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基于深度学习的指针式仪表自动读数方法
被引量：
11
1
作者
杨诗琪
吴佳仪
+3 位作者
陈墨楠
付陈修
赵宁
王婧
《电子测量技术》
北大核心
2023年第5期149-156,共8页
指针式仪表广泛应用于石油化工、工业制造和烟草行业动力部门等领域。鉴于人工巡检频率较低、部份仪表安装环境恶劣等因素,致使工厂生产过程存在安全隐患,巡检人员人身安全难以保障。本文基于现有的工业生产过程的监控摄像系统提出了一...
指针式仪表广泛应用于石油化工、工业制造和烟草行业动力部门等领域。鉴于人工巡检频率较低、部份仪表安装环境恶劣等因素,致使工厂生产过程存在安全隐患,巡检人员人身安全难以保障。本文基于现有的工业生产过程的监控摄像系统提出了一种基于YOLO V3目标检测与DeepLab V3+图像分割技术的指针式仪表读数自动识别方法。通过引入YOLO V3目标检测模型检测并切割出仪表表盘子图像。结合图像特点与实际需求,改进了DeepLab V3+模型,加入腐蚀操作,有效提取了子图像中的刻度线与指针信息。通过OCR技术提取子图像仪表量程,根据刻度线与指针的相对位置关系,计算得到仪表读数。实验结果表明该方法平均相对误差为2.17%,算法稳定可靠且处理速度快。
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关键词
目标检测
语义分割
YOLO
V3
DeepLab
V3+
指针式仪表
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职称材料
题名
基于深度学习的指针式仪表自动读数方法
被引量：
11
1
作者
杨诗琪
吴佳仪
陈墨楠
付陈修
赵宁
王婧
机构
河北大学质量技术监督学院
河北大学网络空间安全与计算机学院
北京康斯特仪表科技股份有限公司
河北白沙烟草有限责任公司保定卷烟厂
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第5期149-156,共8页
基金
国家自然科学基金(62173122)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202210075012)
河北省自然科学基金(F2021201031)项目资助
文摘
指针式仪表广泛应用于石油化工、工业制造和烟草行业动力部门等领域。鉴于人工巡检频率较低、部份仪表安装环境恶劣等因素,致使工厂生产过程存在安全隐患,巡检人员人身安全难以保障。本文基于现有的工业生产过程的监控摄像系统提出了一种基于YOLO V3目标检测与DeepLab V3+图像分割技术的指针式仪表读数自动识别方法。通过引入YOLO V3目标检测模型检测并切割出仪表表盘子图像。结合图像特点与实际需求,改进了DeepLab V3+模型,加入腐蚀操作,有效提取了子图像中的刻度线与指针信息。通过OCR技术提取子图像仪表量程,根据刻度线与指针的相对位置关系,计算得到仪表读数。实验结果表明该方法平均相对误差为2.17%,算法稳定可靠且处理速度快。
关键词
目标检测
语义分割
YOLO
V3
DeepLab
V3+
指针式仪表
Keywords
object detection
semantic segmentation
YOLO V3
DeepLab V3+
pointer-type meter
分类号
TP216 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH86 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的指针式仪表自动读数方法
杨诗琪
吴佳仪
陈墨楠
付陈修
赵宁
王婧
《电子测量技术》
北大核心
2023
11
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