[发明专利]一种基于深度学习的智能化仪表检测方法有效

专利信息
申请号: 201810678678.3 申请日: 2018-06-27
公开(公告)号: CN108627794B 公开(公告)日: 2020-09-29
发明(设计)人: 方汝松;朱雷;穆科明 申请(专利权)人: 方汝松
主分类号: G01R35/02 分类号: G01R35/02
代理公司: 江苏海越律师事务所 32402 代理人: 唐小红
地址: 311122 浙江省杭州市余杭*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的智能化仪表检测方法,包括:通过相机拍摄仪表图像,工控机对图像进行预处理,并通过图像数字识别技术读取仪表数值;对读取的仪表数值数据进行分析处理,做出结果预测和判断;如果分析判断仪表已经损坏,则发出仪表更换报警,并作出相应的停机处理;如果仪表工作正常,但数值超出仪表的安全范围,则发出警报并立刻停止设备运行;对历史数据和之前的处理判定进行智能学习,并将其返回给系统,不断完善数据分析处理和系统预判,通过不间断的机器自我学习,提高其预判的准确性。本发明具有智能化程度高、具有预判能力的优点,并且通过历史数据及历史判定不断的自我完善预判方法,提高智能预判能力。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 智能化 仪表 检测 方法
【主权项】:
1.一种基于深度学习的智能化仪表检测方法,其特征在于包含以下步骤:S1:通过相机拍摄仪表图像,并将图像传回工控机,工控机对图像进行预处理,并通过图像数字识别技术读取仪表数值;S2:对读取的仪表数值数据进行分析处理,通过与历史数据和设备检测相关数据结合分析,做出结果预测和判断;S3:如果根据已有数据和判断方法无法做出准确判断,则暂不做出判断,并进行重复读取仪表数据,再进行判断;S4:如果读取的数值经分析认为可靠,并且在仪表正常范围内,则判断仪表和设备一切工作正常,并按原程序的设定周期性读取数据,并进行数据存储和分析处理;S5:如果分析判断仪表数值开始趋于不准,仪表开始损坏,但还能继续工作,则按程序设定进行周期性读取数据并分析处理,同时发出仪表更换预警;S6:如果分析判断仪表已经损坏,则发出仪表更换报警,提醒尽快更换仪表,并作出相应的停机处理;S7:如果仪表工作正常,但数值超出仪表的安全范围,则发出警报并立刻停止设备运行;S8:对历史数据和之前的处理判定进行智能学习,并将其返回给系统,不断完善数据分析处理和系统预判,通过这种不间断的机器自我学习,提高其预判的准确性。
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