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基于计算机视觉技术的电力指针表自动

读数识别研究

2天津科技大学

摘要：电力指针表是电能计量的重要设备，而传统的手动读数方式存在读取

效率低、容易出错等问题。因此，基于计算机视觉技术的电力指针表自动读数识

别成为了一个研究热点。本文旨在探索利用计算机视觉技术进行电力指针表自动

读数的方法和算法，并对其进行研究与实现。

关键词：计算机视觉;电力指针表;自动读数识别

引言

电力指针表作为电能计量的基础设备，在能源管理和计费中起着至关重要的

作用。然而，传统的手动读数方式存在读取效率低、容易出错等问题。因此，如

何实现电力指针表的自动读数成为了一个亟待解决的问题。在研究基于计算机视

觉技术的电力指针表自动读数识别方法和算法。通过对电力指针表图像进行处理

和分析，提取出指针位置和数值信息，实现自动读数的准确识别。这将大大提高

电力计量的效率和准确性。

1.电力指针表图像采集与预处理

1.1电力指针表图像的采集

使用高像素的相机或手机摄像头，以便获取清晰的电力指针表图像。考虑设

备的曝光和对焦功能，确保图像的亮度和清晰度。选择一个光线较为均匀、无明

显阴影和反光的环境，以减少图像噪声和不良影响。避免强光直射到电力指针表

上，可能导致指针表盘反光使图像不清晰。保持相机与电力指针表垂直，以避免

图像畸变。尽量使电力指针表充满整个图像框。增加适当的拍摄距离，以确保整

个指针表都能完整拍摄在图像中。拍摄多组图像，涵盖不同的电力指针表读数情

况，以提高算法的普适性和鲁棒性。在不同角度进行拍摄，如从顶部、侧面等，

以获取更全面角度的电力指针表图像。如果可能，将一个已知标定尺寸（如铅笔

或硬币）放置在电力指针表附近，以便后续分析和处理时确定图像的比例关系。

记录图像采集时的日期、时间和其他有关信息，以便后续分析和验证研究结果。

将图像保存为适当的文件格式（如JPEG、PNG），并设置合理的文件命名和存储

路径。建立一个良好的图像数据库，用于对已采集的图像进行管理和归档。

1.2图像预处理方法

将彩色图像转换为灰度图像，以减少计算量并保留图像的亮度信息。常见的

去噪方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，用于平滑图像并减少噪声。根

据具体图像的噪声类型和程度选择最适合的去噪方法。通过调整图像像素的分布，

增加图像的对比度和细节。将图像分成多个局部区域，分别进行直方图均衡化处

理，以增强图像局部对比度。通过增强图像边缘和细节来提高图像的清晰度。将

灰度图像转换为二值图像，以便后续的形态学操作和边缘检测等处理。常用的二

值化方法有全局阈值、自适应阈值和OTSU等。膨胀和腐蚀：用于去除图像中的

小噪点、填充空洞、增强图像轮廓等。开运算和闭运算：分别由腐蚀和膨胀操作

组成，可用于去除背景噪声和连通断裂的目标。使用边缘检测算法（如Canny边

缘检测）或阈值分割算法，提取电力指针的轮廓。根据指针的形状和位置进行几

何形状的检测和筛选，以排除误检的干扰目标。通过图像亮度调整或基于图像照

明模型的方法，校正图像因光照不均匀而导致的亮度差异。

1.3指针位置检测与提取

使用边缘检测算法和圆检测算法来提取图像中的指针轮廓和确定指针的位置

和朝向是一种有效的方法。通过滤除不合理的轮廓和噪声点，我们可以得到可能

的指针位置。然后，应用圆检测算法找到指针表盘中的圆形区域。根据指针的大

小、位置和圆心等特征，我们可以确定指针的位置，并计算指针的朝向。此外，

利用指针和指针表盘背景颜色的差异，进行颜色分割可以提取出指针区域。根据

颜色分割结果可以进一步确定指针的位置和朝向。这些方法结合起来，可以有效

地提取指针的信息，为进一步的分析和处理提供有价值的数据，此外，对于指针

的形状和特征的分析，我们还可以使用形态学操作来进一步细化指针的边缘，并

去除可能存在的噪声或断裂的轮廓。通过综合利用边缘检测、圆检测、颜色分割

和形态学操作等多种图像处理技术，我们可以准确提取出指针的位置和朝向，为

后续的计算机视觉任务（如手势识别、指针追踪等）提供了可靠的基础。。

2.电力指针表自动读数识别算法设计与实现

2.1数字分割与识别算法

通过设定适当的阈值，将图像二值化，将数字从背景中分割出来。利用连通

区域分析算法，例如连通区域标记或连通区域生长算法，将分离的数字分割成单

独的字符。创建数字模板集合，包含了各种可能的数字形状和样式。使用模板匹

配算法（如最小距离法或相关性匹配），将分割后的数字