高压变电站数显仪表的识别是机器人视觉的典型应用之一。数显仪表的自动识别在一定程度上可以提高移动机器人的工作能力和对环境的适应性,可大大提高系统的工作效率。研究高压变电站的仪表识别,也有助于实现变电站的无人管理,减少事故发生率。通过安装在高压变电站的巡视机器人平台上的CCD摄像头来进行图像采集。为了提高图像的清晰度,要进行图像预处理。预处理主要包括中值滤波、拉普拉斯锐化,二值化处理等。为了从背景中分离出物体,要通过分析灰度直方图来设置合适的阈值。通过选择和折中的方法进行特征提取,运用多层分类器组合法来识别读取到的数字。粗分类时利用字符宽度特征和穿越字符笔划特征进行,细分类时利用网格特征、相交点特征、图像连通特征进行。这种方案可大大提高识别效率。单字符识别运用模板匹配。根据相似性度量原理,计算培训样本特征和测试样本特征之间的欧氏距离,达到识别目的。上述提到的方法已经得到了实验的证明。硬件系统主要介绍了CCD摄像机、图像采集卡。在Windows XP操作系统环境下,利用面向对象的程序语言Visual C++ 6.0编程来实现图像处理、特征提取和识别的实现。实验结果显示这个系统能获得满意的识别结果。