【摘 要】
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在复杂性的工业环境中,传统的仪表检测主要依靠人工,此方式虽然精确但是劳动强度大,效率低。随着嵌入式仪表的增多以及人力成本的增加,使用机器视觉进行仪表自动化检测是时代所需。在实际检测中受客观环境影响,仪表读数精度相对较低。为解决仪表检测的难题,在定位算法中,优化以Single Shot Multi Box Detector(SSD)为基础的深度学习算法,提高仪表定位精度。在读数算法中,针对Zhang
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在复杂性的工业环境中,传统的仪表检测主要依靠人工,此方式虽然精确但是劳动强度大,效率低。随着嵌入式仪表的增多以及人力成本的增加,使用机器视觉进行仪表自动化检测是时代所需。在实际检测中受客观环境影响,仪表读数精度相对较低。为解决仪表检测的难题,在定位算法中,优化以Single Shot Multi Box Detector(SSD)为基础的深度学习算法,提高仪表定位精度。在读数算法中,针对Zhang并行细化算法进行优化,消除畸变和像素冗余提升读数精度。最后提出一种基于集成学习思想的仪表检测系统。本文的
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