【摘 要】
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在设备监测领域,指针式仪表抗电磁干扰能力强,且能适应高温高压等恶劣的工业现场环境,被广泛应用于电力行业以及环境较为恶劣的工业制造现场。采用人工巡检读表的方式人力成本高,效率低,当设备运转异常时不能够及时发现,极易发生安全事故。随着机器视觉技术的发展,通过巡检机器人对指针式仪表进行读数自动识别成为一种新的趋势。然而巡检机器人获取的仪表图像存在背景干扰大、仪表类型多样、仪表倾斜等问题,导致传统算法无法
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在设备监测领域,指针式仪表抗电磁干扰能力强,且能适应高温高压等恶劣的工业现场环境,被广泛应用于电力行业以及环境较为恶劣的工业制造现场。采用人工巡检读表的方式人力成本高,效率低,当设备运转异常时不能够及时发现,极易发生安全事故。随着机器视觉技术的发展,通过巡检机器人对指针式仪表进行读数自动识别成为一种新的趋势。然而巡检机器人获取的仪表图像存在背景干扰大、仪表类型多样、仪表倾斜等问题,导致传统算法无法适应巡检机器人进行自动读数。针对上述问题,本文从表盘区域定位、仪表类型识别和仪表自动读数三个方面展开研究
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核能是一种综合经济效益卓越的可替代矿物燃料的清洁能源,可以通过取代化石燃料的使用来减少温室气体的排放,为缓解气候灾害等环境方面问题发挥重要作用。但随着铀矿的开采利用和研发过程中所产生大量的含放射性核素废液,环境中放射性物质不断积累,对人体健康造成了极大的而危害,并且引起的环境和公共健康问题也日趋严重。为了解决和防控含铀废水的污染问题,将可溶性U(Ⅵ)还原为不溶性U(IV)的氧化物已被公认为是降低铀