随着图像处理和识别技术的发展,越来越多的相关应用不断产生,这些应用都是以图像处理相关算法为基础,进行识别和分类。由于电力仪器种类众多,对其外观检测合格与否十分重要,目前电力科学院的检测人员使用尺子等工具手动进行测量来检测其合格与否。如果能有一个识别系统,可以通过手持设备的拍照,对拍的照片进行识别和检测,来判断照片中电力仪器的种类和是否合格,将极大的方便了电力科学院的检测人员的工作。为了解决这一问题,本论文设计和实现了一个电力仪器设备识别和检测系统,并且将该系统移植到Android系统的手持设备上,实现了通过该设备对电力仪器设备进行拍照同时进行识别和检测功能。本文首先介绍了电力仪器识别系统的总体设计结构,本系统分为三个大模块,分别是UI界面模块,相机模块,识别算法模块的设计,在这三个模块中,各自分别详细介绍了所需要的技术和原理。在算法模块的设计部分中,针对不同设备具有不同特征,可以用算法判断仪器种类,然后由仪器的种类找到对应的外观标准规格,与该仪器比较,从而判断该仪器是否合格,进而实现了对电力仪器的识别和检测。针对各个特征分别使用的算法如下,首先选用高斯滤波的方式进行图像去噪,针对屏幕区域的判断实现了霍夫变化的方法来检测屏幕边缘,然后选择阈值法进行区域内部判断,针对按钮键盘区域选择canny求轮廓的方法来判断,用来检测该区域内的线条,二值化后然后进行直方图统计,根据统计结果判断是否该区域存在按钮键盘。针对指示灯区域是否存在指示灯,选择直方图的统计的方法进行判断。最后设计和实现了检测这些区域是否在规格要求的范围的算法。本文最后是测试部分,分别对网分,网关机,测控装置,同步向量测量装置,时间同步装置进行大量的现场拍照测试,从中选取拍摄合格的照片各100张共计500张照片进行测试,系统经过测试,满足了功能和性能要求。