资料介绍
针对巡检机器人室外自 主识别仪表示数易受到光照影响的问题,在研究了基于二维伽马画数的仪表图像光照不均匀自适应校正算法的基础上,提出了基于最大稳定极值区域(MSER)提取指针区域的算法。首先,通过三尺度高斯函数提取光照分量,构造二维伽马函数自动地调整图像反光区域或过暗区域的亮度;然后,通过MSER的两次稳定区域检测提取指针区域;接着,以指针通过仪表轴心为条件,用细化算法和累计概率霍夫变换(PPHT)精确地定位到指针,提高了定位直线的准确度;最后,通过PPHT检测的直线两个端点与轴心位置比较,直接可以判断指针指向,更加方便了计算示数。实验结果表明,所提的仪表示数识别方法能够适应不同光照下、不同类型仪表的指针定位,且识别示数的正确率达到94%以上。
指针式仪表因其实用性好、可靠性高、成本低、抗电磁干扰能力较好等特点,被广泛应用于电力系统,因此需要对这类仪表示数进行识别达到监控设备的目的。在传统的人工巡检耗时、耗力、低效的背景下,电力巡检机器人应运而生。若要求巡检机器人代替人工巡检,那么自主而准确读取不同工况下各个仪表的示数是其必备的核心功能之一。
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