用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法及系统与流程

1.本发明涉及水表检定技术领域，特别涉及一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法及系统。

背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术，并不必然构成现有技术。
3.水表广泛用于自来水、热力、化工等行业，生产水表的企业或计量部门需要对这些水表的示值误差按照相关部门制定的规程进行性能检定。
4.发明人发现，现有的水表检测中，通常通过图像处理的方法进行水表的梅花轮计数，一般采用基于深度学习的图像识别算法，一般需要较为复杂的深度学习算法的训练以实现水表图像的识别，往往需要等待整个水表检定过程完成才能得到最终的梅花轮计数结果，无法实现梅花轮计数的实时检测。

技术实现要素：

5.为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法及系统，基于流的计数方法，每输入一张图片就计算一次，相比于一般方法，可以实时获取计数结果，而不需要等待整个水表检定过程完成，极大的提高了检测效率。
6.为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
7.本发明第一方面提供了一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法。
8.一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法，包括以下过程：
9.获取连续的多帧水表表盘图像；
10.对每帧图像，采用预设定位模型得到梅花轮的定位结果，根据定位结果将梅花轮的图像进行截取，将截取的图像转化为灰度图像，将灰度图像放缩为设定大小，将放缩后的图像转换为二值图像，对二值图像依次进行闭操作和中值滤波，中值滤波后图像与蒙版进行与操作，对结果图像进行像素求和操作，得到当前帧的点计数；
11.根据各帧图像的点计数，基于流的峰值检测算法和补偿算法，得到梅花轮的旋转齿数。
12.作为可选的一种实现方式，将放缩后的图像转换为二值图像，包括：
13.计算放缩后的图像所有像素灰度值的均值，使用均值作为阈值将灰度图像二值化转化为二值图像。
14.作为可选的一种实现方式，蒙版的获取，包括：
15.设定一个预设像素的二值图像，将二值图像中心点作为坐标原点，x轴正方向为0度，以逆时针方向为正方向，画一个角度为θ的圆弧为蒙版，其中：θ＝π/n。
16.作为可选的一种实现方式，对各帧图像按照帧的顺序，执行基于流的峰值检测算法，包括：
17.计算当前帧图像的点计数，将点计数赋给第一变量；
18.根据第一变量的值以及基于流的均值算法，将得到的均值重新赋给第一变量；
19.根据第一变量的当前值以及基于流的标准差算法，将得到的标准差赋给第二变量；
20.将第一变量的当前值加入全局数组中，当全局数组的长度大于3、全局数组中倒数第一个数据小于倒数第二个数据、倒数第二个数据大于倒数第三个数据，且第二变量的值大于标准差阈值时，峰值计数加一且记录峰值时间；
21.对下一帧图像执行项数过程，直至全部帧图像峰值检测完毕；
22.根据每帧的峰值时间对计数进行补偿。
23.作为进一步的限定，根据每帧的峰值时间对计数进行补偿，包括：
24.初始化，包括：开始时间变量置零，首次峰值时间变量置零，最后一次峰值时间变量置零，开始到首次峰值的差变量置零，峰值到最后的时间变量置零；
25.输入为梅花轮计数和当前时间；
26.如果开始时间变量的值为零，则将当前时间赋值给首次峰值时间变量；
27.如果首次峰值时间变量的值为零，当梅花轮计数的值为零时，返回零；当梅花轮计数的值不为零时，到第一个峰值，首次峰值时间变量的值为当前时间，最后一次峰值时间变量的值为当前时间，开始到首次峰值的差变量的值为首次峰值时间变量的值与开始时间变量的值，返回梅花轮计数的值；
28.如果首次峰值时间变的值为零，当梅花轮计数等于上一次梅花轮计数，则峰值到最后的时间变量的值为当前时间与最后一次峰值时间变量的值；当梅花轮计数不等于上一次梅花轮计数时，则到一个新的峰值，将零赋给峰值到最后的时间变量，将当前时间赋给最后一次峰值时间变量，将当前梅花轮计数赋给上一次梅花轮计数，得到平均周期，根据平均周期得到补偿后的梅花轮计数。
29.作为更进一步的限定，平均周期u＝(te-tf)/(c-1)，补偿后的梅花轮计数为：c-1+(t1+t2)/u，其中，te为最后一次峰值时间，tf为首次峰值时间，c为梅花轮计数，t1为开始到首次峰值的差，t2为峰值到最后的时间。
