电能表是衡量用户用电量大小的唯一计量装置,防止窃电行为的发生,对于减少电网经济损失,提高电网安全运行水平,节约成本,降低劳动强度,保障用户利益大有裨益。鉴于目前低压侧用户量大、窃电手法多、检验方法繁琐和设备昂贵等实际情况,研究一种快速窃电检查方法非常重要。目前的研究主要是单纯的图像处理和电能表计量误差的影响因素。本文从电能表脉冲灯出发,研究一种快速窃电检查方法。借助于脉冲灯的图像处理,通过电能表计量误差检测软件,得到电能表的计量功率值,再和实际测量值进行比较,判断用户是否发生窃电行为。首先,研究了电能表脉冲灯图像识别技术理论。分别阐述了图像增强、彩色图像处理、图像形态学滤波、图像目标检测等主要图像处理技术。然后结合相关理论和实际图像处理,给出电能表脉冲灯图像识别流程,对一般情况和特殊情况下的亮度特征、颜色特征和形状特征检测进行了研究。其次,基于脉冲灯图像识别技术,编写Android手机电能表计量误差检测软件。首次对Android的起源、框架、应用程序组件、开发环境搭建、源文件结构等进行了详细的介绍。然后,结合OpenCV软件的API,设计开发了检测软件,并对软件的相关内容进行了详细说明。最后,对所设计的软件进行了精度分析和应用推广。对软件的检测精度进行了科学的测量,并将该检测方法和传统的检测方法做对比,说明了该方法的优越性。结合应用实例,阐述该检测方法的推广应用前景。