智能電能表外觀缺陷質(zhì)量檢驗裝置開發(fā)及關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、智能電能表作為國家能源計量儀表,其顯示信息的準(zhǔn)確和可靠至關(guān)重要,因此對智能電能表外觀進行質(zhì)量檢驗是必不可少的。但傳統(tǒng)人工檢驗方法因其自動化程度低、易受人工影響等弊端越來越難以滿足現(xiàn)代生產(chǎn)的需要。基于此,本文設(shè)計了基于機器視覺的智能電能表外觀缺陷質(zhì)量檢驗系統(tǒng),并對相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)進行了研究,以克服傳統(tǒng)人工檢驗方法的弊端,降低勞動強度,提高自動化程度,實現(xiàn)檢測效率和準(zhǔn)確度更高的實時連續(xù)在線檢驗。論文相關(guān)研究主要包括:
　　分析研究了智能電

2、能表缺陷特性、檢驗要求及相關(guān)背景,探討了系統(tǒng)建立的重點難點,并依據(jù)機器視覺技術(shù)制定了智能電能表外觀缺陷檢驗總體方案。
　　根據(jù)總體方案,從硬件和軟件兩方面對系統(tǒng)進行了設(shè)計。對光源、相機、鏡頭等進行了選型,并依據(jù)存在的缺陷特點及圖像成像原理設(shè)計了照明方式和圖像采集方式,并采用計算機結(jié)合PLC的雙層控制系統(tǒng)。以LabVIEW為開發(fā)平臺開發(fā)了軟件系統(tǒng),實現(xiàn)了圖像處理識別及系統(tǒng)控制等功能。
　　圖像處理算法是視覺檢測的核心,是整個系

3、統(tǒng)的關(guān)鍵。本文著重研究了智能電能表標(biāo)牌圖像預(yù)處理算法、圖像定位算法、條碼和特定字符識別算法、LCD顯示屏和LED指示燈缺陷檢驗算法、LCD平行度檢驗算法及相關(guān)改進算法等。
　　算法研究中,針對條碼易受貼膜和油污干擾所導(dǎo)致的傳統(tǒng)方法識別率不高的問題,提出了改進的條碼識別算法,改進的自適應(yīng)算法將條碼識別區(qū)域等分,增加了識別區(qū),識別率更高。針對傳統(tǒng)字符識別方法無法有效識別緊縮甚至粘連字符的問題,提出了特定字符自適應(yīng)定位分割重建識別算法。

4、改進的算法通過幾何形心算法得到每個字符形心,并依據(jù)字符形心自適應(yīng)定位出每個字符邊框再分割重建字符,重建后的字符識別率顯著提高,該算法提出了一種粘連字符分割的新思路,適應(yīng)性好、魯棒性強。針對LCD顯示屏背光對其檢驗的干擾,提出了LCD顯示屏背景剔除算法,算法將顯示屏背景灰度值減去其灰度值眾數(shù)后重建背景,減少了背光不均勻?qū)CD顯示屏檢驗的干擾。
　　檢驗裝置已經(jīng)在生產(chǎn)線上得到應(yīng)用,所獲得的檢驗數(shù)據(jù)用于進行測量系統(tǒng)分析,從分析結(jié)果可知