30.本发明第二方面提供了一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测系统。
31.一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测系统，包括：
32.数据获取模块，被配置为：获取连续的多帧水表表盘图像；
33.单针图像点计数获取模块，被配置为：对每帧图像，采用预设定位模型得到梅花轮的定位结果，根据定位结果将梅花轮的图像进行截取，将截取的图像转化为灰度图像，将灰度图像放缩为设定大小，将放缩后的图像转换为二值图像，对二值图像依次进行闭操作和中值滤波，中值滤波后图像与蒙版进行与操作，对结果图像进行像素求和操作，得到当前帧的点计数；
34.旋转齿数获取模块，被配置为：根据各帧图像的点计数，基于流的峰值检测算法和补偿算法，得到梅花轮的旋转齿数。
35.作为可选的一种实现方式，对各帧图像按照帧的顺序，执行基于流的峰值检测算法，包括：
36.计算当前帧图像的点计数，将点计数赋给第一变量；
37.根据第一变量的值以及基于流的均值算法，将得到的均值重新赋给第一变量；
38.根据第一变量的当前值以及基于流的标准差算法，将得到的标准差赋给第二变量；
39.将第一变量的当前值加入全局数组中，当全局数组的长度大于3、全局数组中倒数第一个数据小于倒数第二个数据、倒数第二个数据大于倒数第三个数据，且第二变量的值大于标准差阈值时，峰值计数加一且记录峰值时间；
40.对下一帧图像执行项数过程，直至全部帧图像峰值检测完毕；
41.根据每帧的峰值时间对计数进行补偿。
42.本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法中的步骤。
43.本发明第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法中的步骤。
44.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
45.1、本发明所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法及系统，基于流的计数方法，每输入一张图片就会计算一次，相比于一般方法，可以实时获取计数结果，而不需要等待整个水表检定过程完成，极大的提高了检测效率。
46.2、本发明所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法及系统，对每帧图像，采用预设定位模型得到梅花轮的定位结果，根据定位结果将梅花轮的图像进行截取，将截取的图像转化为灰度图像，将灰度图像放缩为设定大小，将放缩后的图像转换为二值图像，对二值图像依次进行闭操作和中值滤波，中值滤波后图像与蒙版进行与操作，对结果图像进行像素求和操作，得到当前帧的点计数，实现了更高效的帧图像处理。
47.本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
48.构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
49.图1为本发明实施例1或实施例2提供的单帧图像处理方法的工序示意图。
50.图2为本发明实施例1或实施例2提供的单帧图像处理的流程示意图。
51.图3为本发明实施例1或实施例2提供的基于流的峰值检测算法示意图。
具体实施方式
52.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
53.应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
54.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式
也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
55.在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
56.实施例1：
57.本发明实施例1提供了一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法，包括以下过程：
58.s1：梅花轮定位
59.在使用水表检测台体跑水的时候录制水表表盘的视频，对视频进行解帧，对视频中的梅花轮进行人工标注；
60.使用这个人工标注好的数据生成yolov5训练所用的数据集，使用数据集训练深度学习模型，得到模型后将此模型转换为ncnn前向神经网络支持的模型，随后将模型放入android app中进行图像的梅花轮的自动定位。
61.可以理解的，在其他一些实施方式中，也可以采用其他的神经网络算法，如卷积神经网络算法等等进行梅花轮的自动定位。
