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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