目前变电站主要以人工巡检为主,在人工巡检劳动强度大、低效、不安全等背景下,变电站巡检机器人应运而生,成为当前研究的热点,而自主仪表示数识别是巡检机器人必备的核心功能之一。首先,机器人需要携带摄像机获取待识别的仪表图片,因此针对指针仪表的定位和识别,研究了基于SSD算法的仪表目标检测。以VGG16网络为基础设计的SSD300网络结构,与利用最后一层网络进行特征检测的传统检测方法相比,该算法采用多尺度特征检测,可以更准确检测不同尺度的目标。然后针对SSD300对小目标检测效果不佳,构造了SSD400网络,在一定程度上提高了小目标的检测准确率。然后,针对巡检机器人室外的工作环境,对图像进行预处理。重点针对仪表图像存在的光照不均匀问题展开研究,比较了常用的几种校正不均匀光照的算法,采用了基于二维伽马函数的校正算法,利用提取出的光照分量,根据光照分布特性自适应地校正不均匀光照。并且对于其中构造伽马函数的系数的取值进行了实验,根据图像亮度选择合适的系数值,改善了校正不均匀光照影响的效果。最后,针对仪表示数的识别,改进了基于最大稳定极值区域(MSER)提取指针区域的算法。通过MSER的两次稳定区域检测提取出指针区域,然后以指针通过仪表轴心为条件,用细化算法和累计霍夫变换精确定位到指针,最后建立坐标系,通过指针偏转角度读取仪表示数。