摘要：

針對(duì)在智能電能表日常使用過程中，顯示屏區(qū)域的信息出現(xiàn)數(shù)字符號(hào)信息顯示錯(cuò)誤，文字、符號(hào)信息顯示不完整的問題，提出了基于機(jī)器視覺技術(shù)，利用Halcon軟件對(duì)智能電能表顯示屏字符信息顯示完整度進(jìn)行檢測(cè)，對(duì)智能電能表顯示屏區(qū)域圖像提取，對(duì)提取后的顯示屏區(qū)域圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理后，采用邊緣檢測(cè)去除目標(biāo)區(qū)域中無(wú)意義或者過小的物體。

利用形態(tài)學(xué)開運(yùn)算和閉運(yùn)算的結(jié)合對(duì)智能電能表顯示屏進(jìn)行字符信息分割，進(jìn)而對(duì)智能電能表顯示屏區(qū)域字符信息進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)顯示屏區(qū)域信息的不同類型采用分塊處理識(shí)別，將檢測(cè)結(jié)果與工業(yè)庫(kù)中的信息進(jìn)行模板匹配，標(biāo)記出信息缺失區(qū)域，通過實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證了智能電能表顯示屏信息缺失的檢測(cè)方法的可行性。

文章詳情

0 引 言

“電網(wǎng)2.0”，指的是電網(wǎng)發(fā)展過程中的一種智能化方式即智能電網(wǎng)，智能電網(wǎng)擁有卓越的測(cè)量技術(shù)和計(jì)量手段，精度和準(zhǔn)確性能極高，機(jī)器設(shè)備等級(jí)處于較高水平，通過高速雙向通信網(wǎng)絡(luò)保障電網(wǎng)能夠在使用過程中安全、高效、以及綠色環(huán)保的運(yùn)轉(zhuǎn)。隨著科技不斷發(fā)展突破，智能電網(wǎng)逐漸成為未來(lái)電網(wǎng)行業(yè)的整體發(fā)展趨勢(shì)，以其所擁有的激勵(lì)、自愈，以及使用條件簡(jiǎn)便易行的特征，滿足了電力市場(chǎng)的需求。

智能電能表是智能電網(wǎng)的智能終端，智能電能表主要功能是對(duì)用戶的用電量進(jìn)行記錄與計(jì)算，其中包含有電量計(jì)量、控制以及用戶交互的信息等。智能電能表除了具有傳統(tǒng)電能表進(jìn)行用戶電量計(jì)量的功能外，還擁有獨(dú)特的雙向通信網(wǎng)絡(luò)和雙向電量計(jì)量的功能，此外能夠?qū)τ脩舳藢?shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，防止出現(xiàn)漏電竊電的情況。智能電能表將會(huì)成為未來(lái)智能化服務(wù)終端發(fā)展行業(yè)的整體趨勢(shì)。

機(jī)器視覺是一門新興技術(shù)，其包括計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)、圖像處理等學(xué)科，是當(dāng)下具有較好發(fā)展前景的方向。機(jī)器視覺因?yàn)槠鋼碛械牧己眯阅埽趫D像處理的過程中發(fā)揮了不可或缺的作用。機(jī)器視覺具有缺陷檢測(cè)、尺寸測(cè)量、物體識(shí)別等功能， 具有智能化程度高、非接觸和精度高等優(yōu)點(diǎn)， 已被各工業(yè)檢測(cè)領(lǐng)域廣泛采納。

機(jī)器視覺系統(tǒng)能夠迅速處理短時(shí)間內(nèi)獲取的眾多信息，同時(shí)對(duì)信息中加工和檢測(cè)部分進(jìn)行整合處理。因此，在自動(dòng)化、智能化普及的日常生產(chǎn)中，機(jī)器視覺技術(shù)在產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)、產(chǎn)品加工狀態(tài)檢測(cè)等眾多方面應(yīng)用廣泛。

在生產(chǎn)過程中遇到的一些問題需要采用柔性的解決方式，機(jī)器視覺技術(shù)能夠很好地適應(yīng)工作環(huán)境，完成一些特殊情況下人為檢測(cè)很難實(shí)現(xiàn)的工作，因此，相比于人工檢測(cè)來(lái)說(shuō)，機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)產(chǎn)品的檢測(cè)效率、精度都有很大程度的提高和改善，同時(shí)節(jié)省了大量勞動(dòng)力資源，在自動(dòng)化程度方面更有優(yōu)勢(shì)。

