水表PMMA字轮盒热流道注塑模具设计

通过对水表PMMA字轮盒的结构和成型工艺分析,设计了其热流道注塑模具的总体结构,并详细介绍了热流道系统的结构和先复位机构。采用该模具成功实现了以热流道形式对字轮盒进行大批量自动化生产。

基于深度学习的字轮式水表读数检测与识别

现实中拍摄的字轮式水表图像的读数区域存在不同的位数和旋转角度的问题,这些问题对识别准确率造成很大的影响。针对这种情况,提出一种基于深度学习的水表读数检测与识别算法。该方法使用改进的圆盘检测算法来对水表圆盘进行检测;采用一种改进的多方向全卷积网络检测出水表的读数区域,同时提出一种图像旋转矫正算法,实现对水表读数区域的矫正与分割;对于读数识别,设计一种轻量级的神经网络,减少模型大小和加速训练过程的同时保持较高的识别精度。实验结果表明,该方法的圆盘检测率从93.97%提高到了96.38%,读数区域检测模型对不同类型的水表读数区域具有较好的检测效果,识别模型的大小从8.77 MB减少到7.32 MB,模型的训练和测试时间短,准确率达到96.44%。

基于YOLOv5的水表字轮读数自动识别方法

基于水表公司内实地采集的一批检定水表数据集,通过数据增强扩增数据集,标注表盘和字轮框数据集并训练模型,实现水表表盘区域和字轮区域定位;标注水表机械字轮的半字符的数据集,在PyTorch框架下搭建YOLOv5算法环境,采用YOLOv5s网络模型进行训练。实验结果表明,该方法的字轮数字识别训练模型的mAP@0.5:0.95值达到0.95,字轮字符识别的整体准确率达到93.85%,与模板匹配方法相比准确率提高了5.58%,其中半字符识别准确率提高了9.15%,有效解决了水表字轮半字符识别错误率高的问题,在水表等仪表读数的自动化改造方面具有一定的应用价值。

水表PMMA字轮盒热流道注塑模具设计

通过对水表PMMA字轮盒的结构和成型工艺分析，设计了其热流道注塑模具的总体结构。并详细介绍了热流道系统的结构和先复位机构。采用该模具成功实现了以热流道形式对字轮盒进行大批量自动化生产。