一种巡检机器人的仪表识别算法
摘 要：本文针对目前多数变电站采用巡检机器人实现自动化的同时，由于仪表识别算法的缺陷而导致识别率不高，稳定性不好等缺点。本文针对目前变电站以及电厂等多种医用环境下的应用上设备的图像进行实时的模块化处理，并对相应的仪表进行最小刻度min和最大刻度max的划分，最终通过对指针仪表的准确位置和实际的进行定位，从而确定仪表的实时准确读数。运用该算法的系统经过国内某地的500KV变电站的实时巡检机器人的实际应用与测试，对各种仪表的识别率均可提高的96%以上，并且能够大大提高仪表读书的稳定性和精度，可以满足该类变电站实现无人值守的仪表监测的功能与要求。
关键词：变电站；巡检机器人；无人值守；仪表监测
0 引言
变电站设备的巡检机器人是基于自动导航功能的，该系统集成了包括红外光、可见光、温度、湿度和声音等传感器，从而实现对仪器仪表等设备的状态、外观异常、油位计位置以及实时读数的数据采集，并实时配合变电站的其他监测监控系统完成设备状态的实时监测与控制。变电站的安装的仪表大多是长期处于室外环境下的，自动巡检机器人所采集的仪表的图像常常容易受环境等因素的影响[1]。
本文针对目前变电站巡检机器人环境识别的缺陷和不足，提出的一种可适用于工作环境多变的巡检机器人对仪器仪表读数的准确识别。运用该算法的系统经过国内某地的500KV变电站的实时巡检机器人的实际应用与测试，对各种仪表的识别率均可提高的95%以上，能够大大提高仪表读书的稳定性和精度，可以满足该类变电站实现无人值守的仪表监测的功能与要求。
1 指针仪器仪表识别算法
1.1 尺度空间生成
尺度空间图像是指将相近尺度的图像值相减可得到一组（DoG）图像D（x，y，б），由此查找局部的极值点，从而获得作为待选择的特征点[2-3]。如果假定一幅图像的像素强度为I（x，y），此时得到的高斯卷积表示的图像为：
（1）
1.2 仪器仪表指针的识别
指针式的仪器仪表的分类方法很多，然而通常我们会将其分为深表盘浅刻度和浅表盘深刻度两种。然而在指针式仪器仪表应用广泛的变电站监测系统中，所有的指针所具有的特征都是一样的[4-5]。一条有一定长度的近似直线穿过表盘的圆心。当对仪表的表盘尽心定位后，此时可以利用指针具有的此特征对指针的具体状态和特征进行识别提取。
2 Hough变换在仪表指针识别的应用
Hough变换是一种对图像进行二值化处...
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