因此基于機(jī)器視覺技術(shù)，利用Halcon軟件對(duì)顯示屏進(jìn)行信息檢測(cè)，先對(duì)顯示屏區(qū)域進(jìn)行圖像提取，消除無(wú)用信息的干擾，完成目標(biāo)區(qū)域提取后，采用直方圖均衡化增強(qiáng)圖像背景與字符信息之間的對(duì)比度，通過對(duì)顯示屏區(qū)域不同字符信息進(jìn)行分塊處理，完成不同類別的字符信息檢測(cè)，最終實(shí)現(xiàn)了對(duì)智能電能表顯示屏的信息缺失檢測(cè)。

1 智能電能表顯示屏信息檢測(cè)

在智能電能表正式投入使用之前，需要對(duì)智能電能表進(jìn)行質(zhì)量檢測(cè)，智能電能表顯示屏信息檢測(cè)是質(zhì)量檢測(cè)流程中的一個(gè)關(guān)鍵步驟。如果在檢測(cè)過程中發(fā)現(xiàn)顯示屏字符信息顯示不全，出現(xiàn)缺失的情況，需要對(duì)缺陷電能表進(jìn)行收集并維修。

智能電能表顯示屏信息檢測(cè)先要對(duì)顯示屏的字符信息進(jìn)行分割處理，便于后續(xù)信息提取，包括圖像提取、采用直方圖均衡化進(jìn)行圖像增強(qiáng)、邊緣檢測(cè)、利用形態(tài)學(xué)開運(yùn)算與閉運(yùn)算結(jié)合的算法進(jìn)行字符分割等，之后對(duì)智能電能表顯示屏字符信息（數(shù)字符號(hào)信息、文字、符號(hào)信息）進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)字符信息的方案如下：

對(duì)智能電能表顯示屏中的字符信息部分進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)于數(shù)字信息，讀取八個(gè)“8”字符，并將每個(gè)數(shù)字“8”分割出來(lái)，與工業(yè)庫(kù)中的數(shù)字進(jìn)行匹配，若檢測(cè)結(jié)果一致則不存在缺失，反之存信息缺失；對(duì)于文字和符號(hào)信息，需要將檢測(cè)出的字符信息就近連接在一起，形成一個(gè)“塊”，剩余未連接成塊的空缺區(qū)域?yàn)樾畔⑷笔Р糠帧?/p>

經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證分析，此方案能夠完成對(duì)智能電能表顯示屏字符信息的檢測(cè)，對(duì)顯示屏信息缺失部分進(jìn)行標(biāo)記，且檢測(cè)方法準(zhǔn)確率高，操作方便，因此采用這種檢測(cè)方式進(jìn)行智能電能表顯示屏字符信息的檢測(cè)，反饋出是否為存在顯示屏信息缺失問題的電能表。

1.1 智能電能表顯示屏字符區(qū)域分割

智能電能表進(jìn)行顯示屏信息檢測(cè)的準(zhǔn)確率的大小，取決于是否能夠完整地分割出顯示屏區(qū)域中的字符信息，如數(shù)字符號(hào)信息，文字與符號(hào)信息。另外，在使用工業(yè)相機(jī)進(jìn)行圖像采集時(shí)，圖像質(zhì)量以及后續(xù)信息識(shí)別會(huì)受到外部環(huán)境影響，如光照不均、暗影等。圖像中字符與背景對(duì)比度較低，不易準(zhǔn)確識(shí)別出顯示屏區(qū)域字符信息，因此智能電能表顯示屏字符區(qū)域分割時(shí)，需要以智能電能表顯示屏區(qū)域圖像增強(qiáng)為基礎(chǔ)，再進(jìn)行后續(xù)處理。采集的電能表圖像如圖2所示。

1.1.1 顯示屏區(qū)域圖像提取

為了能夠準(zhǔn)確獲取目標(biāo)區(qū)域，消除背景中無(wú)用信息的干擾，需要進(jìn)行感興趣區(qū)域（ROI）提取，即智能電能表顯示屏區(qū)域圖像。需要對(duì)電能表原始圖像利用算子find_model_contous進(jìn)行ROI區(qū)域外輪廓的定位；

利用gen_region_contour_xld算子和smallest_rectangle算子選取感興趣區(qū)域ROI，如果存在方向傾斜的問題，需要使用rotate_image算子進(jìn)行位置調(diào)整，再使用find_model_contous算子與reduce_domain算子得到感興趣區(qū)域 ROI 在電能表圖像中的準(zhǔn)確位置，從而完成感興趣區(qū)域（ROI）提取。ROI提取后如圖3所示。

