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题名基于机器视觉的压力表智能读数系统
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作者
王必军
侯家彬
张开兴
郑来臣
周长安
刘鑫
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机构
山东农业大学农学院
山东农业大学机械与电子工程学院
泰安磐然压力仪器有限公司
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出处
《山东农业大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第4期681-689,共9页
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基金
山东省科技型中小企业创新能力提升工程项目(2022TSGC2454)
山东省自然科学基金青年项目(ZR2021QE238)
国家自然科学基金(52305543)。
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文摘
压力表在工业生产中是重要的测量工具,能对机械的工作压力进行有效测量。它的压力检定工作常需用分体式设备,如压力源、控制器等,且依赖线束连接,易出现连接件磨损、线束布置混乱等问题,基于此开发了一体式的压力表智能读数检定系统,实现设备、线缆的有机融合。包括全自动气压发生器,视觉检测装置,吊装快换装置,以及基于改进的Mask R-CNN深度学习模型的压力表读数方法。气压发生器试验结果表明,绝对误差在0.002以内,控制稳定性与周期稳定性符合检定规程标准,造压达到600 kPa,满足性能设计要求;对于压力表读数试验,小量程压力表读数结果相对误差不高于1.05%,较大量程压力表读数结果相对误差不高于4.57%,识别准确率更高。
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关键词
压力检定
视觉检测
全自动气压发生器
Mask
R-CNN
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Keywords
Pressure calibration
visual detection
fully automatic air pressure generator
Mask R-CNN
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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