压力表智能检测全流程！YOLOv8+PaddleOCR 实战解析?
工业场景中压力表读数全靠人工？教你用计算机视觉实现全自动检测！从目标检测到刻度识别，手把手拆解技术流程，工程师必收藏～
一、数据标注：用 LabelMe 打造专属数据集
? 工具：LabelMe 标注指针 + 刻度，矩形框标指针整体，控制点依次标指针尾部（起点）和头部（尖端），注意控制点顺序必须一致，避免后续坐标混乱！
? 格式转换：LabelMe 生成的 JSON 转 YOLO 格式，指针检测用目标检测标签，刻度数标用关键点检测标签（尾部、头部坐标）。
✅ Tips：拍不同角度、光照的压力表图片，覆盖 0-1/0-1.6 等多种量程，提升模型泛化能力～
二、模型训练：YOLOv8 同时搞定检测 + 关键点
? 双任务配置：
指针检测：识别指针整体位置，输出矩形框坐标；
关键点检测：定位指针尾部（原点）和头部（尖端），用于后续角度计算。
? 训练技巧：
数据增强：旋转 ±15°、高斯模糊、亮度调节，模拟真实工业环境；
损失函数：YOLOv8 原生支持关键点检测，重点优化尾部 / 头部定位误差（≤1 像素）。
三、刻度识别：PaddleOCR 剔除 “无效字符”
? OCR 流程：
用 YOLOv8 先框出刻度数标区域，输入 PaddleOCR 预训练模型（支持多语言、手写体）；
输出结果过滤：只保留数字（0-9）、小数点，剔除 “MC”“ABC” 等干扰字符（如图中错误检测案例）。
? 刻度匹配：
已知压力表量程分 4 类（0-1/0-1.6 等），每类最大刻度固定在右下角 45°，最小刻度 0 在左下角 45°；
统计 OCR 结果中符合标准刻度的字符数量，选匹配度最高的量程（例：检测到 0、0.8、1.2、1.6，锁定 0-1.6 量程）。
四、透视变换：建立极坐标系 “拉直” 表盘
? 核心思路：以指针尾部（关键点 1）为原点，顺时针建立极坐标系，假设最大刻度（如 1.6）在 45° 方向，刻度间隔均分 270° 量程（4 个主刻度夹角 67.5°）。
步骤分解：
确定 4 个基准点：
原点 O：指针尾部坐标（x0, y0）；
点 A（0 刻度）：左下角 45°，极坐标（225°, R）；
点 B（最大刻度）
总结：3 大核心价值
✅ 效率提升：单表检测耗时从 30 秒→1 秒，产线质检效率翻 30 倍；
✅ 精度保障：关键点定位误差＜0.5 像素，读数误差≤0.01% FS；
✅ 兼容性强：支持圆形 / 方形表盘、多量程自动识别，适配 95% 工业场景。
你在工业检测中遇到过哪些 “奇葩” 表盘？评论区聊聊解决方案～?
#计算机视觉 #工业自动化 #YOLOv8 #PaddleOCR #智能检测
工业场景中压力表读数全靠人工？教你用计算机视觉实现全自动检测！从目标检测到刻度识别，手把手拆解技术流程，工程师必收藏～
一、数据标注：用 LabelMe 打造专属数据集
? 工具：LabelMe 标注指针 + 刻度，矩形框标指针整体，控制点依次标指针尾部（起点）和头部（尖端），注意控制点顺序必须一致，避免后续坐标混乱！
? 格式转换：LabelMe 生成的 JSON 转 YOLO 格式，指针检测用目标检测标签，刻度数标用关键点检测标签（尾部、头部坐标）。
✅ Tips：拍不同角度、光照的压力表图片，覆盖 0-1/0-1.6 等多种量程，提升模型泛化能力～
二、模型训练：YOLOv8 同时搞定检测 + 关键点
? 双任务配置：
指针检测：识别指针整体位置，输出矩形框坐标；
关键点检测：定位指针尾部（原点）和头部（尖端），用于后续角度计算。
? 训练技巧：
数据增强：旋转 ±15°、高斯模糊、亮度调节，模拟真实工业环境；
损失函数：YOLOv8 原生支持关键点检测，重点优化尾部 / 头部定位误差（≤1 像素）。
三、刻度识别：PaddleOCR 剔除 “无效字符”
? OCR 流程：
用 YOLOv8 先框出刻度数标区域，输入 PaddleOCR 预训练模型（支持多语言、手写体）；
输出结果过滤：只保留数字（0-9）、小数点，剔除 “MC”“ABC” 等干扰字符（如图中错误检测案例）。
? 刻度匹配：
已知压力表量程分 4 类（0-1/0-1.6 等），每类最大刻度固定在右下角 45°，最小刻度 0 在左下角 45°；
统计 OCR 结果中符合标准刻度的字符数量，选匹配度最高的量程（例：检测到 0、0.8、1.2、1.6，锁定 0-1.6 量程）。
四、透视变换：建立极坐标系 “拉直” 表盘
? 核心思路：以指针尾部（关键点 1）为原点，顺时针建立极坐标系，假设最大刻度（如 1.6）在 45° 方向，刻度间隔均分 270° 量程（4 个主刻度夹角 67.5°）。
步骤分解：
确定 4 个基准点：
原点 O：指针尾部坐标（x0, y0）；
点 A（0 刻度）：左下角 45°，极坐标（225°, R）；
点 B（最大刻度）
总结：3 大核心价值
✅ 效率提升：单表检测耗时从 30 秒→1 秒，产线质检效率翻 30 倍；
✅ 精度保障：关键点定位误差＜0.5 像素，读数误差≤0.01% FS；
✅ 兼容性强：支持圆形 / 方形表盘、多量程自动识别，适配 95% 工业场景。
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#计算机视觉 #工业自动化 #YOLOv8 #PaddleOCR #智能检测
