【摘 要】
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按JJGl24-2005《电流表、电压表、功率表及电阻表检定规程》要求,电力相关单位需定期将数字万用表送往电力局进行检定,但人工检定效率低、易出错。因此,在对万用表数字图像识
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按JJGl24-2005《电流表、电压表、功率表及电阻表检定规程》要求,电力相关单位需定期将数字万用表送往电力局进行检定,但人工检定效率低、易出错。因此,在对万用表数字图像识别技术研究的基础上,设计并实现了万用表白动检定系统。论文主要1作包括:1、根据用户要求及国家关于数字万用表检定规程,设计并构建了基于数字图像识别技术的数字万用表白动检定系统。2、在研究数字字符图像的预处理方法基础上,分析了数字字符的特征,提出了将穿线法提取的结构特征和粗网格法提取的统计特征进行融合的方法,并从理论上证明了融合特征比单一特征的抗干扰能力更强。3、利用所得的融合特征,分别通过“模板匹配法”和“BP神经网络法”两种数字识别方法,对数字字符图像的分类识别进行了仿真实验和分析比较。结果表明:“BP神经网络法”的准确性和实时性均优于“模板匹配法”。4、按照国家检定规程,对该检定系统进行了功能测试,测试结果达到规程要求。
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