VISÃO COMPUTACIONAL PARA A LEITURA DO DISPOSITIVO MOSTRADOR DE INSTRUMENTOS DE MEDIÇÃO Danilo Alves de Lima 1, Guilherme Augusto Silva Pereira 2, Flávio Henrique de Vasconcelos 3 Departamento de Engenharia Elétrica, Escola de Engenharia, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brasil. 1 danetteduklan@yahoo.com.br, 2 gpereira@cpdee.ufmg.br, 3 fvasc@cpdee.ufmg.br Resumo: Este artigo apresenta um sistema para leitura de instrumentos de medição por meio de visão computacional. Este sistema será parte de um produto maior que visa a calibração automática de instrumentos com ou sem interface de comunicação com o computador. O artigo propõe técnicas simples e de baixo custo que permitem a leitura de instrumentos digitais e analógicos em tempo de execução (15Hz). Os resultados apresentados indicam que o sistema poderá ser utilizado com sucesso no processo de calibração. Palavras chave: leitura de instrumentos de medição, visão computacional, automação, calibração de instrumentos. 1. INTRODUÇÃO A ação humana em determinados sistemas é muito sujeita a erros. Trabalhos repetitivos e esforços desnecessários são exemplos de situações que produzem desconforto para quem os faz e podem causar resultados negativos em uma aplicação. Na calibração de instrumentos de medição, por exemplo, o técnico deve adquirir valores e anotá-los um a um em uma planilha, repetidamente. Se por um motivo qualquer, como cansaço, o mesmo perder um ou alguns valores, a calibração estará comprometida juntamente com a sua credibilidade. Daí tem-se a importância de se automatizar tal processo. Como importante ferramenta, a visão computacional vem sendo amplamente utilizada para automatização. Exemplos no meio automobilístico [1], como na calibração dos ponteiros e mostradores digitais do veículo, são bastante comuns. Atualmente, também estão sendo associados às redes neurais no reconhecimento automático de placas de veículos [2]. Na área de visão computacional, mais especificamente na leitura e calibração de instrumentos de medição, foram propostos alguns trabalhos. Foiatto et al. [3], por exemplo, apresentou um sistema de leitura capaz de ler instrumentos digitais com boa qualidade. A leitura de instrumentos analógicos não foi considerada pelos autores. Outro trabalho similar na área de calibração foi o de Alegria [4], o qual implementou um sistema para leitura de instrumentos digitais e analógicos. O sistema proposto realiza muitas operações nas imagens adquiridas, o que pode interferir em sua velocidade de resposta comprometendo sua aplicação para situações que necessitam de melhor desempenho. Neste artigo será mostrado um sistema de visão computacional para a leitura de instrumentos digitais e analógicos sem interface com o computador, que será utilizado futuramente para sua calibração. A diferença deste projeto para os trabalhos citados anteriormente está no fato de este pretender ser mais amplo na possibilidade de leitura de uma grande variedade de instrumentos e com o maior desempenho possível. Para isso foram utilizados métodos oferecidos pela biblioteca OpenCV [5], que, por sua forma de implementação, melhoram o desempenho de aplicações gráficas. Também foram propostos métodos mais simples, mas a princípio com a mesma eficácia daqueles propostos anteriormente, para a leitura de instrumentos digitais e analógicos. É importante salientar que os trabalhos citados anteriormente não eram conhecidos durante a elaboração deste projeto e por isto não foram fonte de inspiração para as soluções aqui propostas. Este artigo foi dividido em quatro seções. Na Seção 2 será apresentada a estrutura do algoritmo desenvolvido para a leitura dos instrumentos digitais e analógicos, e será explicado o seu funcionamento. Na Seção 3, a eficácia do sistema será discutida e também serão apresentados alguns resultados experimentais. Finalmente, a Seção 4 apresenta algumas considerações e perspectivas para trabalhos futuros. 2. METODOLOGIA 2.1. Estrutura da solução Na Figura 1 tem-se o diagrama de blocos com as etapas abordadas para o processo de reconhecimento dos dígitos em instrumentos digitais e reconhecimento dos ponteiros em
instrumentos analógicos. A seguir este diagrama será detalhado para cada um dos tipos de medidores. Após esta etapa de processamento, cada dígito do mostrador estará delimitado. O próximo passo é o Fig. 1. Estrutura seguida no processo de reconhecimento dos dígitos (à direita) e ponteiro (à esquerda). 