基于神经网络的电表数字识别技术研究

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1、第28卷第2期2011年4月沈阳航空航天大学学报JournalofShenyangAerospaceUniversityV01．28No．2Apr．201文章编号：2095—1248(201I)02—0043一03基于神经网络的电表数字识别技术研究胡立夫，齐胜男，张海军(沈阳航空航天大学．辽宁沈阳110136)摘要：提出了基于BP神经网络的机械式电表数字自动识别方法，首先通过预处理自动定位电表图像中的数字区域并实现单个数字的切分，然后对每个数字图像提取一组具有较高区分度且计算简单的典型网格特征，最后设计BP神经网络作为数字分类器，实现电度表显示值快速自动识别，该研究获得了电表数字正确

2、识别率98．5％的结果，表明该系统具有较强的鲁棒性。关键词：电表；特征提取；数字识别；BP网络中图分类号：TP391．7；V261．2文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095—1248．2011．02．010TheresearchonidentificationtechnologyofelectricmeterbasedonneuralnetworkHULi-fu，QISheng-nan，ZHANGHai-jun(ShenyangAerospaceUniversity，LiaoningShenyang110136)Abstract：Thispaperpresent

3、sanautomaticidentificationsystemformechanicalelectricmeterbasedontheBPneuralnetwork．TherapidautomaticidentificationofelectricmeterisrealizedbydigitalclassifierbasedonBPneuralnetwork，whosedesigncomesfromagroupoftypical鲥dcharacteristicswithhighdegreeofdistinctionandsimplecalculationextractedfrome

4、achimageofsingledigitalsegmentationthroughpretreat-mentofthedigitalareaimageofautomaticpositioningelectricmeter．Thestudyshowsthattherecognitionaccuracyisashighas98．5％．whichindicatesthatthesystemhasstrongrobustness．Keywords：electricmeter；featureextraction；digitalrecognition；BPnetwork目前，电力系统每个地区的

5、电业公司管辖内都同时存有大量不同厂家、不同类型的电表。长期以来，对电能表的处理是由人工担当的，人为干预因素所占的比例较大，而且在处理过程中操作人员工作量大，在准确性和效率方面很难提高⋯。本文主要研究任务是在利用手持设备中嵌入的CCD镜头进行图像采集后，利用图像处理和模式识别技术自动定位分割图像中的数字区域并实现单个数字的切分，完成电表图像的预处理，然后进行特征提取，最后通过bp算法进行电度表显示值的识别。电表识别步骤如图1，包括图像分割、目标图像特征提取和bp分类识别心】。图像分割是根据需要将图像划分为有意义的若干区域，目的是将待识别电表数字图像与其背景进行分离，并通过相应的预处理得

6、到可供计算机处理的二值化图像；目标图像特征提取是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征一1；图像分类识别是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开。利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，并将特征值输入识别器，通过BP神经网络加以识别。本文提出了一种具有较强鲁棒性的电表数字自动识别算法，将基于BP神经网络的智能识别收稿日期：2010—12—20基金项目：沈阳航空工业学院青年教师自选科研课题(项目编号：200946Y)作者简介：胡立夫(1978一)。男．辽宁沈阳人．工程师．主要研究方向：计算机测控

7、技术。E-mail：31451066@qq．P．om。沈阳航空航天太荦学报第28卷技术引^电是的处理，以提高电表的数‘}议*4教书．减少人为造成的各种错浸，对于加强崩电管理具有积极的意义，bk万m镕目镕mmII％∞lt&*Ⅲ藏Ⅷ目电表表盘数据预处理利川千持设备中嵌^的CCD镜头进行阿像采集后，衙婴埘采集的lU丧幽像进行一系列的预处理，达到兜⋯电表读数区域和杵种宁符信息的n的，包括l刳像数宁区域定位和图像二位化及倾斜矫正。枉I目像范田内提取凄数区域的颜色空l