復(fù)雜背景下儀表指針示數(shù)的識別與研究.pdf

1、在我國電力智能化系統(tǒng)快速發(fā)展的今天，電力自動化、無人值守的需求越來越緊迫。指針式儀表作為指示電力環(huán)境狀態(tài)的量測工具普遍存在于電廠中。由于指針式儀表由人工判讀完成，所以會出現(xiàn)效率低、誤差大等現(xiàn)象。針對這種現(xiàn)象，本文研究并設(shè)計(jì)了復(fù)雜背景下儀表指針示數(shù)識別系統(tǒng)。由機(jī)器代替人對電廠儀表進(jìn)行判讀，進(jìn)而達(dá)到提高工作效率、降低錯(cuò)誤率的目的。
　　本文通過深入了解指針式儀表的特點(diǎn)和構(gòu)造，結(jié)合當(dāng)前人工智能領(lǐng)域的先進(jìn)技術(shù)，對儀表外形、儀表指針及表盤數(shù)

2、字等相關(guān)組件進(jìn)行了分析。本文提出了一種基于Adaboost分類器精確定位儀表的方法，該方法能有效解決因變電站復(fù)雜環(huán)境而導(dǎo)致的儀表難定位問題，相較于Hough變換的儀表定位具有較高的穩(wěn)定性和魯棒性。本文使用Sift算法實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)表盤和傾斜表盤中數(shù)字正確定位，利用Hough直線檢測實(shí)現(xiàn)儀表指針提取，并依據(jù)平面向量夾角的計(jì)算公式完成對指針當(dāng)前示數(shù)的判讀。在對指針式儀表的研究和設(shè)計(jì)中，根據(jù)Sift算法的檢測結(jié)果，本文提出了一種基于聚類算法的特征區(qū)

3、域定位方法。該方法按照平面聚類劃分的原則定位到Sift匹配點(diǎn)最密集的區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對表盤數(shù)字高效定位。在對儀表指針提取的研究過程中，本文提出一種基于局部中心位置的指針重定位方法，該方法通過指針與表盤中心的位置關(guān)系利用Hough檢測結(jié)果實(shí)現(xiàn)對指針位置重定位，進(jìn)而完成對儀表指針更為精確的提取。在設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)上，本課題采用手持終端進(jìn)行現(xiàn)場信息采集，服務(wù)端對采集圖像信息進(jìn)行處理的C/S架構(gòu)體系。根據(jù)實(shí)際需求實(shí)現(xiàn)了儀表指針識別系統(tǒng)，并完成了對COMPOU