1.1.2 顯示屏區(qū)域信息圖像增強(qiáng)

通過對(duì)提取出的智能電能表顯示屏區(qū)域分析可以看出，字符信息和顯示屏背景之間的對(duì)比度比較低，字符信息不清晰，并且顯示屏灰度分布不均勻。因此需要對(duì)顯示屏區(qū)域進(jìn)行圖像增強(qiáng)，增加顯示屏區(qū)域的字符和背景之間的對(duì)比度，便于識(shí)別。

直方圖均衡化是一種典型的圖像增強(qiáng)方法，以累積分布函數(shù)作為參考理論基礎(chǔ)。通過直方圖均衡化能夠增強(qiáng)顯示屏背景和字符信息之間的對(duì)比度，凸顯出字符信息的輪廓特征，易于信息的檢測(cè)和識(shí)別，為字符檢測(cè)提供較好的外部環(huán)境。在直方圖中，L為圖像中灰度級(jí)數(shù)量的不確定值，rk為圖像的原始灰度，N為圖像的像素總數(shù)，T（rk）為離散函數(shù)，Pr表示圖像灰度級(jí)的概率值，nj為灰度rj的圖像的像素個(gè)數(shù)，一副圖像中灰度級(jí)出現(xiàn)的概率如下：

圖像原始灰度rk的概率函數(shù)Pr（r）和變換函數(shù)T（r）之間存在一種特殊關(guān)系，稱之為累積分布函數(shù)，即：

（2）

使用數(shù)學(xué)求和公式來(lái)表示累計(jì)分布求和函數(shù)，即：

（3）

原始灰度rk在［0，1］區(qū)間內(nèi)取值時(shí)，計(jì)算公式如式（2）、式（3）所示，當(dāng)原始灰度級(jí)rk的取值范圍變化為［0，L-1］時(shí)，計(jì)算公式也需要發(fā)生相應(yīng)變化以達(dá)到統(tǒng)一，即：

（4）

對(duì)智能電能表顯示屏區(qū)域進(jìn)行均衡化處理，如圖4所示。

圖4 直方圖均衡化 Fig.4 Histogram equalization

1.1.3 顯示屏區(qū)域信息邊緣檢測(cè)

邊緣檢測(cè)能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)出感興趣區(qū)域的外在輪廓特征，去除很多無(wú)意義或者很小的無(wú)用信息，消除了目標(biāo)區(qū)域存在的外界干擾信息。通過對(duì)Halcon軟件中的邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行篩選，Canny算子和Sobel算子檢測(cè)性能較為適合，Sobel算子檢測(cè)效率高、操作簡(jiǎn)便。

但是識(shí)別信息的準(zhǔn)確率低于Canny算子，且Canny算子能夠?qū)δ繕?biāo)區(qū)域邊緣進(jìn)行準(zhǔn)確定位，檢測(cè)結(jié)果與實(shí)際圖像邊緣相似度最高，因此采用Canny檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)。Canny檢測(cè)算子對(duì)目標(biāo)區(qū)域采用先平滑后求導(dǎo)的方法，具體分為以下幾個(gè)步驟：

Step 1：高斯模糊。這一步驟的目的是去除噪聲，平滑圖像。噪聲位于信號(hào)高頻區(qū)，與實(shí)際圖像邊緣很接近，容易被誤識(shí)為偽邊緣。因此，在高斯模糊的半徑選擇方面要根據(jù)邊緣信息來(lái)選擇；

Step 2：對(duì)高斯模糊后的圖像邊緣信息進(jìn)行梯度幅值和方向的計(jì)算。設(shè)高斯函數(shù)，原始圖像，被平滑后的圖像通過二者卷積求得，即：

Fs（x，y）=G（x，y）·F（x，y）（5）

此時(shí)圖像的邊緣梯度如式（6）、式（7）所示，邊緣幅值和方向如式（8）、式（9）所示。

P［i，j］=（Fs［i，j+1］-Fs［i，j］+Fs［i+1，j+1］-Fs［i+1，j］）/2（6）

Q［i，j］=Fs［i，j］-Fs［i+1，j］+Fs［i，j+1］-Fs［i+1，j+1］）/2 （7）

（8）

θ［i，j］=arctan（Q［i，j］/P［i，j］）（9）

Step 3：非極大值抑制處理。將相鄰邊緣幅值與像素點(diǎn)的局部最大值進(jìn)行比較，若幅值小于局部最大值，則將其對(duì)應(yīng)灰度值賦值為0，此步驟可以去除絕大多數(shù)的偽邊緣點(diǎn)；

