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基于机器视觉的智能电表自动化检测技术研究

谢钢  
【摘要】:在国家智能电网建设中,智能电表作为终端传感单元起到至关重要的作用。在智能电表的检定环节中,需要对它的参数设置、控制指令等关键命令的执行情况进行验证和对液晶屏显示质量、铭牌外观等进行检查,确定该电表是否符合国家标准和相关质量要求。目前在人工检定的模式下,检定效率低下且工人操作不规范现象时有发生,极易造成电能计量器具外观损伤、指标下降等状况,造成电表质量下降。为保证质量,必须杜绝人工检定时因操作不规范造成的电能计量器具外观损伤、质量下降等状况,因此论文通过引入机器视觉技术实现智能电表的全自动检测,智能电表自动化检测主要包括三个方面:智能电表身份识别,智能电表液晶屏外观检测,智能电表编程盖螺钉识别与精确定位。 智能电表身份识别就是将智能电表出厂时的数字编号读取出来,本文采用图像一维条码识别与基于直方图投影的数字识别相结合的方法保证智能电表身份识别的稳定准确。 智能电表液晶屏外观检测主要实现对液晶屏质量的有损与无损检测,本文通过精确分割液晶屏区域,根据液晶屏上的字符信息设计质量检测准则实现对液晶屏的外观检测。 智能电表编程盖螺钉识别与精确定位是为了安全有效地完成智能电表检定机器人触发智能电表的费控红外信号,本文基于螺钉纹理特征信息,对比了图像匹配识别方法和纹理重心法,发现后者能够唯一、稳定、精确的定位编程盖螺钉。 通过对智能电表全自动检测研究算法实现,本系统搭载于绵阳福德智能电表检定机器人FDV6上,实时运行于重庆电力科学院,测试结果表明,该系统能够很好满足国网公司智能电表自动化检测要求。


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