[发明专利]一种基于深度学习的数字万用表示值自动校准方法在审
| 申请号： | 201910264785.6 | 申请日： | 2019-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN109946636A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 孙磊;孙斌;赵玉晓 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G01R35/00 | 分类号： | G01R35/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的数字万用表示值自动校准方法。本发明通过在相同环境下进行图像采集训练深度学习算法，校准时通过深度学习算法识别万用表示值中的单个数字图像，最后通过所校准的万用表档位确定示值的小数点位置。本发明可实现自动读取万用表示值、计算误差与不确定度、生成检定报告，与传统的人工读数记录处理数据的校准模式相比，其大大提高了工作效率，减小了人为因素带来的误差，有利于实现全面的质量管理。 | ||
| 搜索关键词： | 万用表 数字万用表 学习算法 自动校准 小数点位置 不确定度 档位确定 工作效率 计算误差 记录处理 检定报告 人工读数 人为因素 数字图像 图像采集 校准模式 自动读取 传统的 校准 减小 质量管理 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的数字万用表示值自动校准方法，其特征在于包括以下步骤：1） 校准前事先在暗箱中由光源照明通过相机采集万用表示值图像，将示值图像进行分割得到单个数字图像，将得到的单个数字图像按“0”～“10”分类离线训练深度学习算法；2） 校准时待校准万用表同样置于由光源照明的暗箱中，待标准器产生的标准信号稳定输出到待校准万用表后，通过相机采集万用表示值图像并分割得到单个数字图像，将得到的单个数字依次通过深度学习算法进行识别得到每个数字图像分别属于“0”～“10”的类别，组合得到识别结果；3） 根据待校准万用表的所选档位确定示值的小数点位置对识别结果进行修正得到最终的识别示值，将识别示值与标准信号值比较，计算误差分析不确定度，给出校准报告。
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