???????? 本文在簡單介紹指針式儀表及其常用識別方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于最大灰度相減法的新型識別方法。然后詳細介紹了這一方法的工作過程，著重闡述了幾個關(guān)鍵環(huán)節(jié)所用到的圖像處理算法。最后，給出了試驗的結(jié)果及分析，指出了優(yōu)化的途徑。
關(guān)鍵詞：指針式儀表 最大灰度相減法 Hough 變換 邊緣提取
?????????指針式儀表由于具有結(jié)構(gòu)簡單、使用方便、性能穩(wěn)定、成本較低等特點，長期以來在工業(yè)控制、汽車船舶、航空航天等領(lǐng)域，以及我們的日常生活中得到了廣泛的應(yīng)用。
傳統(tǒng)的人工肉眼識別受到太多人為因素的影響，容易產(chǎn)生誤差，存在著可靠性差的隱
患。特別是在許多需要對儀表進行長期的、持續(xù)的識別的場合，由于長期工作引起的視覺疲勞，將不可避免的導(dǎo)致讀取誤差的產(chǎn)生。而且肉眼識別也存在效率低的缺點。隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，由攝像頭代替人眼對儀表圖像進行采集，繼而利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對圖像進行處理，識別出儀表示數(shù)的方法，越來越受到人們的重視。
目前國內(nèi)外對于指針式儀表的圖像處理與識別研究較少，且大多采用單純的目標(biāo)定位
提取與識別方法，具有一定的局限性。文獻[2]使用基于霍夫(hough)變換的水表指針角度識別，該算法首先利用canny 算子檢測邊緣，然后運用圖像灰度特征及hough 變換檢測各個子表盤的刻度線相對于表盤中心的角度。該算法存在實時性差的缺點，指針識別時間達2秒以上，其應(yīng)用范圍受到限制。國外相關(guān)問題研究[1, 3]也僅僅限于對線形目標(biāo)的識別，并用hough 變換提取線形目標(biāo)特征。
???????? 有鑒于此，本文對指針圖像的特點進行了分析，提出一種綜合利用圖像處理和識別方法在指針式儀表中提取和識別指針角度的方案，即最大灰度相減法。實踐證明了該算法的魯棒性和準(zhǔn)確性，并且有很好的實時性。