Poor mans PC-Interface – Multimeter per Webcam auslesen

Improvisieren? Kann ich. Derzeit teste ich mit einem Gerät herum, welches sich in regelmäßigen Abständen einschaltet – interessant für mich wäre es nun diese Zyklen genauer zu kennen. Zwar habe ich einige Energiekostenmessgeräte, damit lässt sich jedoch nur Min/Max bzw. der Durchschnitt errechnen, nicht jedoch wie oft das Gerät nun tatsächlich läuft. Hier würde ein Multimeter mit PC-Anbindung helfen, leider käme hierzu nur mein UniT in Frage, welches im Dauerbetrieb jedoch recht schnell mit leerer Batterie seinen Dienst einstellen würde. Meine “großen” HPs besitzen zwar eine GPIB-Schnittstelle, den passenden PC-Adapter habe ich allerdings noch nicht fertig.

Bleibt nur ein anderer Ansatz: Optische Erkennung. Als Multimeter hält mein Rohde&Schwarz/Keithley her – durch die LEDs ist dessen Anzeige am einfachsten lesbar. Direkt davor sitzt nun eine Webcam, welche die Anzeige im Auge behält. Über die Software “motion” stellt mein Linux-Server einen MJPEG-Stream bereit – ich bin diesen Weg gegangen, da ein ständiges Reinitialisieren der Kamera für einzelne Screenshots gerne zu Hängern führt.

Bild: https://adlerweb.info/blog/wp-content/uploads/2014/08/cam1.jpg

Ein kleiner PHP-Daemon fragt nun regelmäßig das letzte Bild ab, hierzu wird ein (modifizierter) Code des motion-Projektes verwendet:

Weiterhin wird das Bild passend beschnitten, gedreht und in ein invertiertes Schwarz-Weiß-Bild umgewandelt:

Im Anschluss wird über eine Reihe von “imagecolorat”-Abfragen für jede der 7-Segment-Stellen ein Array generiert – jedes Segment ist entweder an (1) oder aus (0). Zur besseren Erkennung wird jedes Segment an mehreren Stellen abgefragt und der Durchschnitt mit einem Schwellwert bewertet, so ist das System unempfindlicher gegen Rauschen.

Bild: https://adlerweb.info/blog/wp-content/uploads/2014/08/7SEG-208×300.png
(Im Array ist der Index entsprechend 0-6, nicht 1-7)

Am Ende steht ein Mapping, welches die erkannte Anzeige in einen Integer umwandelt

Die (passend multiplizierten) Werte ergeben den Messwert. Die Erkennung ist zwar nicht 100%ig, jedoch bei der verfügbaren Auflösung wesentlich zuverlässiger als ein klassischer OCR und ausreichend um ein paar Kurven zu zeichnen. Derzeit werden etwa 80-90% der Captures erkannt. Die meisten Fehler kommen durch ungünstiges Timing – wenn die Kamera eine Aufnahme macht während die LED-Anzeige gerade aktualisiert kommt es zu halben Zahlen.

Bild: https://adlerweb.info/blog/wp-content/uploads/2014/08/Unbenannt.png

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