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配电柜接线状态是影响高速动车组运行性能的重要因素，基于视觉的自动化检测方式可以解决传统的人工检测的低效、主观性强的问题，是工业检测的一个重要的检测方向，由于动车配电柜在光照和空间等方面的恶劣情况，线号数字呈现灰度、尺寸、角度等差异．极不利于线号的识别；以线号正确分割提取为前提，提取分割的数字区域的HOG特征和LBP特征，并利用SVM和ANN两种分类器配合两种特征进行对比试验，因为HOG特征在图像几何和光学的形变会表现出优异的不改变的特性，且SVM分类器克服了后者局部极小的困扰，最终选用SVM分类器配合HO