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指针式仪表读数识别的研究现状与发展

电子测量技术 2024年第8期47卷 110-119页

作者：钱玉宝王紫涵邱腾煌长江大学机械工程学院荆州434023

在高温高压强磁场等恶劣环境下,指针式仪表有着优于数显式仪表的良好性能表现,对指针式仪表读数识别进行研究具有重要的现实意义。近年来,深度学习与计算机视觉紧密结合,基于深度学习的指针式仪表读数识别技术是前沿研究的重点方向。文... 详细信息

在高温高压强磁场等恶劣环境下,指针式仪表有着优于数显式仪表的良好性能表现,对指针式仪表读数识别进行研究具有重要的现实意义。近年来,深度学习与计算机视觉紧密结合,基于深度学习的指针式仪表读数识别技术是前沿研究的重点方向。文中首先概述指针式仪表读数识别的过程,然后从3个方面论述指针式仪表读数识别技术的研究现状与进展:仪表图像的预处理、仪表表盘区域的检测和仪表的读数识别,论述过程中分别阐述基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。最后介绍公开的仪表数据集和应用场景,并从深度学习算法、巡检机器人工作特点和公共数据集的建立3个方面对未来的研究进行展望与建议。

关键词：指针式仪表读数识别深度学习图像处理视觉技术

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基于对抗学习的指针仪表自适应读数识别算法

燕山大学学报 2024年第2期48卷 165-170页

作者：刘林马云飞王荷生李宁国网河北省电力有限公司邯郸供电分公司河北邯郸056000 燕山大学河北省并联机器人与机电系统实验室河北秦皇岛066004

针对指针仪表采用人工读数方式存在的成本较高、读数不准确、时效性较差的问题,提出一种基于对抗学习的指针仪表位姿自适应读数识别算法。该算法通过目标检测模型识别图像中的指针仪表的位置和姿态,将指针仪表进行校准后并利用数字图像... 详细信息

针对指针仪表采用人工读数方式存在的成本较高、读数不准确、时效性较差的问题,提出一种基于对抗学习的指针仪表位姿自适应读数识别算法。该算法通过目标检测模型识别图像中的指针仪表的位置和姿态,将指针仪表进行校准后并利用数字图像处理技术进行读数识别。为了提升目标检测模型对位姿不同的指针仪表图像的识别效果,本文提出了基于对抗学习的数据增强技术,通过优化搜索模型识别不准的图像旋转角度、平移距离以及缩放比例构造训练数据,提高目标检测模型在指针仪表位姿发生变化时的准确率。以工矿企业中常用的SF6压力仪表为实验对象,实验结果表明读数识别的误差在1%以内,证明了所提算法的有效性。

关键词：指针仪表读数识别目标检测位姿不变对抗学习

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基于YOLOv8和DeepLabv3+的指针仪表读数识别

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机电工程技术 2024年第6期53卷 240-244页

作者：吴肖赵洪泉杨鹏张景元石波华能核能技术研究院有限公司上海200126 首安工业消防有限公司北京101300 北京享成技术发展有限公司北京101300

指针仪表作为一种重要的检测工具在核电领域中被广泛使用,针对不同类型、不同距离条件下指针仪表读数识别准确性低和检测速率低下的问题,提出了一种基于YOLOv8和DeepLabv3+的仪表读数识别方法。为了提高DeepLabv3+模型的图像输入质量,... 详细信息

指针仪表作为一种重要的检测工具在核电领域中被广泛使用,针对不同类型、不同距离条件下指针仪表读数识别准确性低和检测速率低下的问题,提出了一种基于YOLOv8和DeepLabv3+的仪表读数识别方法。为了提高DeepLabv3+模型的图像输入质量,选择了推理速度快且准确的YOLOv8检测器定位仪表区域并裁剪后作为输入图像用于仪表识别。针对仪表指针识别准确率低和检测速度慢的问题,在DeepLabv3+模型的基础上,将骨干网络替换为MobileNetv3,并设计ECA+模块将其SE模块替换,降低模型参数的同时提高识别精度;将解码器的4倍上采样替换为两个2倍上采样,浅层特征图与编码器相应尺寸的特征进行拼接融合,并引入CBAM模块,提高指针分割的准确性。试验阶段,采用自制核电厂指针式仪表图像数据集,实验结果表明,该方法在仪表精度为2.5的级别下达到了94%的识别准确率,平均误差为1.542%,平均总耗时为0.57 s,具有较好的性能表现。

