[发明专利]撤回电能表批量检测方法与装置无效

专利信息
申请号: 201010206890.3 申请日: 2010-06-23
公开(公告)号: CN102298134A 公开(公告)日: 2011-12-28
发明(设计)人: 付永全;崔万田;马林;梁倩;李媛;关绍华 申请(专利权)人: 荣科科技股份有限公司
主分类号: G01R35/04 分类号: G01R35/04;G06K7/10;G06K9/46
代理公司: 沈阳利泰专利商标代理有限公司 21209 代理人: 王东煜
地址: 110002 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 撤回 电能表 批量 检测 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种电力电能表的批量检测技术,具体的说是一种撤回电能表批量检测方法与装置。

背景技术

电力电能表从购入,检定合格、使用现场撤回、检测记录和入库是电力营销系统电能表生命周期管理的核心步骤,工作内容包括检查撤回电能表外观的完整性、读取最终计数并同营销库历史数据核对、记录电能表外观及最终示数。撤回电能表检测记录的准确性和正确性,决定能否检测出电能表在工作期间是否被正确地使用以及电能表计数是否被正确地记录,能够为电力企业挽回大量的电力损失。所以改进和提高决定电能表检测记录结果准确程度的检测工具,是电力营销系统急需解决的重中之重的问题。

目前,电力撤回电能表的检测记录是采用人工肉眼识别、手工录入的方式进行,这样做存在的问题和漏洞是:

1.肉眼识别和手工录入两个操作环节会因为各种客观因数和人为因数产生失误或差错,使最终录入的表数与电能表中计数不一致,造成结余电量不准确;

2.撤回表入库过程中,肉眼识别只能即时检查电能表外观和识别电能表示数,不能保存电能表具外观和电能表计量数据图像,造成撤回表外观完整状况以及电能表示数的准确性无法进行审计核实;

3.由于采用人工方式进行撤回表的识别和录入,存在人为误差,不能够准确记录撤回表的最终计数,而且一些电力公司对撤回表不做任何检测和记录,直接入库保存,直至销毁。

上述撤回电能表入库流程暴露出的问题无法通过原有方式解决,无法满足电力营销现代化的发展需求。

发明内容

针对现有技术中存在的撤回电能表计数不准确、对准确性无法审计核实等不足之处,本发明要解决的技术问题是提供一种能够批量检测和记录撤回电能表表具外观和计量数据的撤回电能表批量检测方法与装置。

为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:

本发明撤回电能表批量检测方法包括以下步骤:

利用撤回电能表批量检测装置逐一采集撤回电能表外观图像数据,输入到上位机中进行处理;

上位机利用图像处理和识别算法从撤回电能表图像中提取用于身份验证和查询的撤回电能表条码信息和计量数据读数;

保存条码信息和计量数据读数以及撤回电能表外观图像。

提取计量数据信息及条码信息包括以下步骤:

对撤回电能表外观图像进行预处理,得到多个可能是撤回电能表的计量数据区域和条码区域的有效区域的二值化图像;

对计量数据区域和条码区域的二值化图像进行计量数据和条码定位与识别,得到撤回电能表的计量数据和条码值。

对计量数据区域进行计量数据定位包括以下步骤:

步骤1:统计有效目标的面积area,如果Tminarea<area<Tmaxarea,排除该目标,得到去干扰的目标区域;其中Tminarea为有效目标的面积阈值最小值,Tmaxarea为有效目标的面积阈值最大值。

步骤2:判断目标宽长比是否满足Tminrate<rateWH<Tmaxrate,如果满足,则去除不满足数字字符宽长比特征的干扰目标,得到进一步去干扰的目标区域;其中Tminrate为宽长比的阈值最小值,Tmaxrate为宽长比的阈值最大值。

步骤3:判断进一步去干扰的目标区域是否满足等间距特征,去除不满足特征的伪目标;

步骤4:如果满足等间距特征,进行下一步统计剩余目标的平均高度Hmean,如果Hmean>THmean,认为是计量数据;THmean为平均高度的阈值

步骤5:统计有效目标个数K,判断有效目标个数K是否大于电能表计量数据位数;

步骤6:如果效目标个数K不大于电能表计量数据位数目标,则判断各个计量数据的字符状态是整字符还是半字符,并分别对整字符和半字符状态进行标志,返回计量数据坐标及字符状态。

步骤5中,如果统计有效目标个数K大于电能表计量数据位数,采用基于中心坐标排列特征进一步排除干扰目标,接续统计有效目标的高度均值Hmean步骤。

如果Hmean>THmean不成立、去干扰的目标区域不满足等间距特征、目标宽长比不满足Tminrate<rateWH<Tmaxrate或者目标面积不满足Tminarea<area<Tmaxarea,则均返回下一个有效区域重复上述判断。

所述计量数据识别采用基于主元分析的数字识别方法,包括:字符图像训练和识别两部分,其中:

字符图像训练首先搜集数字字符图库,图库包括整字符图库和半字符图库,对图库中的图像尺寸进行归一化处理;

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