62.s2：梅花轮单帧图像点计数算法
63.梅花轮是水表中旋转速度最快的部件，梅花轮一般有6齿、10齿等几种。每经过一个齿流经水表的水量称为脉冲当量。通过对梅花轮旋转的齿数进行识别，将识别的齿数与脉冲当量相乘即可得到流经水表的水量。
64.根据梅花轮齿数n准备蒙版图像，模板为一个100*100像素的二值图像，将图像中心点作为坐标原点，x轴正方向为0度，以逆时针方向为正方向，画一个角度为θ的圆弧为蒙版，其中：
[0065][0066]
以六齿梅花轮为例，θ为π/6，即30
°
，如图1中的(1)所示。
[0067]
单帧图像的处理遵循下面的流程，如图2所示：
[0068]
首先根据定位结果将梅花轮的图像进行截取(见图1中的(2))，随后将图像转化为灰度图像(见图1中的(3))、将灰度图像放缩为固定大小100*100(见图1中的(4))，计算该图像所有像素灰度值的均值，使用均值作为阈值将灰度图像二值化转化为二值图像(见图1中的(5))，对二值图像进行5*5的闭操作(见图1中的(6))，随后进行中值滤波(见图1中的(7))，将中值滤波后的图像与蒙版进行与操作(见图1中的(8))，对结果图像进行求和操作，记作当前帧的点计数。
[0069]
s3：梅花轮点计数综合
[0070]
对整个检测过程中的每帧图像进行上述处理可以得到每帧的点计数。使用下面基于流的峰值检测算法和补偿算法可以得到梅花轮旋转齿数。
[0071]
基于流的计数算法可以实时获取计数结果，每输入一张图片就会推动算法运行一次。相比于一般算法，该算法可以实时获取计数结果，而不需要等待整个水表检定过程完成。
[0072]
首先需要一个基于流的均值算法和标准差算法，算法1每次输入一个数x，返回前size个点的均值，算法2每次输入一个数x，得到前size个数的标准差。
[0073]
本实施例中，“《＝”的意思为赋值。
[0074]
算法1：基于流的均值算法
[0075][0076][0077]
算法2：基于流的标准差算法
[0078][0079]
算法3：基于流的峰值检测算法
[0080][0081]
上述算法首先使用单帧图像点计数算法对图像进行处理得到计数，随后使用基于流的均值算法去除数据中心的干扰，在标准差大于特定阈值且到峰值点的情况下，记录峰值的位置。算法基于水流速度均匀的假设，对计数进行补偿，可以得到更加精确的计数，图3中x轴为时间轴，y轴为单张图片计数经过平滑后的数值，黄点为算法标出的峰值点。
[0082]
上述算法中使用的梅花轮计数补偿算法是根据峰值得到周期数的补偿算法，如图3所示为71个峰值，实际周期约为70.25个。
[0083]
算法4：梅花轮计数补偿算法
[0084]
[0085][0086]
实施例2：
[0087]
本发明实施例2提供了一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测系统，包括：
[0088]
数据获取模块，被配置为：获取连续的多帧水表表盘图像；
[0089]
单针图像点计数获取模块，被配置为：对每帧图像，采用预设定位模型得到梅花轮的定位结果，根据定位结果将梅花轮的图像进行截取，将截取的图像转化为灰度图像，将灰度图像放缩为设定大小，将放缩后的图像转换为二值图像，对二值图像依次进行闭操作和中值滤波，中值滤波后图像与蒙版进行与操作，对结果图像进行像素求和操作，得到当前帧的点计数；
[0090]
旋转齿数获取模块，被配置为：根据各帧图像的点计数，基于流的峰值检测算法和补偿算法，得到梅花轮的旋转齿数。
[0091]
单针图像点计数获取模块，具体的，包括：
[0092]
(1)梅花轮定位
[0093]
在使用水表检测台体跑水的时候录制水表表盘的视频，对视频进行解帧，对视频中的各部件，包括码盘、梅花轮、指针进行人工标注；
[0094]
使用这个人工标注好的数据生成yolov5训练所用的数据集，使用数据集训练深度学习模型，得到模型后将此模型转换为ncnn前向神经网络支持的模型，随后将模型放入android app中进行图像的部件的自动定位。
[0095]
(2)梅花轮单帧图像点计数算法
[0096]
梅花轮是水表中旋转速度最快的部件，梅花轮一般有6齿、10齿等几种，每经过一个齿流经水表的水量称为脉冲当量，通过对梅花轮旋转的齿数进行识别，将识别的齿数与脉冲当量相乘即可得到流经水表的水量。
[0097]
根据梅花轮齿数n准备蒙版图像，模板为一个100*100像素的二值图像，将图像中心点作为坐标原点，x轴正方向为0度，以逆时针方向为正方向，画一个角度为θ的圆弧为蒙版，其中：
[0098][0099]
以六齿梅花轮为例，θ为π/6，即30
°
，如图1中的(1)所示。
[0100]
单帧图像的处理遵循下面的流程，如图2所示：
[0101]