关键词：核电指针式仪表 YOLOv8 DeepLabv3+ 读数识别

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指针式仪表通用读数识别方法及系统

工业控制计算机 2024年第3期37卷 10-12页

作者：吴苓芝李天赋王传钦刘呈祥东方电子股份有限公司山东烟台264001

变电站指针式仪表外观样式繁多,现有的方法只能对一个或两个指针的仪表或某种功能的仪表进行常规读数,无法同时支持两个以上表盘、两个以上指针、多种功能仪表的读数。基于以上问题,提出一种基于深度学习的通用指针式仪表读数识别方法... 详细信息

变电站指针式仪表外观样式繁多,现有的方法只能对一个或两个指针的仪表或某种功能的仪表进行常规读数,无法同时支持两个以上表盘、两个以上指针、多种功能仪表的读数。基于以上问题,提出一种基于深度学习的通用指针式仪表读数识别方法。首先使用YOLOv5目标检测方法构建指针式仪表表盘检测模型,定位表盘位置。然后进一步在表盘中使用Mask R-CNN实例分割方法构建指针分割模型,识别指针mask区域。构建标定工具对表盘信息进行标定,将参数传递给读数识别模块。同时构建预置位纠偏算法,当预置位存在偏移时进行矫正,保证标定的信息与表盘位置保持对应。开发了指针式仪表通用读数识别模块,可对多指针、多表盘的情况进行遍历,实现任意类型指针仪表的读数识别。

关键词：指针式仪表深度学习目标检测实例分割读数识别

基于注意力机制的卷积神经网络指针式仪表图像读数识别方法

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电力自动化设备 2022年第4期42卷 218-224页

作者：张森万吉林王慧芳管敏渊杨斌李凡浙江大学电气工程学院浙江杭州310027 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司浙江湖州313000 湖州电力设计院有限公司浙江湖州313000

目前关于指针式仪表图像读数识别的研究大多建立在指针线段检测的基础上,然而该方法流程较多、读数识别效率低。并且仪表图像校准、指针线段拟合等中间过程积累的误差容易使指针倾角偏离真实值。因此从另一角度对基于图像特征映射仪表... 详细信息

目前关于指针式仪表图像读数识别的研究大多建立在指针线段检测的基础上,然而该方法流程较多、读数识别效率低。并且仪表图像校准、指针线段拟合等中间过程积累的误差容易使指针倾角偏离真实值。因此从另一角度对基于图像特征映射仪表读数的方法进行了研究,该方法的优势是流程短、效率高。首先构建了融合卷积注意力模块的双路异构卷积神经网络,强化了对仪表图像特征的提取,改善了特征的类型和分布,提高了仪表读数识别的准确率;然后采取了软区间分级回归的策略,极大地简化了模型的体积,使得模型易于部署;最后通过算例对比了所提方法和基于指针线段检测的深度学习、机器学习模型识别仪表读数的准确率和效率。算例表明,所提方法在仪表图像读数识别准确率和效率之间取得了较好的平衡。

关键词：指针式仪表读数识别卷积神经网络注意力机制分级回归软区间

非对称交叉平均教师:一种半监督语义分割算法及其在变电站表计读数识别中的应用

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中国电机工程学报 2023年第8期43卷 2979-2989页

作者：滕国龙郑易闫云凤齐冬莲浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027

针对数据集标注成本高昂的问题,提出一种半监督语义分割算法,可以利用少量标注数据和大量无标注数据训练高精度的分割模型,节省大量人工标注成本。该文算法在经典的平均教师算法的基础上进行改进,将单组教师-学生模型扩展为双分支结构,... 详细信息

针对数据集标注成本高昂的问题,提出一种半监督语义分割算法,可以利用少量标注数据和大量无标注数据训练高精度的分割模型,节省大量人工标注成本。该文算法在经典的平均教师算法的基础上进行改进,将单组教师-学生模型扩展为双分支结构,采用交叉监督的方式进行学生模型训练,有效解决了平均教师算法的模型耦合问题。另外,引入非线性投影模块构造两个非对称分支,使模型学习到异质知识,进一步提升了算法性能。对算法进行针对性调整后,可以较好地适配变电站实际应用场景。实验结果表明,该文算法不仅在变电站表计图像分割任务中表现出良好的性能,还在两个学术数据集PASCAL VOC 2012和CamVid中超过了当前主流算法。

