摘要：随着政府对城镇化建设的大力推广，燃气的需求量在不断增长，因而迫切需要改变现有燃气表的抄表方法和收费结算方式。现有的脉冲式或IC卡式预付费等抄表方式，都不能满足燃气便捷结算的需要。因此，在不改变原有燃气表装备的前提下，研发出新型的便携式“智能家庭燃气抄表仪”，解决原有抄表方式的劳动强度高、终端管理不科学等问题，从而满足燃气公司和家庭用户的需求。“智能家庭燃气抄表仪”具有采集数据快速准确、能快速生成用气统计分析、及时打印缴费单据、耐用可靠、防尘防水等竞争优势，与传统的人工抄表、电话线抄表相比，效率得到极大的提高。
关键词：便捷；智能；耐用可靠；燃气抄表仪
一、概述
“智能家庭燃气抄表仪”是一款基于数字图像处理技术的数字式仪表读数的自动识别器。本产品以TMS320DM642为控制核心，采用数字式仪表自动识别系统，由 OV7670 摄像头模块采集数字图像送给微处理器，然后在微处理器上对获取的图像进行图像增强，图像二值化，倾斜校正，灰度增强，字符分割与归一化，经过字符特征提取，送入分类器识别处理，最后对识别结果输出。“智能家庭燃气抄表仪”采用HC-05蓝牙模块实现数据的无线传输，工作人员可以在手机终端的APP上获取用户用燃气的数据。
二、外观视图及部件说明
图1 “智能家庭燃气抄表仪”外观视图及部件说明
如图1所示，在摄像头边框上，设置有四个红光定位灯，它的功能主要是使摄像头可以更准确快捷的读取用户表盘数据，方便工作人员的使用。考虑到表盘光线条件差，工作人员可以打开摄像头上面的LED照明灯，避免工作人员的误触碰，造成不必要的人员伤亡及财产损失。此外，我们产品的包装外壳由耐摔材料PU塑胶制成，可通过3米自由落体测试。
三、图像识别处理
3.1图像预处理
本系统采集到的图像受到光照不均、手持设备倾斜等环境因素的影响，往往对图像质量造成不良影响。因此，为了能够正确分割字符，必须对获取的图像进行预处理以改善图像质量，提高字符识别率。
（1）倾斜校正
采集到的燃气表图像经常呈现一定角度的倾斜，当倾斜角度较大时，就需要进行图像的倾斜校正。首先将燃气表图像转化为灰度图像，然后分别对灰度图进行水平和垂直方向上边缘检测，利用Radon变换计算出燃气表图像在水平和垂直方向上的倾斜角，最终根据得到的水平和倾斜角进行双线性插值旋转校正和错位偏移校正。
（2）灰度增强
利用灰度的线性拉伸可以将集中在很小的区域内对比度不良的灰度范围拓展到 0～255 的灰度范围。
通过选取合适的转折点来改变图像光照分别不均的情况，增强对比度，为下一步的提取数字字符候选区域提取做好铺垫。
3.2字符分割和归一化
（1）MSER 的提取。首先使用一系列灰度阈值 g＝［0，255］对输入图像进行二值化处理，得到的一系列二值图像融合为一个连通区域，如果该连通区域的面积在比较宽的灰度阈值范围内保持形状稳定的就是最大稳定极值区域（MSER）。
（2）非字符区域的剔除。对图像进行初步的MSER后，候选区域中有很多并不是燃气表读数字符，因此需要对这些候选区域进一步判断是否为读数数字文本区域，剔除伪字符。通过设定面积范围进行粗过滤，然后再根据宽高比来进一步剔除伪字符。
（3）字符合并。将各个 MSER 区域的外接小矩形按其矩形中心点的位置从左到右依次排序；根据坐标关系判断是包含关系或相邻关系，对于包含关系的剔除内部小矩形，相邻的进行合并操作；经过以上的合并后，结合字符的长宽比和面积进行再一次的噪声区域的排除，最后在倾斜校正后的图像上提取字符并切分得到单个字符。
（4）字符归一化。采用双线性插值法将字符分割得到的单个字符归一化为 28*28 尺寸。
3.3二值图像数据存储
CPU 从摄像头模块的 FIFO 中读取到的图像数据为 RGB565 格式的数据，为了方便图像 数据的识别处理，需要将彩色的 RGB 图像数据转换为二值图像数据。
3.4图像滤波去噪
在数字式仪表图像中，高斯噪声、椒盐噪声、随机噪声普遍存在并混叠在一起，必须要对图像进行滤波去噪。通过前期对相关研究文献的阅读和分析，我们发现数字式仪表图像中的噪声大部分服从高斯分布，因此，我们拟选用高斯滤波器进行去除。此外，数字式仪表中还有一部分噪声属于椒盐噪声，我们拟选用中值滤波器加以去除。
除此之外，在摄取图像的过程中会形成局部反光，造成图像质量的严重下降。本课题计划先用一个简单的域值判断确定反光区域的位置，反光区域确定后，选用背景区域像素的灰度均值代替其原有像素值，采用特征插值的方法恢复出表盘刻度，从而完成对表盘反光问题的处理。
3.5图像增强和图像二值化
图像增强是以改善图像的视觉效果为根本目的的，在采集图像的过程中，光照条件对图片质量的影响十分明显，而拍摄的过程中可能会出现曝光过度或者曝光不足的现象，这样得到的图像将会是模糊的，不利于仪表图像的识别。为了使表盘上数字区域与背景区域的界限变得明显，需要对图像进行空间域的图像增强。
图像的去噪过程会使图像变得模糊，从而丢失边缘和细节特征，我们选用拉普拉斯锐化算法进行图像锐化处理，使图像的细节特征变得清晰。
对于增强之后的灰度图像，像素都可以有较多的取值，这样的图像计算和处理起来十分的麻烦，而且容易出错，所以，就要对图像进行二值化处理，使图像的每个像素只能取0和1两个值，以此来便于计算。通常情况下，在二值化图像中，数值是0的表示背景区域，数值是1的代表目标区域。选用判别分析法选择合适的阈值，完成图像的二值化处理。
参考文献：
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[3]沈瑾，林伯凝，沈浩.Redis技术在物联网工商业燃气无线抄表平台的设计与应用[J].物联网技术，2018，8（11）：83-84+86.
论文作者:阚新妤
论文发表刊物:《基层建设》2019年第14期
论文发表时间:2019/7/26
标签：图像论文; 灰度论文; 字符论文; 区域论文; 燃气论文; 抄表论文; 噪声论文; 《基层建设》2019年第14期论文;