一种电能表在线外观检测的方法

摘要

本发明公开了一种电能表在线外观检测的方法，该方法适用于大规模智能电能表自动化检定系统中，在进行外观检测时，通过建立的自学型模板库，可以克服检测过程中由于外界条件（光照、空气灰尘）和液晶屏工艺差异所引起的图像灰度值差异对检测误差影响，有效降低误判率。采用的基于自适应阈值SSDA的自学型模板匹配算法可以很快丢弃对非匹配点的计算，节省了匹配时间，提高了匹配效率，进而提高了外观检测的生产效率，节约了人力物力，还能有效的解决误判率高的问题。

主权项

一种电能表在线外观检测的方法，其特征在于，包括如下步骤：S01：扫描自动化流水线中的电能表的表条码，并根据扫描到的表条码信息判断模板库中是否存在标准模板，若存在标准模板，则进入步骤S02，否则进入步骤S05；S02：当电能表流转到外观检测模块处时，图像采集装置对已点亮的液晶屏进行拍照，获取电能表实时在线图片；S03：调用模板库中相应批次电能表的标准模板，启动基于自适应阈值SSDA的算法，对实时在线图片和标准模板进行图像匹配；S04：若匹配成功，则电能表外观检测合格，反之，则外观检测不合格；S05：建立标准模板：选取若干张相互之间存在差异且合格的图像，根据图像的特征数据建立公差范围，将多个图像综合为标准模板，进入步骤S02。