关键词：半监督语义分割平均教师变电站表计读数识别

基于VCA-UNet的全自动指针式仪表读数方法

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仪表技术与传感器 2024年第2期 36-43页

作者：刘煜博吐松江·卡日伊力哈木·亚尔买买提张淑敏崔传世新疆大学电气工程学院

针对现有仪表读数方法易受光照不均等因素影响,而导致读数误差大的问题,提出一种基于深度学习的全自动指针式仪表读数方法。首先,引入YOLOv7网络提取表盘区域;其次,采用文中提出的VCA-UNet(VGG16Net,improved skip connections and ASPP... 详细信息

针对现有仪表读数方法易受光照不均等因素影响,而导致读数误差大的问题,提出一种基于深度学习的全自动指针式仪表读数方法。首先,引入YOLOv7网络提取表盘区域;其次,采用文中提出的VCA-UNet(VGG16Net,improved skip connections and ASPP based U-Net)网络用于分割刻度线和指针;最后,引入PP-OCRv3网络自动获取仪表量程,并利用角度法确定仪表示数。实验结果表明:VCA-UNet网络的MIoU和MPA值较U-Net网络分别提升18.48%和9.36%,且普遍高于其他经典分割网络,仪表读数的平均相对误差为0.614%,且泛化实验的读数绝对误差相对较小,验证了读数方法的准确性和泛化性。

关键词：指针式仪表读数识别语义分割 YOLOv7 U-Net PP-OCRv3

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基于机器视觉的指针式仪表自动读数方法研究

仪表技术与传感器 2024年第6期 37-40页

作者：左振寰李亚薇陈丽谢晓波辽宁省重大技术装备战略基地建设工程中心辽宁石油化工大学

为了实现指针式仪表的精确自动读数，提出了一种基于机器视觉的指针式仪表自动读数方法。针对仪表展开图像中可能存在的部分刻度不可见和刻度间隔非等距的问题，构建了刻度线缺失下的插补方法和非等距情况下的指针读数计算模型。插补方... 详细信息

为了实现指针式仪表的精确自动读数，提出了一种基于机器视觉的指针式仪表自动读数方法。针对仪表展开图像中可能存在的部分刻度不可见和刻度间隔非等距的问题，构建了刻度线缺失下的插补方法和非等距情况下的指针读数计算模型。插补方法利用刻度间距的统计信息，实现了位置的自动插补。指针读数计算模型采用二次样条函数提高计算的精度。实验结果表明：该方法能够有效地减小读数误差，更好地满足指针式仪表的自动读数要求。

关键词：指针式仪表读数识别机器视觉 Hough变换极坐标变换缺失刻度插补二次样条函数

基于YOLOv5和U-net的指针式仪表读数识别方法

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仪表技术与传感器 2022年第11期 29-33页

作者：金爱萍袁亮周德勤杨奎刚新疆大学机械工程学院新疆乌鲁木齐830017 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 北京煜邦电力技术股份有限公司北京100029

针对不同背景、距离条件下指针式仪表读数识别准确性低的问题,提出了一种结合YOLOv5和U-net的仪表读数识别方法。首先引入了YOLOv5算法检测并提取仪表区域;其次采用Hough梯度圆检测提取纯仪表盘和U-net分割算法准确分割出指针轮廓,并通... 详细信息

针对不同背景、距离条件下指针式仪表读数识别准确性低的问题,提出了一种结合YOLOv5和U-net的仪表读数识别方法。首先引入了YOLOv5算法检测并提取仪表区域;其次采用Hough梯度圆检测提取纯仪表盘和U-net分割算法准确分割出指针轮廓,并通过指针细化,加权最小二乘法拟合指针所在直线,根据定位坐标系获取指针方向和偏转角度,最后利用指针的偏转角度计算仪表读数。结果表明:提出的方法检测每张图像的平均耗时为64.511 ms,读数识别的成功率达97%,平均引用误差为0.577%,能快速并准确地识别出指针式仪表示数。

关键词：指针式仪表 YOLOv5 U-net Hough梯度圆检测加权最小二乘法读数识别