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.仪表识别的需求

通过计算机视觉技术，对仪表或仪器上的各种指示、刻度、数字等进行自动识别和解析的过程被称为仪表识别。

在高速发展的信息时代，人们获取信息的数量和途径明显增多。传统的信息输入方式不但工作强度大，而且失误率高，无法适应当前信息发展的高需求。因此，仪表自动识别技术的出现，实现了数据的自动采集、识别，将这些物理量通过计算机转化为能够处理的数据，并进行进一步的分析和应用，大大提高了处理数据的准确性和效率。

.仪表的种类

仪表种类繁多，有温度仪表、压力仪表、流量仪表、物位仪表、成分分析仪表、过程控制仪表及其他类型仪表。在工业生产和实验室研究中，仪表的使用更加广泛且重要，因此仪表识别技术在工业自动化、过程控制和智能制造等领域具有广泛且深刻的应用价值。

目前工业仪表虽然种类繁多，但都基于平衡原理，包括力平衡、力矩平衡和电平衡等，按照功能可分类为气体、液体涡轮流量计，涡街流量计，电磁流量计等流量计量仪表以及压力开关、差压开关、压力变送器，差压变送器，液位开关，液位计，温湿度记录仪等工业用仪器。

（一）液晶数字类仪表：屏幕为液晶数字屏，常见为黑底红字、灰底黑字，数字和背景有明显区分，可能有多行数字。

液晶数字类仪表

（二）字轮数字类仪表：屏幕为字轮数字，采用上下滚动的方式刷新数字，可能有数字完全没有滚到中间而出现上下两个数字被截取一半的现象，一般在燃气表、电能表出现的比较多。

字轮数字类仪表

（三）指针类仪表：表盘为圆形或方形，依靠指针部分指示数值，一般关键点、位数、精度会有所不同，有的会出现两种圆盘指针，大圆盘和小圆盘。

指针类仪表1指针类仪表2

（四）多转轮仪表：有很多个小转轮加一行数字组成的仪表，一般水表居多。

多转轮仪表

（五）液位计：和温度计原理基本一致，用液体的形式显示数字。

液位计

（六）状态指示类：开关、刀闸、贮能状态等机械位置及电气指示检测　　状态指示灯自动识别。

状态指示类

（七）控制柜、控制箱：控制柜是按电气接线要求将开关设备、测量仪表、保护电器和辅助设备组装在封闭或半封闭金属柜中或屏幅上，一般一个控制柜会有各种各样的保护压板、开关、旋钮、指针仪表、数字仪表组成。

控制柜、控制箱

.仪表识别的方法

传统的仪表识别方法主要包括图像处理技术和模式识别技术。如边缘检测、二值化、特征提取等。

边缘检测

二值化

特征提取

这些方法已经在许多领域广泛应用，如工业自动化、过程控制、医学影像识别等。然而，这些传统方法的局限性也逐渐显现，例如对光照、噪声、遮挡等因素的敏感性较高，限制了其应用范围。近年来，深度学习算法的兴起为仪表识别技术带来了新的发展机遇。深度学习算法通过大量数据集，学习出对仪表图像的分类和识别能力，从而提高仪表识别的准确性和质量。

深度学习算法

.仪表识别的效果

一家机器人开发商，其所生产开发的一台机器人需要完成各种各样的巡检任务，客户现场的巡检需求千奇百怪，需要这家机器人公司不断研发算法，不断对机器人进行适配。因此该公司就需要寻找能方便他们集成开发的仪表识别算法服务商，有了智能仪表识别算法，就可以大大提升工作质量与准确率，机器人开发商也可以专注于机器人的业务开发，降低人员的开发成本。

目前有许多投入开发智能仪表识别算法的公司，例如西门子、施耐德、通用电气等。以禾思科技研发出的kikos智慧巡检视觉软件系统为例。该软件系统配合机器人、无人机、智慧相机、巡检工人等完成智慧巡检任务的标准软件，可用于电力巡检、火力巡检、水电巡检、风电巡检、输煤廊道巡检、升压站巡检、变电站巡检、35kv高压操作巡检、服务器机房巡检、工厂缺陷检测等多种场合。这套智能视觉软件系统结合智能算法，共同搭建了一个AI智慧平台。

智能仪表识别系统预置丰富的AI算法，可以进行模糊度判断，定位，识别，纠错；可以根据实际业务需求选择对应的算法使用；也可以通过简单的自定义模型来进行其他算法需求的定制。

以数字仪表为例：

智能仪表识别系统可用于识别所有数字仪表，支持所有液晶数字、字轮数字的仪表。主要采用目标检测+光学字符识别OCR的通用方法。使用基于深度学习目标检测的方法，在通用电表中可以快速找到需要识别的数字补位，然后使用文字识别的方法进行识别，准确率高于99%。轻松帮助企业实现私有化和互联网环境下的仪表识别算法能力的集成和二次应用开发。

检测成功后，系统会返回float类型的数值。

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