本文關(guān)鍵詞：智能變電站指針式儀表自動(dòng)識(shí)別方法的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：指針式儀表由于其所具有的構(gòu)造組成簡(jiǎn)單、使用維護(hù)方便快捷、示數(shù)識(shí)別的可靠性高、重復(fù)率強(qiáng)、成本低、價(jià)格便宜,適用于各種惡劣使用環(huán)境等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于電力、化工等領(lǐng)域。目前,電力系統(tǒng)變電站中許多設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)顯示采用了許多的指針式儀表,如電壓表、電流表、氣壓表、溫度表、功率表、油溫表、油壓表、避雷器表等等。這些儀表一般都不具有數(shù)據(jù)線接口的功能,無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)指針式儀表所測(cè)量的參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控、記錄與分析,從而無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)智能變電站運(yùn)行的自動(dòng)化控制,也不能在設(shè)備出現(xiàn)故障或存在重大安全隱患的情況下及時(shí)快速的進(jìn)行報(bào)警。此外,記錄指針儀表的數(shù)據(jù)主要是靠人眼近距離的觀測(cè),人工手動(dòng)記錄,人工數(shù)據(jù)分析,檢測(cè)出來(lái)的示數(shù)精度低,重復(fù)性、可靠性差,人的勞動(dòng)強(qiáng)度大,多次重復(fù)勞動(dòng)容易引起人體視覺(jué)疲勞,容易造成識(shí)別數(shù)據(jù)、記錄數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯(cuò)誤。針對(duì)以上的問(wèn)題,需要提出一種對(duì)智能變電站指針式儀表示數(shù)的自動(dòng)識(shí)別的方法。本文針對(duì)所攝取的指針式儀表圖像,開(kāi)發(fā)一種指針數(shù)據(jù)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng),并基于MATLAB軟件平臺(tái),完成了對(duì)圖像的縮放、圖像的濾波去噪、圖像的傾斜檢測(cè)與校正、圖像的灰度化和二值化、Hough變換檢測(cè)圖像特征等圖像處理,并利用匹配法實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)字的識(shí)別,利用插值法將刻度線區(qū)域從扇形轉(zhuǎn)換到直線狀態(tài)分布,對(duì)刻度線缺失部分進(jìn)行完善等處理工作。由于本文將刻度線所在區(qū)域進(jìn)行了直線化分布的處理,從而避免了直接利用距離法對(duì)扇形刻度區(qū)域求取所帶來(lái)的誤差,并且針對(duì)光照不均勻情況下的表盤(pán)的刻度線模糊、丟失的情況進(jìn)行了完善處理,提高了自動(dòng)識(shí)別的精度和準(zhǔn)確率。通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)的指針式儀表的示數(shù)分析,本文所提出的方法可以完成對(duì)智能變電站中指針式儀表的自動(dòng)采集與識(shí)別。
【關(guān)鍵詞】：智能變電站 指針式儀表 距離法識(shí)別 Hough變換
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM76;TM63
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題研究的背景和意義10
• 1.2 課題的國(guó)內(nèi)外研究依據(jù)10-12
• 1.2.1 國(guó)外的研究依據(jù)10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)的研究依據(jù)11-12
• 1.3 本課題研究的主要內(nèi)容12-13
• 1.4 課題研究的方向13
• 1.5 本章小結(jié)13-14
• 第2章 指針式儀表自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及工作原理14-19
• 2.1 設(shè)計(jì)指導(dǎo)思想14
• 2.2 硬件系統(tǒng)構(gòu)成14-17
• 2.2.1 圖像采集裝置的選擇15-16
• 2.2.2 系統(tǒng)中照明光源的選擇16
• 2.2.3 系統(tǒng)中照明方式的選擇16-17
• 2.3 圖像的文件格式17-18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第3章 指針式儀表圖像的預(yù)處理19-35
• 3.1 圖像中各點(diǎn)像素的表示方法19-20
• 3.2 圖像的縮放處理20-23
• 3.2.1 圖像縮放的變換公式20-21
• 3.2.2 圖像的縮放算法21-23
• 3.3 圖像的平滑去噪處理23-27
• 3.3.1 鄰域均值濾波法24-25
• 3.3.2 中值濾波25-27
• 3.4 表盤(pán)的傾斜檢測(cè)及校正27-29
• 3.4.1 表盤(pán)的傾斜檢測(cè)27-28
• 3.4.2 表盤(pán)圖像的旋轉(zhuǎn)校正28-29
• 3.5 表盤(pán)圖像的灰度化處理29-31
• 3.6 表盤(pán)圖像的二值化處理31-34
• 3.6.1 最大類(lèi)間方差法（Otsu算法）33-34
• 3.7 本章小結(jié)34-35
• 第4章 圖像的特征提取35-48
• 4.1 圖像分割35-37
• 4.2 表盤(pán)圖像的邊緣檢測(cè)37-40
• 4.2.1 Robert算子37-38
• 4.2.2 Prewitt算子38-39
• 4.2.3 Sobel算子39-40
• 4.3 指針的定位與識(shí)別40-43
• 4.3.1 幾種檢測(cè)指針?biāo)谥本�的方法40-43
• 4.3.2Hough變換擬合直線法的改進(jìn)43
• 4.4 刻度線的識(shí)別與提取43-46
• 4.4.1 刻度線點(diǎn)弧線極值投影法44-45
• 4.4.2 扇形分布刻度線的直線分布處理45-46
• 4.5 刻度線缺失的表盤(pán)圖像的修復(fù)處理46-47
• 4.6 本章小結(jié)47-48
• 第5章 刻度線數(shù)字識(shí)別與提取48-57
• 5.1 數(shù)字定位48
• 5.2 單個(gè)刻度數(shù)字的分割48-50
• 5.3 引進(jìn)數(shù)字的數(shù)據(jù)庫(kù)50
• 5.4 對(duì)刻度數(shù)字的預(yù)處理與識(shí)別50-54
• 5.4.1 對(duì)刻度數(shù)字的大小歸一化處理50-51
• 5.4.2 對(duì)刻度數(shù)字的識(shí)別51-54
• 5.5 刻度線數(shù)字和刻度線的相互標(biāo)定54
• 5.6 對(duì)指針式儀表示數(shù)的識(shí)別54-55
• 5.7 本章小結(jié)55-57
• 第6章 指針式儀表示數(shù)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)57-62
• 6.1 軟件設(shè)計(jì)程序流程圖57
• 6.2 軟件運(yùn)行的界面設(shè)計(jì)57-58
• 6.3 圖像的預(yù)處理程序設(shè)計(jì)58-59
• 6.4 圖像的特征信息提取的程序設(shè)計(jì)59
• 6.5 計(jì)算指針?biāo)甘緮?shù)的程序設(shè)計(jì)59-60
• 6.6 識(shí)別結(jié)果60-62
• 第7章 總結(jié)與展望62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 在學(xué)研究成果66-67
• 致謝67

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：289036