一种水尺标识方法及水位检测方法
专利汇可以提供一种水尺标识方法及水位检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开一种 水 尺标识方法及水位检测方法，在水尺纵向上的每一个数字单位的高度区域对 角 标识两个E形，在与每两个E形的对角线垂直交叉的对角 位置 处标识两个等分有四个小区域的“田”字形，将“田”字形的四个小区域按16种不同的黑白顺序填充，得到的图形分别代表数字0～15。将CCD摄像机拍摄的水尺上标识的“田”字形图像通过 图像采集 模 块 传输到计算机，不同的填充图案经计算机转换得到0～15十进制数字以确定出当前的水位，本发明所标识的水尺扩大了水位测量的范围且提高测量 精度 ，适合于不规则落差、大范围的水位测量；水位检测时不用分晚上和白天，识别过程简单，为远程水情控制系统提供了可靠精确的数据并节省了大量时间。，下面是一种水尺标识方法及水位检测方法专利的具体信息内容。
1.一种水尺标识方法，在水尺纵向上的每一个数字单位的高度区域对角标识两个E形，其特征是：在与每两个E形的对角线垂直交叉的对角位置处标识两个等分有四个小区域的“田”字形，使两个“田”字形与两个E形的位置在平行和垂直方向上相互对应，将“田”字形的四个小区域按16种不同的黑白顺序填充，得到的图形分别代表数字0～15。
2.根据权利要求1所述的一种水尺标识方法，其特征是：所述“田”字形的四个小区域按16种不同的黑白顺序填充方法为：“田”字形的四个小区域为白色代表数字“0”、右下小区域填充为黑色且其余为白色代表数字“1”、左下小区域填充为黑色且其余为白色代表数字“2”、下边两个小区域填充为黑色且上面两个小区域为白色代表数字“3”、右上小区域填充为黑色且其余为白色代表数字“4”、右边两个小区域填充为黑色且左边两个小区域为白色代表数字“5”、左下和右上的两个小区域填充为黑色且左上和右下的两个小区域为白色代表数字“6”、左上小区域为白色且其余填充为黑色代表数字“7”、左上小区域填充为黑色且其余为白色代表数字“8”、左上和右下两小区域填充为黑色且左下和右上两个小区域为白色代表数字“9”、左边上下两个小区域填充为黑色且右边上下两个小区域为白色代表数字“10”、右上小区域为白色且其余填充为黑色代表数字“11”、上边两个小区域填充为黑色且下边两个小区域为白色代表数字“12”、左下小区域为白色且其余填充为黑色代表数字“13”、右下小区域为白色且其余三个小区域填充为黑色代表数字“14”、四个小区域均填充为黑色代表数字“15”。
3.一种水位检测方法，其特征是：首先将CCD摄像机(3)输出连接图像采集模块(2)输入，照明灯具(1)、图像采集模块(2)和电源电路(5)的输出分别连接计算机(4)输入，将LCD显示器(6)和键盘(7)分别连接计算机(4)；然后对CCD摄像机(3)拍摄的水尺上标识的“田”字形图像通过图像采集模块(2)传输到计算机(4)，经由计算机(4)转换成灰度图像，再对灰度图像依次进行平滑滤波、边缘检测、二值化图像、形态学处理和目标分割处理，对分割后的单一目标进行特征提取和识别，将“0”表示“田”字形白色小区域，“1”表示“田”字形填充的黑色小区域，最后将识别后的“田”字形小区域的不同的填充图案经计算机(4)转换得到0～15共16个十进制数字，从而确定出当前的水位，并由LCD显示器(9)显示输出。
4.根据权利要求3所述的一种水位检测方法，其特征是：计算机(4)采用MATLAB语言编写程序实现对“田”字形图像的处理、采用BP神经网络算法完成对处理后的“田”字形图像的识别。
技术领域
本发明涉及一种用于检测水位的水尺，具体涉及水尺的标识方法及该水尺对水位的检测方法。
背景技术
发明内容
本发明的另一目的是提供基于图像处理技术的水位检测方法，不受环境、光照等因素的影响，准确地识别水尺上的刻度。
本发明水尺标识方法采用的技术方案是：在水尺纵向上的每一个数字单位的高度区域对角标识两个E形，在与每两个E形的对角线垂直交叉的对角位置处标识两个等分有四个小区域的“田”字形，使两个“田”字形与两个E形的位置在平行和垂直方向上相互对应，将“田”字形的四个小区域按16种不同的黑白顺序填充，得到的图形分别代表数字0～15。
本发明水位检测方法采用的技术方案是：首先将CCD摄像机输出连接图像采集模块输入，照明灯具、图像采集模块和电源电路的输出分别连接计算机输入，将LCD显示器和键盘分别连接计算机；然后对CCD摄像机拍摄的水尺上标识的“田”字形图像通过图像采集模块传输到计算机，经由计算机转换成灰度图像，再对灰度图像依次进行平滑滤波、边缘检测、二值化图像、形态学和目标分割处理，对分割后的单一目标进行特征提取和识别，将“0”表示“田”字形白色小区域，“1”表示“田”字形填充的黑色小区域，最后将识别后的“田”字形小区域的不同的填充图案经计算机转换得到0～15共16个十进制数字，从而确定出当前的水位，并由LCD显示器显示输出。
本发明的有益效果是：
1、由于水尺标识采用“田”字图形代替了传统的阿拉伯数字标识，使水尺的性能不受温度和一定条件下光照的影响，适合于不规则落差、大范围的水位测量，满足偏远地区、特别是恶劣条件下的河流湖泊水情监控和水位自动检测与识别。
2、由于水尺标识采用的“田”字图形可代表0-15共16个数字，与现有技术所使用的水尺通常是以10为一个单位相比，本发明所标识的水尺扩展到以16为一个单位，扩大了水位测量的范围且提高测量精度。
