Grid Zhejiang Electric Power Research Institute，Hangzhou 310014，China；2.Technology Service Center of Zhejiang Electric Power Testand Research Institute，Hangzhou 310014，China；3.Nanjing Dandick Science&Technology Development Co.，Ltd.，Nanjing 210049，China）

∶Most of digital multimeters are not equipped with communication interfaces.Therefore an automatic calibration system for digital multimeter based on image recognition is developed.The system adopts innovative recognition techniques and divides the targeted images into separate patches（patch elements）which conforms to Boolean rule and represents some specific meanings.To define the logic combination of the patch elements，the corresponding digital quantity can be concluded through logic relationship with the patch element recognized.The system achieves a recognition rate up to 99.9%due to the implementation of the image recognition technology.

∶image recognition；automatic calibration；digital multimeter；multimeter

.201704004

1007-1881（2017）04-0014-04

TP391.41

B

2016-12-16

邹成伍（1990），男，助理工程师，从事电测、电能计量检定及研究工作。

（本文编辑：方明霞）

国网浙江省电力公司电力科学研究院科技项目（TCRD2016-02）