基于機器視覺的電能表檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、為了進一步提高電能表的出廠質量和生產效率，減少成本和勞動強度，將機器視覺應用到電能表檢測中具有重要的意義。本文以智能電表為研究對象，設計了合理的電能表檢測系統(tǒng)硬件環(huán)境，并研究了適合電能表檢測的圖像處理算法，最終開發(fā)了基于機器視覺的電能表檢測系統(tǒng)軟件，實現了電能表圖像處理、識別和缺陷檢測等功能，具有可視化的效果。理論分析和實驗結果表明，本課題研究的基于機器視覺的電能表檢測系統(tǒng)能夠較好的完成電能表檢測工作。本文研究的具體工作如下:
　

2、　設計了基于機器視覺的電能表檢測系統(tǒng)，并從硬件環(huán)境和軟件設計兩個方面對系統(tǒng)的組成結構以及工作流程進行了說明。在硬件環(huán)境方面，研究了檢測系統(tǒng)的硬件組成并說明了各組成部分對系統(tǒng)的影響;在軟件設計方面，闡述了檢測系統(tǒng)的軟件開發(fā)環(huán)境和設計流程。
　　在圖像校正環(huán)節(jié)，本文從旋轉校正、圖像冗余裁減和歸一化三個方面進行了深入研究。針對校正中出現的浮點坐標問題，提出了采用適合于本系統(tǒng)的最優(yōu)插值算法。根據電能表液晶屏矩形特征，提出了輪廓檢測結合多邊

3、形逼近的算法對電能表液晶屏進行定位。在分析現有條碼區(qū)域定位方法的基礎之上，根據各特征區(qū)域間的相對位置關系，實現了對條形碼區(qū)域的定位。
　　研究了字符區(qū)域的特點，提出采用水平積分投影與垂直積分投影相結合的方法分割出單一字符，并運用模板匹配算法識別字符。同時，研究了智能電表條形碼的編碼規(guī)則，采用了隔行掃描結合局部計算的方法對條形碼進行解碼，效果較好。
　　分析了電能表缺陷的類型，采用模板匹配和圖像差分的方法對特征區(qū)域進行缺陷檢測