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HG-PT自动校准系统


传统校准方式比较繁琐,效率低、出错率高、时间长。随着计算机和深度学习技术的发展,采用人工智能的方法来替代人员的重复劳动,避免人为错误,缩短校准时间。 1、(1)基于深度学习的万用表数字识别 传统数字识别方法对图像进行灰度化、特征提取、噪声去除、二值化、形态学变化等操作,当光线或角度发生变化时,识别就会失败,因此需要设计一种鲁棒性强、自适应能力高的算法进行数字识别。基于深度学习的万用表数字识别通过采集标注一批训练数据,导出智能识别模型,具备泛化能力,能有解决环境变化引起的识别错误问题。 (2)基于模板匹配的新表添加识别方法  对于系统未见过的新表识别问题,设计一种基于模板匹配的新表识别方法,通过简单的标注步骤,实现快速部署能力。 (3)测试数据处理及校准报告自动生成方法  自动识别万用表示数后,与标准信号进行比较,自动进行误差分析和不确定度评定,生成校准报告 (4)开发数字万用表校准系统  完整的数字万用表校准系统,包含被测万用表信息录入、自动识别、自动存储、自动生成报告的全流程操作。  

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  • 传统校准方式比较繁琐,效率低、出错率高、时间长。随着计算机和深度学习技术的发展,采用人工智能的方法来替代人员的重复劳动,避免人为错误,缩短校准时间。

    1、(1)基于深度学习的万用表数字识别
    传统数字识别方法对图像进行灰度化、特征提取、噪声去除、二值化、形态学变化等操作,当光线或角度发生变化时,识别就会失败,因此需要设计一种鲁棒性强、自适应能力高的算法进行数字识别。基于深度学习的万用表数字识别通过采集标注一批训练数据,导出智能识别模型,具备泛化能力,能有解决环境变化引起的识别错误问题。
    (2)基于模板匹配的新表添加识别方法
     对于系统未见过的新表识别问题,设计一种基于模板匹配的新表识别方法,通过简单的标注步骤,实现快速部署能力。
    (3)测试数据处理及校准报告自动生成方法
     自动识别万用表示数后,与标准信号进行比较,自动进行误差分析和不确定度评定,生成校准报告
    (4)开发数字万用表校准系统
     完整的数字万用表校准系统,包含被测万用表信息录入、自动识别、自动存储、自动生成报告的全流程操作。

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