流量仪表标定装置是计量部门和仪器生产厂商进行检定测试的重要设备。在多批量、高精度的标定场景下,任何设备老化及零部件的微小改变都有可能影响标定精度。因此,实现标定装置运行状态的实时监测、健康程度的快速评估,对提升标定装置稳定性、可靠性、企业生产效率及产品质量有重要意义。本文对某仪表公司的液体流量仪表标定装置进行调研分析,针对运行状态监测不全面、设备健康程度掌握不及时等问题,展开了对流量仪表标定装置监测与健康评估的研究。具体研究内容如下:利用故障树梳理标定装置运行的关键参数并对其监测,针对其中管路液漏状态不易识别的问题,研究标定管路的液漏图像监测方法。利用改进数据增强后的目标检测算法,配合帧差法与混合高斯背景模型搭建了液漏识别模型,实现了静态背景下的液漏运动目标提取。最后通过实验分析表明,该液漏识别模型有较好的检测效果和实时性,且降低了包含反光特征背景下的液漏识别误诊率。针对监测数据存在不均衡、无标签等问题,本文研究了基于支持向量描述（Support Vector Data Description,SVDD）的标定装置健康评估方法。将参数特征向量作为训练样本,采用SVDD建立超球面模型,并将超球面边界作为参数特征的最大劣化程度,对健康状态进行分级模糊评估。最后通过实例分析,该方法能在一定程度反应设备的真实健康状态,提高了标定装置健康评估的及时性。开发了流量仪表标定装置监测与健康评估系统。本文对标定装置运行数据进行采集与监测,将管路液漏识别模型和健康状态评估算法嵌入到软件平台中。实现对装置标定流程的实时状态监测与健康评估功能,提升了流量标定过程的可靠性与稳定性,为企业生产设备的信息化、智能化健康管理做出探索。