全国智能电网的建成与普及离不开变电站系统的安全性和可靠性,早期的人工巡检以及人机交互形式的远程报文监督巡检方式还存在漏检和误检的情况,因此工程人员研发了一系列以机器人轮巡方式为核心技术的二次设备智能巡检系统。但这种机器人轮巡的方式获取不到同时刻多设备的图像,因此难以联合多屏柜信息提供准确的检测结果,不利于对变电站安全运维的全覆盖。本文以上述问题为出发点,设计和实现了以多摄像头为基础的变电站二次设备巡检系统,完成了定时采集图像并进行设备定位和识别,最终给出告警明细的功能。在图像采集模块,设计了并行采集单元来获取同时刻的二次屏柜图像,为后续的多屏柜联动判断提供准确的检测方法。在图像定位模块,为了满足检修的安全性需求,需要对摄像头进行升降操作。算法要自适应的调整有效区域,判断图像是否偏移,对轻微变化的不同位置的采集图像均给出优质的定位结果。为避免因平移、旋转、光照变化、相似纹理引起的轻微扰动而导致的图像对齐失败的问题,对基于SIFT特征点的图像对齐算法进行了改进,引入以白色文本框anchor为代表的先验坐标对SIFT特征点的搜索范围进行几何空间约束,提高对齐准确率。在图像识别模块中,细分数据类别,降低不同数据类型对最终识别精度的干扰;针对连续数字模型预测精度低及数字位数不一致等一系列问题,采用先分割再对单个数字预测的方案,有效提升了数字识别的精度。根据长时间的系统上线运行以及对系统精度的考察,目前指示灯、压板、数字的定位准确率达到99%以上,状态识别准确率达到98%以上。