LabVIEW开发自动读取指针式仪表测试系统

在工业领域，尤其是煤矿、变电站和集气站等环境中，指针式仪表因其简单的结构、抗干扰能力强以及能适应高温高压等恶劣环境条件而被广泛应用于设备运行状态监视。然而，传统的人工读表方式不仅成本高昂，效率也较低。面对这一挑战，本案例展示了如何利用LabVIEW结合先进的深度学习技术，开发出一种实时性强、准确度高的多类指针式仪表自动读数系统。

为解决传统方法的缺陷，本项目采用了基于YOLOv5和ShuffleNet网络结合的目标检测模型，优化了在复杂环境下对不同体积的指针式仪表的检测效果。同时，通过透视变换矫正倾斜仪表并利用Retinex-Net技术对图像进行增强处理，有效提升了图像的清晰度和读数准确率。此外，采用改进的Hough圆变换进行特征提取，基于LabVIEW的NI视觉模块实现了自动读取示数的功能。这种结合了图像处理和机器视觉的方法大幅提升了系统的通用性和效率。

系统的核心在于LabVIEW平台的强大功能和灵活性。LabVIEW不仅支持与深度学习模型的集成，还能实现复杂的图像处理和数据分析功能。在硬件方面，选择了海康威视相机作为图像采集装置，与LabVIEW软件无缝对接。系统最终实现了对多类指针式仪表的高效读数，误差控制在+0~1%之间，完全满足工业基本要求。通过这一应用案例，LabVIEW的多功能性和在工业自动化领域的强大应用能力得以充分体现。

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