随着经济的飞速发展,我国配电网正在不断向坚强智能电网迈进。国家发改委和国家电网公司都在大力投资各类电网改造工程,工程前期的物料提报工作任务较为繁重。当前工程物料提报工作整体来看由于多数工作人员认真负责,虽然提报质量尚可,但仍存在人工效率低、人员素质参差不齐等不足,需要机器提供一种辅助途径。近年来,随着人工智能的不断深入发展,机器视觉技术取得了极大进步。计算机可以通过代替人眼,完成图像识别、表面检测、机器人视觉和尺寸测量等工作,极大地提高了工作效率。鉴于当前配电网物料提报的不足以及机器视觉飞速发展的前提,本文提出了一种基于机器视觉识别和支持向量机学习的物料辅助提报系统,旨在应用于生产工程实际,节约人力成本,提升工作效率。为了较好地识别工程中的电子图或图纸,本系统首先对原始图像进行预处理,得到灰度化、平滑后的图像,再通过边缘识别、图像拟合、图像裁切提取识别目标元素,同时根据支持训练机训练数据对提取目标进行比对,并将目标元素分拣、识别。最后,结合辽宁省电力有限公司相关标准,制定研判逻辑,对识别后的信息归算成物料信息表,并通过MFC平台建立数据库,将物料信息储存于数据库之中,便于后期直接提取或调用。