首先根据定位结果将梅花轮的图像进行截取(见图1中的(2))，随后将图像转化为灰度图像(见图1中的(3))、将灰度图像放缩为固定大小100*100(见图1中的(4))，计算该图像所有像素灰度值的均值，使用均值作为阈值将灰度图像二值化转化为二值图像(见图1中的(5))，对二值图像进行5*5的闭操作(见图1中的(6))，随后进行中值滤波(见图1中的(7))，将中值滤波后的图像与蒙版进行与操作(见图1中的(8))，对结果图像进行求和操作，记作当前帧的点计数。
[0102]
旋转齿数获取模块，具体的，包括：
[0103]
对整个检测过程中的每帧图像进行上述处理可以得到每帧的点计数。使用下面基于流的峰值检测算法和补偿算法可以得到梅花轮旋转齿数。
[0104]
基于流的计数算法可以实时获取计数结果，每输入一张图片就会推动算法运行一次。相比于一般算法，该算法可以实时获取计数结果，而不需要等待整个水表检定过程完成。
[0105]
首先需要一个基于流的均值算法和标准差算法，算法1每次输入一个数x，返回前size个点的均值，算法2每次输入一个数x，得到前size个数的标准差。
[0106]
算法1：基于流的均值算法
[0107][0108][0109]
算法2：基于流的标准差算法
[0110][0111]
算法3：基于流的峰值检测算法
[0112][0113]
上述算法首先使用单帧图像点计数算法对图像进行处理得到计数，随后使用基于流的均值算法去除数据中心的干扰，在标准差大于特定阈值且到峰值点的情况下，记录峰值的位置。算法基于水流速度均匀的假设，对计数进行补偿，可以得到更加精确的计数，图3中x轴为时间轴，y轴为单张图片计数经过平滑后的数值，黄点为算法标出的峰值点。
[0114]
上述算法中使用的梅花轮计数补偿算法是根据峰值得到周期数的补偿算法，如图3所示为71个峰值，实际周期约为70.25个。
[0115]
算法4：梅花轮计数补偿算法
[0116]
[0117][0118]
实施例3：
[0119]
本发明实施例3提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例1所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法中的步骤。
[0120]
实施例4：
[0121]
本发明实施例4提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例1所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法中的步骤。
[0122]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0123]
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0124]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0125]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0126]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。
[0127]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法，其特征在于：包括以下过程：获取连续的多帧水表表盘图像；对每帧图像，采用预设定位模型得到梅花轮的定位结果，根据定位结果将梅花轮的图像进行截取，将截取的图像转化为灰度图像，将灰度图像放缩为设定大小，将放缩后的图像转换为二值图像，对二值图像依次进行闭操作和中值滤波，中值滤波后图像与蒙版进行与操作，对结果图像进行像素求和操作，得到当前帧的点计数；根据各帧图像的点计数，基于流的峰值检测算法和补偿算法，得到梅花轮的旋转齿数。2.如权利要求1所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法，其特征在于：将放缩后的图像转换为二值图像，包括：计算放缩后的图像所有像素灰度值的均值，使用均值作为阈值将灰度图像二值化转化为二值图像。3.如权利要求1所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法，其特征在于：蒙版的获取，包括：设定一个预设像素的二值图像，将二值图像中心点作为坐标原点，x轴正方向为0度，以逆时针方向为正方向，画一个角度为θ的圆弧为蒙版，其中：θ＝π/n。4.