摘要
本发明公开了一种α、β表面污染仪屏幕示数识别方法及系统,该方法包括:获取α、β表面污染仪屏幕图像作为样本数据集,并对其进行标注;建立用于检测图像中的数字、乘数“×1000”和单位的目标检测模型,并训练该模型;利用目标检测模型对屏幕图像进行识别,得到数字和单位的边框位置信息;对识别后的图像进行图像处理及数值识别,输出屏幕示数。该方法适配多种型号,通过深度学习模型实现屏幕示数的自动识别,减少人工成本,提高施工效率。其优点在于提高检定准确性,降低成本,并适应多种工作环境。
技术关键词
表面污染仪
示数识别方法
屏幕
识别系统
数据采集模块
卷积神经网络模型
数值
像素格式
图像处理模块
存储模块
深度学习模型
样本
计算机
输出模块
格式化
可读存储介质
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