研究应用变电站巡检机器人对指针式仪表的图像识别方法,有助于提高读取仪表示值的准确率。针对机器人在进行可见光检测时易受光照度、雨水、字符等影响的问题,提出考虑仪表指针特征点的边缘检测方法。考虑边缘点特征的指针识别方法首先需提取仪表不同指针示值刻度位置的颜色、数量等边缘特征信息,建立原始图像边缘点特征集。其次,提取机器人采集的现场图像中指针位置的数量、颜色、疏密度等边缘点特征信息。再次,比对原始图像、现场图像的边缘点特征,判断刻度、指针位置边缘点的颜色相似度,读取指针示值。应用效果表明,该方法适用于读取变电站指针式仪表这类具有背景复杂图像的示值。

Hough变换在指针式仪表判读中的应用含读数的判读以及误差分析两步。前者步骤包括：利用CMOS摄像头采集获取原始图像，对图像进行增强和滤波处理，完成平滑滤波和中值滤波，并找出秒针、分针、时针对应的三个局部最大值，采用Hough变换判读手表读数；后者则根据相应公式估算分针和时针的读数误差，其自动判读系统可精确到一个像素。

本文针对指针式仪表自动读取中的指针提取提出了一种改进的Hough变换算法,利用双阈值大大提高了Hough变换直线提取的运算速度,降低了占用内存,同时减少了直线误匹配的机会.并且用VC++语言实现了该算法,通过实验证明了双阈值的范围,表明了该方法在指针提取中的有效性.