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文章针对电力现场自动巡检领域，提出了一种基于机器视觉的电力线路杆塔标牌自动识别方法，实现了图像灰度化处理、标牌定位、字符提取与识别，尤其在边缘检测算法等方面进行详细比对与选择，最终取得了比较好的实际效果。时子环标签：电力线路；机器视觉；标牌；自动识别
Abstract： In this paper， an automatic recognition method of power line tower and tower sign based on machine vision is proposed， which realizes image grayscale processing， sign location， character extraction and recognition， especially in the edge detection algorithm and other aspects of detailed comparison and selection， and has finally achieved better practical results.
低频标签Keywords： power line； machine vision； sign； automatic recognition
1 概述
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電力线路杆塔是架设输电导线的刚性支撑结构，是电网的线路节点，在杆塔周围建有重要的电力设施，因此定期检测杆塔本身的稳固状态、电力设备的状况及周边环境是电网巡检的主要任务。
传统的人工巡检方式无法准确把握电力线路的状态，只能在发生严重电网故障时才会发现，这将严重影响电网的稳定性。因此以自动识别技术为核心的自动巡检成为了当前电力巡检的新方式。
当前基于RFID的电子标签与基于二维码识别的自动识别技术已经应用到电力自动巡检中，但这二种方式都存在必须要对现有设备进行改造，从而会增加较高成本。考虑到电力线路杆塔都具有标牌，利用杆塔牌照的唯一性编号，通过机器视觉技术进行图像分割与字符提取以获得查询现场巡检关键信息，具有很好的实际价值。
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