Автоматическое устройство определения показаний измерительных приборов

Московский Государственный Университет Приборостроения и Информатики

 

     Факультет Приборостроения и  Радиоэлектроники (ПР)

 

 

Кафедра: Точные Приборы и Измерительные Системы (ПР-1)

 

 

 

 

 

Пояснительная записка 

 

Тема проекта: «Автоматическое устройство определения показаний измерительных приборов»

 

 

 

Проект выполнили

 

Студенты:      Тимофеев И.В., Чернов И.В., Чмутов И.В.

 

Преподаватель      Москаленко Оксана Владимировна

 

 

 

 

 

 

 

 

Москва 2007.

 

СОДЕРЖАНИЕ

1. Введение           3
2. Обзор           4
3. Выбор средств обработки                 5
4. Выбор камеры                                                       7
5. Выбор алгоритма обработки                                                              10
6. Заключение                 12

 

 

  1 Введение

 

Целью данной работы является разработка автоматического устройства считывания показаний измерительных приборов (ИП). Такое устройство актуально на больших заводах и предприятиях, где из-за большого количества ИП нуждающихся в постоянном контроле, вероятность ошибки человека велика. Автоматизация процесса считывания позволит существенно сократить количество ошибок.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 Обзор

Процесс разработки начался с поиска аналогичных систем, но устройств выполняющих именно такую задачу найдено не было, что еще больше усилило интерес к проекту. По схожему принципу работают камеры наружного наблюдения, где затемнение определенной области изображения, является сигналом для включения записи на жесткий диск. А алгоритм преобразования схож с распознаванием текста. Т.е. стало ясно, что устройство будет состоять из двух блоков: камера и блок обработки изображения. Таким образом, образовались три задачи: подбор камеры, выбор алгоритма обработки и выбор средств обработки.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3 Выбор средств  обработки

 

Ввиду своей простоты, для обработки изображения сначала была выбрана программа LCDCapture. В ней довольно легко можно организовать перевод монохромного изображения в бинарный код(см. рис.1).

рис.1 – преобразование изображения шкалы ИП в бинарный код

 

 

Для этого необходимо сначала открыть  программу LCDCapture, после чего станут доступными три кнопки: Open, Clear, Capture. Нажимая кнопку Open, видим следующее окно:

 

В нем выбираем нужный файл и открываем  его:

 

После чего остается только выделить нужную область изображения и нажать кнопку Capture.

Таким образом мы получили бинарный код, с которым можно проводить  различные операции.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Но использование этой программы затрудняют две проблемы: получить монохромное изображение и метод дальнейшей обработки. Было принято решение применять эту программу на втором этапе обработки – точном вычислении показаний ИП.

А для первичного определения положения  стрелки была выбрана программа  MatLab. Эта программа способна переводить в цифровой код не только монохромное изображение, но и распознавать до 256 цветов, что довольно удобно при использовании масочного алгоритма обработки(рис.2).

 

рис.2 – оцифровка изображения с рис.3 в MatLab

 

Видно, что теперь нет необходимости переводить изображение в монохром, цвета распознаются в коде от 0 до 255.

 

Использование программы MatLab упрощает процесс обработки изображения, несмотря на то, что работа в ней требует большей квалификации.

После открытия программы MatLab выбираем вкладку File, а в ней строчку Import Data.

 

И в открывшемся окне выбираем нужный файл:

 

Далее видим следующее окно:

 

В нем нажимаем кнопку Finish и видим получившийся код.

 

 

 

 

 

 

 

4 Выбор камеры

Прежде чем подбирать камеру, возникает вопрос: выбрать камеру, которая будет отображать фотографии или снимать видео в реальном режиме?

Для подбора камеры подробнее изучим одно из направлений развития охранных систем наблюдения. Самыми распространенными цифровыми камерами для охранных систем являются камеры, которые обеспечивают изображение разрешения 640х480; 800х600; 1024х768 и 1600х1200 пикселей, фиксируемое по временным событиям или по детекции движения.

Качество изображений цифровых фотокамер обычно превосходит качество изображения видеокамер. Кроме того фотокамеры относительно дешевы, что делает привлекательным их использование.

При помощи компьютера и установленного на нем  специализированного программного обеспечения можно управлять  даже обычной, недорогой цифровой фотокамерой используя ее в качестве решения поставленных задач.

Многие  цифровые фотокамеры обеспечивают изображение в 6 миллионов пикселей, тогда как максимальное решение большинства цифровых видеокамер 320 000 пикселей. В ситуациях, где требуется высокое качество изображения, это может сыграть существенную роль в предпочтении использования фотокамер, а не видеокамер.

Изображения, сфотографированные камерой по временному событию или по детекции движения, могут быть автоматически сохранены  на компьютере через USB кабель или беспроводной адаптер. Даже большое изображение размером 1 MB будет загружено на компьютер за несколько секунд. Если компьютер доступен через Интернет тогда, видоискатель камеры может быть использован для видеоконтроля в реальном режиме времени, хотя главная ценность фотокамеры в возможности фиксации захваченных изображений (фотоснимков), а не в использовании ее для живого видеонаблюдения.