如权利要求1所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法，其特征在于：对各帧图像按照帧的顺序，执行基于流的峰值检测算法，包括：计算当前帧图像的点计数，将点计数赋给第一变量；根据第一变量的值以及基于流的均值算法，将得到的均值重新赋给第一变量；根据第一变量的当前值以及基于流的标准差算法，将得到的标准差赋给第二变量；将第一变量的当前值加入全局数组中，当全局数组的长度大于3、全局数组中倒数第一个数据小于倒数第二个数据、倒数第二个数据大于倒数第三个数据，且第二变量的值大于标准差阈值时，峰值计数加一且记录峰值时间；对下一帧图像执行项数过程，直至全部帧图像峰值检测完毕；根据每帧的峰值时间对计数进行补偿。5.如权利要求4所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法，其特征在于：根据每帧的峰值时间对计数进行补偿，包括：初始化，包括：开始时间变量置零，首次峰值时间变量置零，最后一次峰值时间变量置零，开始到首次峰值的差变量置零，峰值到最后的时间变量置零；输入为梅花轮计数和当前时间；如果开始时间变量的值为零，则将当前时间赋值给首次峰值时间变量；如果首次峰值时间变量的值为零，当梅花轮计数的值为零时，返回零；当梅花轮计数的值不为零时，到第一个峰值，首次峰值时间变量的值为当前时间，最后一次峰值时间变量的值为当前时间，开始到首次峰值的差变量的值为首次峰值时间变量的值与开始时间变量的值，返回梅花轮计数的值；如果首次峰值时间变的值为零，当梅花轮计数等于上一次梅花轮计数，则峰值到最后的时间变量的值为当前时间与最后一次峰值时间变量的值；当梅花轮计数不等于上一次梅花轮计数时，到一个新的峰值，将零赋给峰值到最后的时间变量，将当前时间赋给最后一
次峰值时间变量，将当前梅花轮计数赋给上一次梅花轮计数，得到平均周期，根据平均周期得到补偿后的梅花轮计数。6.如权利要求5所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法，其特征在于：平均周期u＝(te-tf)/(c-1)，补偿后的梅花轮计数为：c-1+(t1+t2)/u，其中，te为最后一次峰值时间，tf为首次峰值时间，c为梅花轮计数，t1为开始到首次峰值的差，t2为峰值到最后的时间。7.一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测系统，其特征在于：包括：数据获取模块，被配置为：获取连续的多帧水表表盘图像；单针图像点计数获取模块，被配置为：对每帧图像，采用预设定位模型得到梅花轮的定位结果，根据定位结果将梅花轮的图像进行截取，将截取的图像转化为灰度图像，将灰度图像放缩为设定大小，将放缩后的图像转换为二值图像，对二值图像依次进行闭操作和中值滤波，中值滤波后图像与蒙版进行与操作，对结果图像进行像素求和操作，得到当前帧的点计数；旋转齿数获取模块，被配置为：根据各帧图像的点计数，基于流的峰值检测算法和补偿算法，得到梅花轮的旋转齿数。8.如权利要求7所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测系统，其特征在于：对各帧图像按照帧的顺序，执行基于流的峰值检测算法，包括：计算当前帧图像的点计数，将点计数赋给第一变量；根据第一变量的值以及基于流的均值算法，将得到的均值重新赋给第一变量；根据第一变量的当前值以及基于流的标准差算法，将得到的标准差赋给第二变量；将第一变量的当前值加入全局数组中，当全局数组的长度大于3、全局数组中倒数第一个数据小于倒数第二个数据、倒数第二个数据大于倒数第三个数据，且第二变量的值大于标准差阈值时，峰值计数加一且记录峰值时间；对下一帧图像执行项数过程，直至全部帧图像峰值检测完毕；根据每帧的峰值时间对计数进行补偿。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法中的步骤。10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述的用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法中的步骤。

技术总结

本发明提供了一种用于水表检定的水表梅花轮旋转齿数检测方法，获取连续的多帧水表表盘图像；对每帧图像，采用预设定位模型得到梅花轮的定位结果，根据定位结果将梅花轮的图像进行截取，将截取的图像转化为灰度图像，将灰度图像放缩为设定大小，将放缩后的图像转换为二值图像，对二值图像依次进行闭操作和中值滤波，中值滤波后图像与蒙版进行与操作，对结果图像进行像素求和操作，得到当前帧的点计数；根据各帧图像的点计数，基于流的峰值检测算法和补偿算法，得到梅花轮的旋转齿数；本发明可以实时获取计数结果，而不需要等待整个水表检定过程完成，极大的提高了检测效率。极大的提高了检测效率。极大的提高了检测效率。