随着科技的进步和电力体制改革的不断深入,机器人在变电站的电力巡检任务中逐渐取代了人,这也是向智能电网发展的必然趋势。由于设备铭牌上存有大量的设备信息,因此在变电站的电力巡检过程中,通过巡检机器人完成对设备铭牌的识别就成了巡检任务的首要工作,本文针对这一问题设计了一种电气铭牌识别系统。对巡检无人车的机械结构及硬件选型进行了设计,选择合适的通信方式及硬件设备,设计了服务端与无人车、无人车飞控板与无人车下位机的通信协议,完成了各部分间数据链路的建立。借助Mission Planner软件实现了无人车的巡检路径规划和自主导航。对拍摄得到的铭牌图片实现了铭牌文本位置检测,分别采用SWT与MSER相结合的传统算法以及基于深度学习的CTPN文本检测算法对铭牌上的文本区域进行识别,并对两种算法的处理结果进行对比,最终选择效果更好的CTPN算法进行文本检测;针对CTPN算法对于倾斜文本识别效果不佳的缺陷,提出了一种改进的CTPN算法,通过预处理和文本融合的方式提高了CTPN算法对于倾斜文本的检测效果。对设备铭牌文本识别方法进行了设计,在开源数据集的基础增加了部分自己制作的数据集并用CRNN网络进行了训练,得到了良好的识别效果;对识别得到的名称结果与数据库中的设备名称进行模糊匹配,设计了一种字符串相似度计算方法并针对本文的应用场景对算法进行了改进,有效地提高了系统识别的准确率。针对用户需求与巡检系统需求,设计了服务端系统与人机交互软件,完成了系统的整体调试工作,验证了系统的可行性。