3、水位检测时不用分晚上和白天，识别过程简单，为远程水情控制系统提供了可靠精确的数据，并节省了大量时间。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。
图1是代表0-4数字的水尺标识方法；
图2是代表5-9数字的水尺标识方法；
图3是代表10-12数字的水尺标识方法；
图4是代表13-15数字的水尺标识方法；
图5是采用水尺检测水位时的检测系统结构图；
图6是水位检测方法的流程图。
具体实施方式
参见图1，最下部数字单位的“田”字形的四个小区域都为白色，该“田”字形代表数字“0”。依次向上，“田”字形的右下小区域填充为黑色，其余三个小区域为白色，该“田”字形代表数字“1”。“田”字形的左下小区域填充为黑色，其余三个小区域为白色的“田”字形代表数字“2”。“田”字形的下边两个小区域都填充为黑色，上面两个小区域为白色的“田”字形代表数字“3”。“田”字形的右上小区域填充为黑色，其余三个小区域为白色的“田”字形代表数字“4”。
参见图2的最下部，“田”字形中的右边两个小区域填充为黑色，左边两个小区域为白色的“田”字形代表数字“5”。依次向上分布，“田”字形左下和右上的两个小区域填充为黑色，左上和右下的两个小区域为白色的“田”字形代表数字“6”。“田”字形的左上小区域为白色，其余三个小区域填充为黑色代表数字“7”。“田”字形的左上小区域填充为黑色，其余三个小区域为白色的代表数字“8”。“田”字形的左上和右下两小区域填充为黑色，左下和右上两个小区域为白色的代表数字“9”。
参见图3的最下部，“田”字形的左边上下两个小区域填充为黑色，右边上下两个小区域为白色代表数字“10”。依次向上分布，“田”字形的右上小区域为白色，其余三个小区域填充为黑色代表数字“11”。“田”字形的上边两个小区域填充为黑色，下边两个小区域为白色的代表数字“12”。
参见图4的最下部，“田”字形的左下小区域为白色，其余三个小区域填充为黑色的代表数字“13”，依次向上分布，“田”字形的右下小区域为白色，其余三个小区域填充为黑色的代表数字“14”，“田”字形的四个小区域全部填充为黑色的代表数字“15”。
本发明整个水尺的完整标识是将图1-4所示标识依次自下而上连接组成的。
采用上述标识方法所标识的水尺在进行水位检测时，需采用如图5所示的系统，该系统包括照明灯具1、一台高清晰度的CCD摄像机3、图像采集模块2、计算机4、电源电路5、LCD显示器6和键盘7，其中CCD摄像机3的输出连接图像采集模块2的输入，照明灯具1、图像采集模块2和电源电路5的输出分别连接计算机4的输入，LCD显示器6和键盘7分别与计算机4连接。图像采集模块2实时采集水位图像，并且经PCI总线将采集到的图像传输至计算机4。电源电路5负责给系统供电。照明灯具1保证在夜间或光照度不够的情况下给水尺提供照明。CCD摄像机3要求有较高的分辨率，设置在水尺的监测点处，拍摄清晰的水尺图像。为了滤除大量重复信息，计算机4每分钟只获取一幅水位图像。CCD摄像机3的自动模式可根据白天或夜晚自动进行模式改变，白天转变为彩色模式，可获得理想的颜色，晚上转变为黑白模式，方便图像识别。CCD摄像机3的工作方式是：水尺反射或发出的光线照射到镜头上，经镜头聚焦到CCD芯片上，根据光的强弱集聚相应的电荷，经周期性放电，产生一幅幅画面的电信号，经转换电路将电信号传至图像采集模块2。图像采集模块2是目前计算机图像处理系统中使用最广泛的图像数字化装置，将接受到的电信号进行数字化及预处理，从而生成适于传输和计算机4处理的数字图像。计算机4进行图像处理、检测目标、识别等，由一台识别服务器和数台监控终端组成，采用B/S结构，实现用户管理、目标的实时监控和预警、录像、回放的远程控制及图像的实时截取等功能。在计算机4处理图像的过程中，采用MATLAB语言编写程序，将MATLAB语言程序输入计算机4，由MATLAB语言程序实现对图像的处理。在计算机4识别图像阶段，将BP神经网络算法写入计算机4，完成对处理后的图像的识别，将结果经与计算机4连接的LCD显示器6实时显示。
本发明水位检测流程如图6所示，首先进行水位图像采集，将照明灯具1和CCD摄像机3安装在水尺相应位置处，将CCD摄像机3拍摄的水尺上标识的“田”字形图像通过图像采集模块2传输到计算机4，经由计算机4转换成灰度图像。由于采集到的水位图像中含有大量噪声，所以在进行图像处理之前必须先进行预处理，首先对水位图像进行平滑滤波以滤去干扰、噪声及剔去无用信息等，提高信噪比。为了能准确定位水位线的位置及此处刻度，采用candy算子进行边缘检测，目的是定位水位线；再利用阈值化得到二值图像，目的提取图像中感兴趣的区域，将背景与目标分离，在此基础上进行形态学处理。然后进行目标分割，对分割后的单一目标进行特征提取和识别，使用BP神经网络算法识别图像，“0”表示“田”字形的未填充的白色小区域，“1”表示“田”字形的已填充的黑色区域，将识别后的“田”字形内小区域的不同的填充图案经计算机4转换得到不同的0～15共16个十进制数字，从而确定出当前的水位，最后由LCD显示器9显示输出。
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