一种基于深度学习的指针压力表自动检定方法

本发明公开了一种基于深度学习的指针压力表自动检定方法，涉及压力表检定技术领域，该方法利用集成LED补光灯和轻敲装置的摄像头模块获取被检指针式压力表图像，对图像进行预处理得到高质量的被检表图像。运行本地化部署的深度学习目标检测模型，识别并定位压力表数字刻度等关键位置点。使用OCR识别模型对关键参数信息图像进行文字识别，利用等差数列规律对刻度值进行校验与修正。通过计算中心点指向零点和指针端点的向量夹角，使用向量叉乘和点乘方法得到指针相对零位的初始角度。通过角度计算方法得到被检表读数。将检定过程数据保存至本地数据库，本发明实现了压力表检定的全自动化，提高了检定效率和精度。