用LabVIEW融合深度学习与机器视觉技术，构建适用于复杂工业环境的多类指针式仪表自动检测系统。通过集成品牌硬件与优化算法架构，实现仪表实时定位、图像增强、示数读取全流程自动化，解决传统人工巡检效率低、误差大的问题，满足煤矿、变电站等场景的智能化监测需求。

应用场景

• 工业设备监控：煤矿通风设备压力表、变电站电压电流表、集气站流量仪表等圆形指针式设备的实时状态监测。

• 恶劣环境检测：适用于高温、高压、粉尘或辐射环境下的仪表数据采集，替代人工巡检。

硬件选型

软件架构

• 深度学习检测层：
  基于 YOLOv5 改进的 ShuffleNet-CA-YOLOv5 模型，通过 ShuffleNet 轻量化主干网络减少计算量，嵌入 CA 注意力机制提升小目标检测精度（平均精度 98.14%），实现复杂背景下仪表表盘的快速定位。

• 图像预处理层：

• 倾斜矫正：利用 ORB 算法提取特征点，结合 RANSAC 筛选匹配点，通过透视变换将倾斜仪表图像校正为正视图。

• 暗光增强：采用 Retinex-Net 深度学习模型，对比单尺度 / 多尺度 Retinex 算法，在保留色彩细节的同时提升图像清晰度。

• 特征提取与读数层：
  改进 Canny 边缘检测（5×5 滤波器 + 双边滤波）保留表盘轮廓，优化 Hough 圆变换算法（基于几何性质减少虚假圆）精确定位圆心，结合 LabVIEW 的 IMAQ Get Meter 2 VI 与 IMAQ Read Meter VI 控件，实现量程自动匹配与示数读取。

LabVIEW优势

• 图形化编程与硬件适配：通过 NI 视觉模块直接调用底层硬件接口，无需复杂驱动开发，缩短开发周期。

• 实时数据处理：利用 LabVIEW 数据流机制，将图像采集、算法处理、结果显示集成于同一实时循环，延迟 < 100ms。

• 人机交互界面：自定义开发可视化操作面板，支持多仪表类型切换、量程参数配置、历史数据存储（CSV 格式导出）。

架构对比

问题与解决

1. 小目标仪表漏检问题

• 问题：传统 YOLOv5 对直径 < 50 像素的仪表检测精度不足。

• 解决：替换主干网络为 ShuffleNet，引入 CA 注意力机制增强局部特征提取，在自制数据集上小目标检测率提升 12%。

2. 复杂光照环境适应性差

• 问题：暗光或强反光导致表盘刻度模糊。

• 解决：采用 Retinex-Net 深度学习模型，通过分解光照图与反射图，在煤矿井下低光环境下图像清晰度提升 30%。

3. 圆心定位精度不足

• 问题：传统 Hough 变换受噪声影响，虚假圆心误判率高。

• 解决：基于圆的几何性质（直角三角形直径定理）优化检测逻辑，结合 5×5 滤波器改进 Canny 边缘检测，圆心定位误差 < 1 像素。

LabVIEW特点

• 工业级可靠性：通过 LabVIEW 与 NI 硬件的深度集成，系统在山西某煤矿连续运行 6 个月，检测准确率稳定在 97.8%，远超人工巡检的 85% 正确率。

• 低代码开发优势：相比纯 Python 方案，开发周期缩短 40%，非编程人员可通过 LabVIEW 图形化模块快速配置检测流程。

• 跨平台部署能力：支持 Windows/macOS/Linux 系统，兼容 PXIe/CompactRIO 等工业控制器，满足不同场景的硬件适配需求。