摘要：针对现有技术中智能水表表盘位置信息获取不准确的问题,提出了一种创新的机械式水表智能检定装置及固定方法.该装置通过精密的模块化设计,包括采集模块、调节模块和中控模块,确保了高效和准确的表盘信息获取.采集模块负责捕捉智能水表的表盘和外轮廓图像,并实时上传至中控模块.中控模块则会根据接收到的信息,精确控制调节模块移动到对应位置.实践表明,该检定装置及固定方法能显著提高采集器对智能水表表盘信息采集的精确度.

摘要：针对机械式水表读数的现有图像识别方法识别成功率低、效率低的问题,开发了一种动态识别指针(或梅花轮)位置的图像识别方法.对被测水表进行摄像,自动定位、跟踪末位指针或梅花轮转动圈数和角度(坐标),实时图像识别转化为水量读数,结合计量标准器自动测量的实际累积水量,实现水表示值误差自动检定.设计了一套基于图像识别的质量法机械式水表串联自动检定装置,实现 6～10 台同规格DN(15-25)水表同时自动检定;图像识别成功率高于 99.9%,检定装置准确度等级达 0.2 级;与人工检定相比,检定时长从 23.5～43 分钟降低至 11～15 分钟,显著提升了水表检定工作质量和效率.

摘要：针对现有机械式水表检定装置检定精度不高以及检定效率低的问题,设计了一种基于多光源激光传感器的机械式水表自动检定装置。检定时,被检水表通水运转,末位指针持续转动,多光源激光传感器组依据测距原理获取指针转动的脉冲信号,然后将累计脉冲数换算成水表的累积体积示值,并与流经水表的实际体积对比计算得到示值误差。该检定装置提高了检定信号分辨力,减少了人为检定误差,实现了检定的自动化,提高了检定效率。

摘要：现有图像识别方法无法提高机械式水表读数的识别成功率及效率。针对这一问题开发了一种视觉识别水表指针位置的图像识别方法,以提高识别算法的效率和抗干扰能力。采用摄像系统对水表表盘拍照,采集检定前后各指针的静态位置并分析其角度,进而识别出检定开始时刻和终止时刻的水量示值,两者之差即为水表累积体积示值,结合计量标准器自动测量的实际累积水量,实现水表示值误差的自动检定。基于以上算法设计了一套机械式水表智能检定装置,一次可实现2~10台同规格水表同时全自动检定,图像解析度可达到1/30指针刻度,极大地提升了检定信号的分辨率;图像的采集、识别时间只需10 ms,识别成功率高于99.9%。

摘要：目前,机械式水表检定装置仍然大多依靠人工操作进行检定,存在检定过程耗时长、人力成本高、效率低下的问题。为了提高机械式水表检定的效率,设计了一种基于机器视觉的机械水表读数识别系统。该系统通过读取实时视频流获取机械式水表的图片,采用卷积神经网络构建水表读数识别系统。该系统根据视频流获取的水表图片,识别出机械式水表上的读数。最后,实验验证了所提出系统的有效性。