基于机器视觉的压力表全自动化检定系统

简介

针对人工检定压力表时存在的效率低下且目视读数易引入误差等问题,设计一套基于机器视觉的压力表全自动化检定系统,并开发配套的控制软件和识别算法。控制软件面向自动化过程设计,引入多线程、容器化和监听事件技术,协调控制PLC、机械臂、工业摄像头、标准压力发生器等硬件,实现检定过程全自动化,且支持多块压力表同时检定。考虑到工控机配置低的情况,结合深度学习模型Paddle和OpenCV库设计一种轻量化的识别算法,该算法不仅占用内存少、运算速度快,而且识别信息更加丰富、识别准确率更高。实验结果表明该系统能够有效提升检定效率,减少人为误差,具有应用和推广价值。