2.2. Leitura dos instrumentos digitais Seguindo o diagrama apresentado na Figura 1, inicialmente tem-se a captação das imagens e a delimitação do visor. Apesar destas etapas serem comuns aos dois modelos de instrumentos, características próprias do instrumento analógico são discutidas na Seção 2.3. Após uma imagem inicial do instrumento digital ter sido adquirida, o usuário deve, utilizando o mouse do computador, delimitar a região de interesse do visor, o que resultará em uma imagem de tamanho menor com os números em destaque, facilitando o processamento das imagens subseqüentes. Com a imagem delimitada, os limites inferior, superior, esquerdo e direito de cada dígito devem ser reconhecidos, para que cada um deles possa ser tratado separadamente. Neste passo foi utilizado um método baseado em imagens binárias (dois níveis de cor, preto e branco) [6]. Imagens desse tipo reduzem bastante o tempo gasto no processamento, melhorando o desempenho. Após a binarização da imagem, perfis de projeção vertical e horizontal são criados. Perfis de projeção nada mais são do que a soma normalizada dos píxeis pretos para cada uma das linhas e colunas. Estes retornam valores iguais ou muito próximos de zero para as separações das colunas e/ou o início e fim das linhas, onde há pouca incidência de píxeis pretos. A Figura 2 exemplifica este método. Nela foram considerados valores menores que 0,02 (tolerância máxima para ruídos) como sendo pontos de divisão entre os dígitos. Fig. 2. Imagem da qual se fez os perfis; Perfil de projeção horizontal e seu limite inferior; Perfil de projeção vertical e seu limite inferior. Fig. 3. Segmentos no número padrão reconhecimento de cada dígito. Para isso, utilizou-se um método baseado nos segmentos ativos, o qual, baseia-se na comparação um número padrão previamente segmentado, e cada um dos segmentos do dígito em análise. A Figura 3 apresenta este número padrão com os seus 7 segmentos em destaque. Alguns instrumentos não utilizam dígitos de 7 segmentos na representação das medidas. Apesar de o método de 7 segmentos apresentado aqui ter funcionado para alguns tipos diferentes de dígitos, particularidades de
cada dígito podem futuramente ser armazenadas em um banco de dados de calibração. Os segmentos foram delimitados de tal forma a abrangerem ao máximo a região ativa e serem mais robustos às imperfeições provenientes da aquisição das imagens. A comparação é feita por meio de porcentagem de pixels negros por área segmentada do dígito analisado em relação ao dígito padrão. O método de segmentos ativos possui a vantagem de ser mais robusto a ruídos. Por exemplo, considere a diferença entre o dígito 1 e 7, que é de apenas um segmento. Se for utilizado um método de análise pixel a pixel ou histograma, a margem de erro será grande por estar sendo avaliada a imagem por inteiro. Na análise por segmentos, o erro será reduzido, já que apenas um pequeno trecho está sendo testado por vez. Finalizando, basta retornar o valor concatenado dos dígitos reconhecidos. A próxima seção abordará em detalhes a estrutura do sistema de leitura de instrumentos analógicos. características relacionadas a esta reta. Todos estes parâmetros são deixados para ajuste do usuário e futuramente podem ser armazenados, para cada instrumento, no banco de dados do sistema de calibração. Com a reta relativa ao ponteiro reconhecida, é necessário aplicar alguma relação que associe a reta e sua inclinação ao valor apontado. Considerando que as escalas dos medidores analisados são constituídas de divisões iguais, com dois valores da escala e seus respectivos ângulos, é possível mapear toda a escala do instrumento. Em alguns casos, a construção desses instrumentos ocorre de forma simétrica à vertical, o que facilita ainda mais esse raciocínio por ser necessário apenas o ponto inicial de valor 0, já que o valor final pode ser facilmente obtido dessa simetria. A Figura 5 exemplifica a simetria do instrumento analógico já com o ponteiro reconhecido em destaque. 2.3. Leitura dos instrumentos analógicos Para o medidor analógico, a tarefa de reconhecimento está vinculada à posição angular (inclinação) do ponteiro. Como nos instrumentos digitais, primeiramente, deve-se adquirir imagens e delimitar a região de interesse da imagem. Esta região é aquela em que o ponteiro se move com menor interferência do fundo do aparelho, tais como escala e outros caracteres. O exemplo de uma região de interesse de boa qualidade está apresentado na Figura 4. Fig. 5. Simetria de alguns instrumentos analógicos É importante reforçar que o método apresentado na Figura 5 necessita que o instrumento esteja perfeitamente alinhado horizontalmente à câmera. Por isso o sistema necessita de uma guia física para controlar a disposição do instrumento sob a câmera. Os resultados obtidos para os medidores analógicos e digitais serão apresentados na próxima seção. Fig. 4. Imagem binária do visor obtida pelo método de Canny e sua correspondente região de interesse Na Figura 4, também, está sendo apresentado o resultado método de Canny [6] para detecção de bordas, o qual é necessário para tornar o ponteiro mais evidente no sistema e então poder ser aplicada a transformada de Hough [7]. Este método consiste em procurar possíveis retas em uma imagem qualquer. Sendo a região de interesse uma área com apenas o ponteiro e algum ruído, ao se aplicar a transformada, a reta do ponteiro deverá ser retornada. Para melhorar o resultado do método, é possível controlar o tamanho mínimo da reta a ser reconhecida entre outras 3. RESULTADOS O resultados foram obtidos através de experimentos feitos repetidamente, verificando a consistência dos valores lidos. Primeiramente serão apresentados os resultados dos métodos de leitura para os instrumentos digitais e, posteriormente, para os analógicos. 3.1 Instrumentos digitais O método estudado apresentou um resultado satisfatório levando em consideração os recursos utilizados para o mesmo. O sistema de aquisição constituiu-se de uma câmera de Internet (webcam) em uma sala sem controle de luminosidade. Porém o nível de acerto foi de 100% quando o visor do instrumento era bem visualizado e todos os
