基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法

针对仪表图像自动识别中倾斜仪表产生的读数误差,提出一种基于深度学习的圆形指针式仪表快速倾斜校正方法,可以实现仪表图像的倾斜校正和旋转校正.该方法利用卷积神经网络提取以表盘刻度数字为中心的关键点,并采用最小二乘法对关键点进行椭圆拟合,结合椭圆变换理论使用透视变换对仪表图像进行第1次倾斜校正,再根据一对关于仪表竖直中轴线对称的关键点计算仪表相对于水平方向的旋转角度,以拟合椭圆的几何中心为旋转中心,旋转仪表图像实现第2次校正.在变电站真实环境下采集图像数据,验证方法性能.实验结果表明,该方法相对于传统方法鲁棒性更好,校正有效率达到100%,平均校正时间为0.45 s,满足实时校正需求,识别校正后的仪表图像读数的平均相对误差降低到3.99%,平均参考误差降低到0.91%,充分显示该校正方法的有效性.

利用煤矿通风仪表测调建筑通风空调系统

通过对大型建筑物通风空调系统的测试及调整,探讨了应用煤矿通风安全测试技术,因地制宜解决大型建筑暖通工程的测试及调整。

电子式车速里程表、转速表误差分析

文章阐述电子式车速里程表指示值和车辆实际速度不同的原因及如何选择合适的仪表传感器和显示仪表的校正原理。

带钢称重设备在宝钢1800冷轧厂的应用

称重技术被广泛应用于工农业、科研、交通、内外贸易等各个领域,与人民的生活紧密相连。文中所指的工业称重仪表主要应用于带钢的称重,是将机械、电气、电子、计算机、自动控制结合在一起的计量设备。称重仪表性能的好坏直接影响到生产企业的经济效益。文章主要从设备的调试和维护阐述了称重设备系统。