电力巡检中仪表盘的图像识别研究文献综述

 2022-07-15 05:07

文献综述

--电力巡检中仪表盘的图像识别研究

摘 要

近年来,我国电力行业发展迅速,智能化的无人电力巡检越来越多地受到人们的关注,而无人巡检中的仪表盘识别是其中的关键技术,首先,巡检轨道上的机器人由电机控制运行到指定位置,然后机器人上的摄像头拍摄仪表盘图像,图像传输到远程电脑端,电脑上运行开发完成的仪表盘识别软件完成各项指标的识别。本文围绕仪表盘识别技术做了四个方面的研究,具体包括:

指示灯状态的识别:根据颜色选定区域,获取区域坐标,判断坐标的RGB参数,以此识别指示灯的工作状态。并通过指示灯判断电气设备是否处于正常运行状态。

温度数据字符的识别:通过图像预处理将数字相关部分图像切割出来,然后用投影法将字符分割。最后把分割的字符与自建的模板相匹配,完成温度数据的识别。

指针式仪表盘的读数识别:这里根据仪表类型的不同研究了两种仪表识别的算法。首先都是经过三次连通域的选取,直至获得仅含刻度及指针的最小图像,然后一种方法使用边缘检测和直线检测识别指针;另一种通过灰度相减法获得一张不含指针的模板仪表盘,然后与待识别图像比较,处理后得到仅含指针图像,最后通过指针角度与刻度值之间的关系计算得到读数。

图形用户界面的设计:将上述项目整合到一个界面中,通过不同的选项即可完成不同状态的识别。集成高,使用方便,结果直观。

本文所使用的算法简捷、快速、高效,节约了人力、物力资源,具有一定的通用性和实用价值。

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