基于卷积神经网络的工业仪表读数识别

摘要

当前工业信息化飞速发展,很多生产设备更新换代效率低,同时某些关键位置的数据采集不适合采用数字化仪表,许多含有仪表的老式设备无法直接将表盘示数传入计算机中。因此,本文提出了基于卷积神经网络的工业仪表读数识别方法,利用核相关滤波算法确定表盘位置,利用卷积神经网络识别仪表读数。本方法的识别准确率可达96%,具有较高的收敛速度。