Step 4：雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣。在邊緣檢測(cè)中，選取兩個(gè)不同的高閾值和低閾值，針對(duì)偽邊緣采用高閾值進(jìn)行處理，處理后的圖像邊緣信息經(jīng)低閾值連接后，實(shí)現(xiàn)邊緣閉合。從而完成顯示屏區(qū)域字符信息外觀輪廓的邊緣檢測(cè)，如圖5所示。

圖5 Canny邊緣檢測(cè)提取圖 Fig.5 Canny edge detection extraction map

1.1.4 顯示屏區(qū)域字符分割

在1.1.2中介紹了對(duì)智能電能表顯示屏區(qū)域進(jìn)行了直方圖均衡化，增加了字符信息的對(duì)比度，但是會(huì)出現(xiàn)部分信息的丟失，如字符邊緣部分的信息量減少。為了更好地檢測(cè)顯示屏區(qū)域的字符信息，采用形態(tài)學(xué)處理方法對(duì)顯示屏區(qū)域字符信息進(jìn)行邊緣信息擴(kuò)充。

形態(tài)學(xué)處理中最核心的步驟是結(jié)構(gòu)元素的運(yùn)算，此步驟發(fā)揮了與信號(hào)處理中的“濾波窗口”同樣的作用。假設(shè)圖像有A、B二個(gè)元素，A為待處理的輸入元素，B為信號(hào)處理過程中具有關(guān)鍵性作用的結(jié)構(gòu)元素，運(yùn)用腐蝕和膨脹二種較為基礎(chǔ)的形態(tài)學(xué)處理方法，結(jié)合出多種其他算法。

腐蝕：用A和B表示為AΘB，腐蝕是對(duì)圖像中的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行濾除，篩選掉一部分無(wú)意義或過小的物體的信息，同時(shí)收縮圖像邊界范圍。腐蝕示意如圖6所示，定義如公式（10）所示。

AΘB={X:B（X）?E}（10）

圖6 形態(tài)學(xué)腐蝕圖 Fig.6 Morphological corrosion map

膨脹：同理用A和B 表示為A⊕B，膨脹對(duì)目標(biāo)區(qū)域的邊界范圍進(jìn)行擴(kuò)充，合并圖像和背景，填充目標(biāo)區(qū)域中的“空洞”，消除噪聲。膨脹示意圖如圖7所示，定義如公式（11）所示。

A⊕B={Y:B（Y）∩E≠θ}（11）

圖7 形態(tài)學(xué)膨脹圖 Fig.7 Morphological expansion map

對(duì)腐蝕和膨脹二種基本運(yùn)算進(jìn)行復(fù)合可以得出二種典型算法：開運(yùn)算和閉運(yùn)算。開運(yùn)算定義為對(duì)圖像腐蝕運(yùn)算后，繼而進(jìn)行膨脹處理，用于剔除小物體對(duì)圖像帶來(lái)的干擾、將連接處較少的二個(gè)區(qū)域分割開、平滑較大物體的邊緣且對(duì)其區(qū)域大小不作太大改變。

閉運(yùn)算定義為對(duì)圖像先采用膨脹算法處理后，再進(jìn)行腐蝕運(yùn)算，用于填充區(qū)域間斷處和細(xì)長(zhǎng)的缺失區(qū)域、對(duì)一些較小的孔進(jìn)行撫平、將外輪廓線中的殘缺處填補(bǔ)完整并平滑處理。根據(jù)開運(yùn)算與閉運(yùn)算的功能特點(diǎn)，將二者進(jìn)行結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)智能電能表顯示屏信息檢測(cè)的修正與完善。開運(yùn)算和閉運(yùn)算的定義分別如式（12）和式（13）所示。

開運(yùn)算：OPEN（A，B）=（AΘB）⊕B （12）

閉運(yùn)算：CLOSE（A，B）=（A⊕B）ΘB （13）

對(duì)顯示屏區(qū)域字符信息進(jìn)行分割，使用dilation算子對(duì)區(qū)域中的字符信息進(jìn)行膨脹，利用connection算子和select_shape算子進(jìn)行膨脹后的區(qū)域連通，再使用erosion算子對(duì)連通區(qū)域進(jìn)行腐蝕處理，最后使用dilation算子進(jìn)行膨脹，并且對(duì)分割后的字符使用sort_region算子進(jìn)行排序，進(jìn)而完成顯示屏區(qū)域字符分割。