dígitos estavam bem definidos, situações estas que podem ser encontradas sem muito esforço. Este método realmente possui grande precisão, porque quando o segmento está inativo a porcentagem de píxels pretos (ou chance de estar ativo) é muito baixa quando ocorre pouco ruído. Na maioria das vezes, o sistema é capaz de detectar corretamente os dígitos quando o usuário humano também o é. Assim, quando ocorrem ruídos nas imagens, elas podem ser facilmente tratadas mudando-se algumas condições de aquisição. Em um ambiente de calibração é esperado que estas condições possam ser controladas, por garantirem credibilidade ao processo. 3.2 Instrumentos analógicos Realizando testes simples com o método adotado para reconhecer os valores apontados pelo mostrador analógico, foram obtidos resultados satisfatórios, considerando a grande quantidade de erros na imagem (principalmente devido à sombra do ponteiro). Estes erros são inerentes à câmera utilizada e a falta de controle de iluminação do ambiente, que serão tratadas em uma próxima etapa do desenvolvimento deste projeto. Por isso, o valor lido mostrou-se um pouco oscilante, variando entre ±1,66 a inclinação real do ponteiro. A Figura 6 apresenta um exemplo de leitura aplicando este método. Nesta, a calibração do medidor em zero retornou um valor do ângulo do ponteiro de 45º. Considerando a escala de 0 a 150 volts, o valor retornado oscilou entre ±1 volt. intervenção durante o processo de leitura, e rápido em processamento, para aplicações de alto desempenho. Paralelamente desenvolveu-se uma interface amigável para usuários leigos (ver Figura 7), que permite visualizar os resultados para os instrumentos digitais e analógicos com grande facilidade. Portanto, tem-se um sistema que poderá ser facilmente integrado a um projeto maior para calibração de instrumentos de medição, assim como para a aquisição de dados em um experimento. Alguns passos futuros são: Melhorar a forma de aquisição das imagens para reduzir interferências ruidosas; Desenvolver um sistema de iluminação que seja invariante no tempo e robusto a interferências externas; Integrar este sistema a um processo de calibração de instrumentos para medição elétrica. Fig. 7. Exemplo da interface amigável criada e seu funcionamento em instrumentos digitais. Fig. 6. Resultado obtido para o instrumento analógico. 4. CONCLUSÃO Neste artigo mostrou-se o desenvolvimento de um sistema para leitura de instrumentos de medição digitais e analógicos utilizando visão computacional. Como foi apresentado nos resultados, o objetivo foi alcançado. Para os instrumentos digitais, o sistema obtido possui robustez e apresentou índice de acerto de 100 %. Para os analógicos o resultado apresentou pequenas variações em relação ao valor exato devido às imperfeições na forma de aquisição das imagens. Para o sistema de calibração final, uma vez que a câmera definitiva for instalada, esta oscilação deve ser quantificada e incorporada ao resultado final da simulação. Foi sugerido também que o sistema fosse simples tanto em manuseio como em estrutura algorítmica. Isto resultou em um mecanismo onde o usuário necessita de pouca REFERÊNCIAS [1] A. WILSON, System tests and calibrates instruments. Vision Systems Design Magazine. Dezembro 2004. Disponível em: <http://vsd.pennnet.com/articles/article_display.cfm?secti on=archives&subsection=display&article_id=218277 &KEYWORD=automotive>. Acesso em: 5 ago. 2005. [2] B. Guingo, A. Thome, R. Rodrigues, Reconhecimento automático de placas em veículos automotores através de redes neurais artificiais. Área de ensino e pesquisa, NCE/IM. Universidade Federal do Rio de Janeiro. [3] N. Foiatto, J. Roeche, M. Castro, Sistema automatizado de calibração para medidores digitais a partir da captura de imagens e interface de comunicação GPIB (IEEE 488), In Seminário Internacional de Metrologia Elétrica, 6, RJ. 21-23 set. 2005. Anais. Rio de Janeiro, 2005. 332 p. [4] F. Alegria, Calibração automática de aparelhos de medida.dissertação de mestrado. Universidade Técnica de Lisboa. Out. 1997. [5] OpenCV (2007). http://www.intel.com/technology /computing/opencv/.
[6] J. Parker, Algorithms for image processing and computer vision. Canadá: John Wiley & Sons, 1997. p. 417. [7] R. O. Duda, P.E. Hart, "Use of the Hough transform to detect lines and curves in pictures", Com. of ACM, Vol. 18(9), pp. 509-517, 1975.