【摘 要】
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数显仪表因精度高、易读取、可设置等优点被广泛应用于工业生产车间,然而部分数显仪表不具备数据接口,需要依赖人工完成读数,因此,实现数显仪表的自动读取是提高生产效率的有效手段。目前,对于数显仪表的自动识别技术已经非常成熟,然而在复杂多变的工业环境下,环境因素和人为因素的干扰会导致数显仪表的位置不固定,而对于非固定式数显仪表的自动识别技术研究尚缺。本文针对工业环境下的非固定式数显仪表自动识别技术展开了研
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数显仪表因精度高、易读取、可设置等优点被广泛应用于工业生产车间,然而部分数显仪表不具备数据接口,需要依赖人工完成读数,因此,实现数显仪表的自动读取是提高生产效率的有效手段。目前,对于数显仪表的自动识别技术已经非常成熟,然而在复杂多变的工业环境下,环境因素和人为因素的干扰会导致数显仪表的位置不固定,而对于非固定式数显仪表的自动识别技术研究尚缺。本文针对工业环境下的非固定式数显仪表自动识别技术展开了研究,结合深度学习和模式识别方法,有效解决工业环境下的数显仪表自动识别问题。本文主要的研究工作如下:（1）针对工业环境下的数显仪表检测问题,提出一种基于DECA注意力机制的轻量级目标检测算法。算法包括Shuffle-Reduce模块、DECA注意力机制模块和CIoU损失项。首先,使用Shuffle-Reduce模块替换Tiny YOLOv3主干网络,实现模型的轻量化。然后,将DECA注意力机制模块嵌入到网络模型中,提高模型对仪表的特征表达能力。最后,引入CIoU损失项重新设计模型损失函数,让预测框更接近于数显仪表真实框。在公开数据集和实际工业数显仪表数据集上的实验表明,相较于其他算法,该算法不仅大幅度降低了模型参数量,还提高了检测速度,并拥有相当的检测精度,满足实际工业生产环境下的数显仪表检测需求。（2）针对倾斜角度不固定的数显仪表识别问题,提出一种基于最佳外接矩形数字分割算法。算法包括图像预处理、数字分割和数字识别三个步骤。首先,使用Gamma变换得到对比度增强的数显仪表图像。接着,通过Suzuki外轮廓跟踪算法提取出数字外边界信息,针对传统凸包算法存在的点集信息单一问题,提出一种基于Graham Scan的凸包节点分离算法计算数字外轮廓凸包。然后,针对MABR算法无法准确分割存在边缘腐蚀的数字区域问题,提出最佳外接矩形数字分割算法鲁棒准确地分割出数字区域。最后,通过七段特征检测法完成数字识别。实验结果表明,该算法相比较之前的算法具有更好的鲁棒性,显著提高了数字识别准确率。（3）制作了实际工业生产环境下的数显仪表图像数据集,并在浙江永杰铝业企业车间搭建了一套数显仪表智读系统,包括硬件部分和软件部分中数显仪表自动识别算法的设计。表明了本文算法在真实工业生产环境下具有实际应用价值。
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