作者：董翔，張清，特日格樂，劉世超

1 引言

隨著自動化流水線逐漸普及，許多工廠的設備需要更新換代。但是，有些老式的設備功能完好，如經簡單升級改造，仍可發揮巨大作用，從而提高設備利用率。

CCD在老式儀表改造中可用于實現老式檢測設備的實時監測功能，利用CCD對傳統的機械表盤進行圖像識別，用計算機代替人眼完成讀數以及判別工作，減輕了工作人員讀數并進行數據處理等繁雜的工作，提高了監測效率，實現了實時在線監測及報警。

2 系統工作原理

如圖1所示，該CCD檢測系統主要由CCD攝像機、卡座、光源、圖像采集卡，計算機以及輸出設備組成。機械表盤和CCD攝像機被卡座固定，卡座內部自帶光源，以防止外部環境變化影響圖像質量，得到相對穩定的圖像，簡化計算機處理過程，使軟件更加簡單可靠。得到的圖像通過圖像采集卡進行A/D轉換．傳輸到計算機進行軟件處理和識別，由計算機對獲得的圖像進行讀數并對采集數據進行檢測、監控等工作。

由于該設備把機械表盤的信息自動讀取到計算機里，因此，用計算機替代人工進行諸多處理工作。如，多次讀數進行誤差分析和處理；設置值進行預警監控；可遠程自動監控危險場所等。

3 選擇相關硬件設備

3．1 光源選擇及卡座設計

可選數只LED發光二極管均勻安裝在卡座內壁四周；也可選圓環狀、照度好的節能燈管，避免光源直射CCD鏡頭，光源面對CCD鏡頭的一面要有遮擋。這樣設計光源和卡座，可以保證光線能均勻的照在表盤上，有利于CCD獲得高質量的圖像，防止部分CCD單元出現飽和現象使圖像部分泛白而影響圖像處理。

3．2 CCD及鏡頭選取

根據表盤本身精度選擇CCD，保證圖像能分辨表盤最小刻線，且表盤屬于小視場，故選擇小尺寸一般分辨率的CCD即可。CCD鏡頭配合表盤大小及視場選取，計算公式如下：

式中，L為視場，HL為視場的水平方向，VL為視場的垂直方向，f為焦距。

4 圖像處理軟件的設計

由于表盤離CCD鏡頭近、視場小，屬于近軸光成像，圖像形變小。預先處理可只進行簡單地濾波去噪。由于VC++簡便快捷，因此，處理程序以Windows操作系統為平臺，在VC++的環境下開發。

5 邊緣檢測

通過邊緣檢測可得到表針的邊緣信息，使圖像的輪廓更加突出，同時邊緣以外區域保持原樣。邊緣檢測與增強處理削弱了圖像的低頻部分，處理后的圖像亮度保持不變，像素值變化緩慢的區域保持不變，而像素值變化劇烈的區域被突出。常用的邊緣檢測方法有平移和差分邊緣增強、梯度方向邊緣增強、Laplace邊緣增強和Sobel邊緣檢測。

5．1 Robert檢測算子

Robert算子是在2×2鄰域上計算對角導數，即：

圖像點（x，y）的梯度g（x，y）的幅度用差分的均值近似，即：

從上述模板形式可看出，Robert計算時利用的像素共4個，該算子邊緣定位準，但對噪聲敏感，適用于邊緣明顯且噪聲較少的圖像。效果圖如圖2所示。

5．2 Krisch邊緣檢測算子

Krisch邊緣檢測算子使用8個模塊來確定梯度幅度值和梯度的方向，即表示為：

如上所示，該算子對圖像中的每個點都用8個卷積核進行卷積，每個卷積核對某個特定邊緣方向作出最大響應，所有8個方向中的最大值作為邊緣圖像的輸出。

Krisch算子是一階微分算子，用于檢測圖像的階躍性邊緣，算法簡單、編程方便，對帶噪聲的邊緣較敏感，有時會造成假輪廓或生成某些并不存在的邊緣點，對于屋頂型邊緣無效，其效果圖加圖3所示。

該Laplace算子的零交叉點也可作為圖像的階躍型邊緣點，而其極小值點可作為圖像的屋頂型邊緣。同時，由于噪聲點對邊緣檢測有一定影響，所以該算子是效果較好的邊緣檢測器，其效果圖如圖4所示。

5．4 Sobel檢測算子

Sobel檢測算子是由兩個卷積形成，即：

該算子將方向差分運算與局部平均相結合，在以f（x，y）為中心的3×3的鄰域上計算x和y方向的偏導數，即：

式（5）應用了f（x，y）鄰域的圖像強度的加權平均差值。其梯度幅度為：

Sobel算子認為，鄰域的像素對當前像素產生的影響不是等價的，所以距離不同的像素具有不同的權值，對算子結果產生的影響也不同。一般距離越遠，產生的影響越小。其效果圖如圖5所示。

6 儀表盤的示值圖像處理的相關算法

儀表盤的示值圖像處理的相關算法主要包括二值化處理、投影法識別等。為了從復雜圖像中提取特定的區域和信息。需要對圖像進行簡化和分割，將背景（不感興趣的區域）和物體（感興趣的區域）分開。

最常用的圖像分割方法是把圖像灰度分成不同的等級，然后用設置灰度門限（閾值）將圖像二值化，分割出有意義的區域，使得有用的信息均轉換為黑色，而無用的信息被剔除轉換為白色。對指示表圖像來說有意義的區域是灰度值較小（較暗）的指針，而其他灰度值較大（較亮）的表盤是不感興趣的區域。由于實際情況下指示表的指針和表盤問有較大的對比度，因此在均勻的光照條件下，很容易自動搜索出一個較為合理的閾值將圖像二值化，灰度值大于該閾值的點變為白色，否則變為黑色。

該設計系統采用如下閾值選取算法：首先隨機確定一個閾值T（T≠0），然后分別求出灰度大于T的像素的灰度平均值v1和灰度小于T的像素的灰度平均值 v2；再求出T‘=（v1+v2）P2。確定一個終止條件，如ε=0．001，判斷是否|T’-T|將二值化后的表盤圖像中的各個像素從中心沿半徑向圓周投影，投影的長度代表該方向上黑色像素的個數，投影最長的點應是指示表指針所在的位置，找到該點就可以通過對應關系求出指示表的讀數。

7 結束語

該系統硬件部分簡單，軟件算法可靠性高，具有很高的通用性，對于不同的機械表盤，根據不同的需求添加相應的程序功能模塊，選擇不同口徑的卡座，經簡單調試就可以使用。簡便易實現，在生產過程中具有廣泛的應用價值。

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