Таким образом, цифровые фотокамеры больше подходят для фиксации и сохранения статических видеоизображении, тогда  как видеокамеры больше подходят для живого видеонаблюдения, т.е. для нашего случая мы будем использовать фотокамеру.

В качестве примера по выбору необходимой фотокамеры, рассмотрим следующий пример.

“Характеристики цифровых фотокамер,

которыми  оснащаются мобильные телефоны,

  улучшаются чуть ли не каждый месяц.”

 

Возьмем 3 мобильных телефона одной из лидирующих фирм по их производству – Nokia с различными характеристиками фото/видеокамер. Видеокамера будет использоваться в качестве приложения, как дополнительная функция, поэтому ее характеристики можно отбросить.

 

                                                                                                          

Nokia 6101                                                                  Nokia N73                                                                             Nokia N91

Характеристики фотокамер:

 

Nokia 6101

1,2 Мп, 640x480 VGA.

 

Nokia N73

3,2 Мп, 1600х1200, автофокус, 20-х зум.   Nokia N91 2 Мп, 1600x1200, 8х зум.   Далее проверим качество фотографии на компьютере после фотосъемки одного из датчиков, данные с которого мы должны получить.

                Nokia 6101                                  Nokia N73                          Nokia N91

 

На фото мы видим, что использование фотокамеры с разрешением 640х480 и 1,2Мп недопустимо для исследования показаний на компьютере.

При сравнении фотокамеры  “3,2 Мп, 1600х1200” и “2 Мп, 1600x1200”

мы получаем следующее:

 

1)Качество изображения отличается не существенно и любое из изображений подходит под требования “возможного просмотра” и “дальнейшей обработки” на ЭВМ.

 

2)Стоимость фотокамер  такого типа отличается не  существенно, но если учесть, что массовое производство – это в первую очередь большие капиталовложения, то для начала можно использовать и камеры со следующими требованиями: “2 Мп, 1600x1200”.

 

Качество изображения  в увеличенном формате камеры с данным требованием:

Рис.3

 

Но при расположении фотокамеры нужно соблюдать некоторые условия:

-необходимость освещения места  проведения фотосъемки;

-соблюдение правила, при котором в кадре не будут блики из-за отражения стекла датчика;

-надежное крепление фотокамеры;

-попадание пыли и влаги на  объектив или на сам датчик  недопустимо;

-соблюдение температуры, доступной для работы фотокамеры;

 

Таким образом, мы получаем, что использование камер с разрешением 1600x1200 и количеством пикселей в  2Мп наиболее подходит для исследования, которое включено в работу, связанную с разработкой автоматического устройства считывания показаний измерительных приборов (ИП).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5 Выбор алгоритма преобразования

 

Для решения поставленной задачи необходимо прибегнуть к одному из сложнейших приёмов обработки изображений под названием «сегментация изображения». Она заключается в подразделении изображения на составляющие его области и объекты. Конечный успех компьютерной процедуры анализа изображения во многом зависит от точности сегментации.

Существует несколько видов  алгоритмов сегментации изображений, но все они, как правило, основываются на одном из двух базовых свойств сигнала яркости: разрывности и однородности. В первом случае подход состоит в разбиении изображения на основании резких изменений сигнала, таких как перепады яркости на изображении. Вторая категория методов использует разбиение изображения на области, однородные в смысле заранее выбранных критериев.

 

Обнаружение разрывов яркости

Рассмотрим основной метод обнаружения трёх главных видов разрывов яркости, встречающихся в цифровых изображениях: точек, линий и перепадов.

Наиболее общим способом поиска разрывов является обработка изображения с помощью скользящей маски.

 

W1	W2	W3
W4	W5	W6
W7	W8	W9

  Рис. 4

 

Для показанной на Рис. 4 маски размером 3х3 элемента эта процедура основана на вычислении линейной комбинации коэффициентов маски со значениями яркости элементов изображения элементов, покрываемых маской. Иначе говоря, при использовании этой маски отклик в каждой точке изображения задаётся выражением:

Где z_i – значение яркости пикселя, соответствующего коэффициенту w_i маски.

 

 

 

 

 

 

Отдельные изолированные точки  на изображении находятся при  помощи маски такого вида:

 

Немного сложнее дело обстоит с  обнаружением прямых линий. Сложность заключается в возможности расположения линий на изображении под различными углами. Из-за этого и набор масок стал несколько больше:

 

 

        

      Горизонтальная          +45°    Вертикальная     -45°

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6 Заключение

 

На данном этапе разработки удалось  определить требования к камере, выработать алгоритм преобразования и подобрать  программное обеспечение, необходимое  для выполнения поставленной задачи. В дальнейшем планируется продолжить разработку автоматического устройства считывания показаний измерительных приборов, вплоть до функционирующего прибора.