采用開運(yùn)算對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理，處理后的圖像運(yùn)用閉運(yùn)算進(jìn)行填充，通過二者相互結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)智能電能表顯示屏區(qū)域字符信息的分割，為智能電能表顯示屏信息檢測(cè)提供更好地檢測(cè)環(huán)境。

1.2 智能電能表顯示屏字符信息檢測(cè)

檢測(cè)時(shí)，智能電能表需要處于充電狀態(tài)，在接通電源的瞬間瞬顯示屏各部分字符信息會(huì)在短時(shí)間內(nèi)顯示出來(lái)，此時(shí)采集電能表顯示屏區(qū)域照片并做后續(xù)圖像處理。智能電能表顯示屏區(qū)域包括三種類型的字符信息：數(shù)字、文字、符號(hào)。若顯示屏區(qū)域的文字和符號(hào)信息存在顯示不完整的問題，會(huì)檢測(cè)出空缺區(qū)域。

但是與前二者不同的是，對(duì)于智能電能表顯示屏字符區(qū)域中的數(shù)字符號(hào)信息，只有數(shù)字部分的七段數(shù)碼管均正常顯示時(shí)，才會(huì)出現(xiàn)完整的字符“8”。若數(shù)碼管存在問題，顯示出的數(shù)字便不是“8”。因此，對(duì)智能電能表顯示屏字符區(qū)域的信息進(jìn)行檢測(cè)需要根據(jù)信息類型分為二部分：數(shù)字符號(hào)信息檢測(cè)和文字、符號(hào)信息檢測(cè)。

智能電能表顯示屏信息檢測(cè)是對(duì)顯示屏區(qū)域的字符信息進(jìn)行識(shí)別校驗(yàn)，但是顯示屏中的字符信息包括數(shù)字、符號(hào)、文字，此時(shí)無(wú)法使用同一個(gè)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行外觀檢測(cè)，因此需要對(duì)智能電能表顯示屏區(qū)域字符信息進(jìn)行分塊檢測(cè)。

1.2.1 數(shù)字符號(hào)信息檢測(cè)

對(duì)智能電能表顯示屏區(qū)域數(shù)字符號(hào)信息進(jìn)行檢測(cè)，主要識(shí)別二部分：數(shù)字識(shí)別、小數(shù)點(diǎn)和冒號(hào)識(shí)別。數(shù)字部分主要是檢測(cè)數(shù)碼管是否顯示為“8”，使用dilation_rectangle算子對(duì)有字符區(qū)域進(jìn)行膨脹處理后，接著使用connection算子和select_shape算子進(jìn)行區(qū)域連通，并使用sort_region算子對(duì)數(shù)字信息進(jìn)行排序后。

采用OCR識(shí)別，運(yùn)用read_ocr_class_mlp和do_ocr_multi_class_mlp算子將被檢測(cè)數(shù)字與工業(yè)庫(kù)中的數(shù)字進(jìn)行模板匹配，若二者相同，則顯示完整，反之為缺失字符。小數(shù)點(diǎn)和冒號(hào)的識(shí)別則需要將八個(gè)數(shù)字“8”平均分割，每二個(gè)“8”字符間存在一個(gè)固定寬度，若檢測(cè)出的二個(gè)字符之間寬度小于固定寬度，則為小數(shù)點(diǎn)或冒號(hào)，反之存在缺失。

1.2.2 文字、符號(hào)信息檢測(cè)

對(duì)智能電能表顯示屏區(qū)域文字和符號(hào)信息進(jìn)行檢測(cè)，根據(jù)分割出的七個(gè)塊，把每個(gè)“塊”中有字符的區(qū)域利用形態(tài)學(xué)處理進(jìn)行膨脹，連接起來(lái)形成小矩形區(qū)域。由于得到的缺陷區(qū)域可能含有雜亂的東西或者部分區(qū)域不連通的現(xiàn)象，采用1.2.1中所述區(qū)域膨脹、求連通域、字符信息排序的方法對(duì)文字和符號(hào)信息進(jìn)行處理后，根據(jù)區(qū)域面積的大小來(lái)判定字符信息是否完整。這種方法簡(jiǎn)單有效，準(zhǔn)確率高，滿足智能電能表顯示屏區(qū)域字符信息檢測(cè)要求。

