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申请/专利权人：江苏卡欧万泓电子有限公司
摘要：本发明涉及图像处理领域，更具体地，本发明涉及一种基于图像识别的智能电能表检测方法及系统，方法包括：获取屏幕显示功能测试时的每个像素点在不同图像中的灰度变化，得到每个像素点的暗点特征度，根据每个像素点与邻域像素点的梯度差异和暗点特征度差异得到每个像素点的暗点异常度，并构建二维检测图，根据二维检测图中的数据点得到每个像素点的暗点程度，利用暗点程度调整数据点的分布，对调整后的数据点进行均值聚类，根据聚类结果判断电能表屏幕是否存在暗点缺陷，避免了传统均值聚类不能精准分割出暗点缺陷的问题，能够准确的识别暗点缺陷位置，提高了电能表暗点缺陷检测的准确性。
主权项：1.一种基于图像识别的智能电能表检测方法，其特征在于，包括：采集电能表进行屏幕显示功能测试时的多张屏幕图像，预处理得到多张屏幕灰度图；根据电能表屏幕中每一个像素点在不同屏幕灰度图中的灰度值得到电能表屏幕中每一个像素点的暗点特征度；基于所述电能表屏幕中每一个像素点和邻域像素点的暗点特征度差异和梯度差异，确定所述每一个像素点的暗点异常度；所述每一个像素点的暗点异常度，获取方法为：设定所述像素点的邻域范围为八邻域；获取所述像素点与每一个邻域像素点的梯度角度和梯度幅值；所述像素点的暗点异常度，按照如下公式计算： ；式中，为像素点的序号，为第个像素点的暗点异常度，为邻域像素点的序号，为第个像素点的梯度角度，为第个像素点的第个邻域像素点的梯度角度，为第个像素点的暗点特征度，为第个像素点的第个邻域像素点的暗点特征度，为求均值函数，表示第个像素点邻域中第个像素点的梯度幅值与邻域平均梯度幅值的差值的绝对值，为预设常数；以暗点特征度为横轴，以暗点异常度为纵轴，构建二维检测图，所述每一个像素点对应所述二维检测图中的一个数据点；根据每一个像素点和邻域像素点在所述二维检测图中对应的数据点之间的距离，得到所述每一个像素点的暗点程度；利用每个像素点的暗点程度对二维检测图中的数据点的分布进行调整；对所述二维检测图中调整后的数据点进行均值聚类，基于聚类结果确定所述电能表的屏幕是否存在暗点缺陷。
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百度查询： 江苏卡欧万泓电子有限公司 一种基于图像识别的智能电能表检测方法及系统
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