一种基于深度学习的膜盒压力表压力读取方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的膜盒压力表压力读取方法和系统，包括：基于历史膜盒压力表图像，对初始图像分割模型进行训练，获得图像分割模型；输入待分割膜盒压力表图像至图像分割模型，获取关键掩膜图像；利用二值法处理关键掩膜图像，提取关键掩膜图像中的指针轮廓；计算指针轮廓凸包的最小外接矩形；确定图像中膜盒压力表的指针基准点，指针中心点和指针顶点；以指针中心点为顶点，分别确定指针中心点至指针基准点、指针中心点至指针顶点形成的夹角A，建立膜盒压力表压力值与夹角A之间的线性关系，计算确定膜盒压力表压力值。本发明方法解决现有技术读取指针式仪表数据速度慢、精度低、易受环境干扰等问题。