智能巡检机器人：高精度指针仪表读数识别系统及其鲁棒性研究

本文主要探讨了在智能巡检机器人应用中，针对指针式仪表读数识别存在的光照变化影响和识别精度不高的问题，设计并实现了一种高精度的解决方案。研究背景是在高压变电场中，这些仪表通常会暴露在复杂的室外环境下，光照条件多变，这对仪表读数的准确捕捉构成了挑战。 首先，作者提出了一种迭代最大类间方差算法，它专为适应户外巡检机器人的工作场景而设计。该算法能够有效地提取在不同光照条件下的仪表图像中的指针区域，确保了即使在光照强度变化较大时，也能稳定地定位指针位置。 接着，通过对指针转动和图像特性的深入分析，作者采用了一种改进的Hough变换方法来识别指针的角度。传统的Hough变换可能因缺乏特定约束条件而影响角度精确度。此研究则引入了指针中心线通过表计中心的约束，以此提升角度识别的准确性，并减少了搜索数据量和计算时间。 实验结果显示，所建立的表计读数识别系统能够在室外各种光照条件下，实现超过95%的正确识别率，显示出其高度的鲁棒性。然而，当指针受到拍摄角度的影响，特别是产生阴影时，会导致中心线提取和角度计算的偏差，从而影响到仪表读数的识别精度。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种结合了迭代最大类间方差算法和优化Hough变换的指针式仪表读数识别系统，解决了光照变化和识别精度问题，为智能巡检机器人在复杂环境下的高效工作提供了技术支持。这项技术的潜在应用范围包括电力设备监控、工业自动化等领域，对于提高设备维护效率和保障安全具有重要意义。