1.课题的背景与意义

当前电力系统对自动化水平、智能化程度的要求不断提高。就我国国内电力系统情况来看，大多数电站均采用带有玻璃外壳的压力计、避雷器（电流表）、液位计、湿度计、非智能开关等一系列需要人工记录数据的传统仪表。这些仪表均是非数字化非智能化设备，而靠人眼检测、记录数据，不仅精度低、可靠性差，更存在较大的安全隐患。因此，为实现电站的智能化、自动化的巡检成为十分必要的科学研究，集自动导航设备、图像传感器、红外热像仪以及声音传感器为一体的巡检机器人，能够进行变电站的高压线短路、断路等情况的热像检测，仪表读数识别等一系列巡检任务。

巡检机器人是变电站全面实现无人值守正大力发展的技术。变电站巡检机器人代替人工，对变电站设备进行巡检，远程操作人员在基站或者通过互联网可对机器人进行操作，让其执行任务，或者机器人本身执行预先设定好的周期任务。巡检机器人既克服了人工巡检方式的缺陷，也弥补了微机监控的不足。从智能化和灵活性方面都得到了提升，电站巡检机器人是实现变电站无人值守的最佳解决方案。

变电站巡检机器人目前并没有出现大规模普及，原因是巡检机器人系统可靠性和精确性上都有待提高。电站巡检机器人系统自主方式是机器人需要通过导航系统到达事先规定的预定点，执行任务。这些任务包括自动识别仪表并读数，而这种任务需要应用到机器视觉技术，来完成对仪表识别与指针的读数。本课题的研究目标就是利用机器视觉技术，来实现对变电站仪表的自动识别系统。

2.课题的国内外研究现状

机器视觉技术即图像处理技术，国内外应用机器人视觉实现指针式仪表自动识别读数技术不仅能提高生产的自动化程度，还可以提高检测的安全性，可靠性和实时性。据统计，美国80年代末在需要检测的生产系统中，已有至少25%完全被计算机视觉自动检测系统所取代。预计到未来，这种应用计算机视觉的自动检测系统会得到更加广泛的应用。目前在我国的大型工矿企业中仍然存在模拟的指针式仪表，其读数和检测问题仍然需要人力来完成。检测和读数自动化水平较低。根据仪表与获取仪表图像设备的相对位置是否固定，对于固定点仪表识别读数研究与非固定仪表识别读数方面的研究在技术难易上是有很大差别的。

下面针对固定点仪表识别研究现状来阐述。固定点仪表识别是指观察点固定，即获取仪表图像的设备是固定安装好的，它是相对非固定而言的，仪表在图中的位置是相对固定的。固定点仪表识别研究在国内外已经卓有成效，并具有一定的系统性。目前国内针对这一系统研究的主要有上海仪表所、山东鲁能研究院、华北电力大学、哈尔滨工业大学、北京工业大学等。这些论文所设计和叙述的方法都有很多相似之处，主要研究焦点是针对刻度线和指针进行提取、识别的。其中主要的方法有减影法、模板特征法、Hough变换法、最小二乘法、中心投影法以及这些方法的联合应用。这些系统在特定场景下，能够自动识别仪表的指针和读数，但是它们所设计的系统还存在很多不足：

（1）由于光照强度影响，图像分辨率影响等一些图像质量影响较大，对仪表的读数准确率并不高，使得其稳定性并不高。

（2）系统针对每一种表，都需要进行不同的处理，没有较为通用的方法来处理一些相似的仪表方法。

国外有针对数字式指针表的识别系统，而研究指针式仪表自动识别系统较少，目前找到的相关文献有ECorrea Alegria和A. Cruz Zerra设计的指针式仪表自动识别系统，这些系统还是和国内研究的系统类似，能够自动识别指针的位置。