2 檢測(cè)結(jié)果與分析

檢測(cè)智能電能表需要提取出智能電能表顯示屏區(qū)域圖像，消除不相干區(qū)域的干擾。智能電能表采集的原始圖像如圖8（a）所示，對(duì)顯示屏區(qū)域提取后的圖像如圖8（b）所示。由于提取后的圖像背景與字符信息之間對(duì)比度較低，字符信息的輪廓特征不明顯，因此采用均衡化來(lái)處理提取出的圖像，如圖8（c）所示。

進(jìn)一步需要對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)以減小無(wú)意義信息或小物體的干擾，將圖像的自身輪廓特征保留下來(lái)，如圖8（d）所示，之后通過形態(tài)學(xué)中開運(yùn)算與閉運(yùn)算二者結(jié)合，完成圖像中信息的字符分割，如圖8（e）所示。最后根據(jù)信息類型的不同，對(duì)顯示屏區(qū)域圖像采用分塊處理的方式，以達(dá)到字符信息檢測(cè)的目的，如圖9所示，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)智能電能表顯示屏的信息檢測(cè)。

采用了一種通過把智能電能表顯示屏區(qū)域分割成“塊”來(lái)實(shí)現(xiàn)智能電能表顯示屏信息檢測(cè)的方法。在對(duì)顯示屏區(qū)域進(jìn)行圖像提取，直方圖均衡化，形態(tài)學(xué)處理之后，將對(duì)比度較高的圖像根據(jù)字符信息的類別分割成七小塊，如圖9所示，按照從左向右，從上至下的順序?qū)⑵咝K區(qū)域分別編號(hào)。

2，3，7為同一類別，即文字信息檢測(cè)，1，4，6為符號(hào)信息檢測(cè)，5為數(shù)字符號(hào)信息檢測(cè)。檢測(cè)文字和符號(hào)字符信息是否有缺失，可以根據(jù)字符大小設(shè)定一個(gè)目標(biāo)區(qū)域（m為區(qū)域的寬width，n為區(qū)域的高h(yuǎn)ight）。

若塊的字符信息大小和設(shè)定區(qū)域相符合，則智能電能表顯示屏不存在缺失，反之存在缺失。檢測(cè)數(shù)字符號(hào)信息時(shí)，需將第5塊區(qū)域中的由八個(gè)七段數(shù)碼管組成的數(shù)字分別進(jìn)行分割處理，按照順序分別與模板庫(kù)進(jìn)行匹配，檢測(cè)是否有顯示缺失。

分塊檢測(cè)完成后，智能電能表顯示屏字符信息檢測(cè)的缺失部分如圖10所示，將缺失部分就近連接成一個(gè)區(qū)域標(biāo)記出來(lái)，符號(hào)字符信息的缺失使用圓形標(biāo)記，文字和數(shù)字符號(hào)信息的缺失使用方形標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)了對(duì)智能電能表顯示屏信息的檢測(cè)。因此，這種通過把智能電能表顯示屏區(qū)域分割成“塊”來(lái)實(shí)現(xiàn)智能電能表顯示屏外觀檢測(cè)的方法切實(shí)可用，滿足了對(duì)智能電能表信息檢測(cè)的要求。

圖10 智能電能表顯示屏檢測(cè)結(jié)果圖 Fig.10 Test results of smart meter display3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)在智能電能表正常使用時(shí)顯示屏上的信息顯示會(huì)出現(xiàn)異常的問題，提出了基于機(jī)器視覺技術(shù)，利用Halcon軟件對(duì)智能電能表顯示屏進(jìn)行外觀檢測(cè)。對(duì)智能電能表顯示屏區(qū)域圖像提取后，采用均衡化進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，增加字符信息與背景之間的對(duì)比度。

對(duì)圖像的干擾信息采用邊緣檢測(cè)處理，將部分無(wú)意義或者過小的物體篩選掉，保留圖像重要的結(jié)構(gòu)特征，再通過形態(tài)學(xué)算法中開運(yùn)算與閉運(yùn)算二者結(jié)合的方法，完成對(duì)圖像區(qū)域的字符分割，最后對(duì)顯示屏區(qū)域圖像進(jìn)行分塊處理，根據(jù)字符信息的不同進(jìn)行分類識(shí)別，最終完成了對(duì)智能電能表顯示屏信息的檢測(cè)，能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出存在顯示缺失的智能電能表，實(shí)現(xiàn)了對(duì)智能電能表顯示屏缺失的檢測(cè)，能夠滿足實(shí)際工程上的需求，具有一定的推廣價(jià)值。

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