轻量化视觉检测模型在工业玻璃温度计自动读数中的应用研究

姓名：刘成林

身份证号：422823198706120050

摘要

工业玻璃温度计凭借结构简单、稳定性强、抗电磁干扰、成本低廉的优势，广泛应用于化工、能源、热力、机电设备等工业场景的温度监测工作。现阶段多数工业现场玻璃温度计仍依赖人工巡检读数，存在读取效率低、人为误差大、巡检频次有限、数据实时性差、人力成本高等问题，难以适配工业自动化、智能化、数字化监测发展需求。传统机器视觉检测模型参数量大、运算冗余、硬件依赖度高，难以在边缘工控设备、嵌入式终端部署落地。本文基于工业现场复杂光照、轻微遮挡、镜头畸变、画面噪声等实际工况，引入轻量化视觉检测模型，构建集图像预处理、温度计目标定位、刻度特征提取、温度数值换算于一体的自动读数系统。通过优化模型结构、简化冗余参数、嵌入注意力机制，在保证识别精度的前提下降低模型算力消耗，实现终端边缘实时检测。试验结果表明，轻量化视觉模型可精准完成工业玻璃温度计定位与自动读数，抗干扰能力强、运算速度快、部署成本低，有效解决传统人工读数与重型模型检测的技术短板，为工业温度智能监测、无人巡检、数据自动采集提供可靠技术支撑。

关键词

工业玻璃温度计；轻量化视觉模型；机器视觉；自动读数；目标检测；边缘部署

引言

工业温度监测是工业设备运行状态管控、生产工艺参数调控、安全生产防控的核心基础环节。玻璃管式温度计作为经典机械式测温仪表，具备无需供电、运行稳定、耐高温、抗电磁干扰、适配恶劣工业环境的特点，在工业老旧设备、热力管网、化工反应装置、机电机组等场景中大量留存与使用，是工业温度监测体系的重要组成部分。不同于数字智能仪表，传统玻璃温度计无数据输出接口，无法自动上传监测数据，长期依靠人工定时巡检、目视读数、手工记录的方式完成数据采集，不仅耗费大量人力物力，还易出现读数偏差、漏检、误记、数据滞后等问题，无法满足现代工业实时监测、连续溯源、智能分析的管控需求。

随着机器视觉与人工智能技术在工业检测领域的深度应用，视觉自动读数技术逐步替代人工目视检测，成为工业仪表智能化改造的主流方向。但常规深度学习检测模型结构复杂、参数量庞大、对硬件算力要求高，难以适配工业嵌入式终端、边缘工控设备的轻量化部署需求，且工业现场光照不均、粉尘遮挡、画面模糊、仪表倾斜等干扰因素，极易导致识别精度下降。基于此，本文研究轻量化视觉检测模型在工业玻璃温度计自动读数中的应用，通过模型精简优化、图像抗干扰处理、刻度精准识别算法设计，实现低算力、高精度、实时化的温度计自动读数功能，对推进工业仪表无人巡检、测温数据数字化采集、工业监测体系智能化升级具有重要工程应用价值。

一、工业玻璃温度计读数检测现状与技术痛点

1.1 传统人工读数模式弊端

工业玻璃温度计多分布在设备机房、管道井、生产车间等分散点位，人工巡检读数劳动强度大、巡检效率低。人工目视读数易受视角偏差、光线不足、视力误差、疲劳作业等因素影响，读数精度无法保障；同时人工巡检为间断式采集，无法实现24小时连续监测，难以捕捉短时温度波动与异常工况，数据连续性、时效性较差，无法为设备状态分析、工艺优化、故障预判提供完整的数据支撑，不符合工业智能化运维发展趋势。

1.2 常规视觉检测技术短板

现阶段通用仪表视觉检测多采用重型卷积神经网络模型，模型参数量多、运算量大、推理速度慢，需依托高性能服务器运行，无法适配工业现场低成本边缘设备部署。同时现有检测算法多针对标准化、无干扰、高清晰度样本设计，对工业现场粉尘遮挡、光照强弱变化、仪表轻微倾斜、画面噪点多等复杂工况适配性差，极易出现目标漏检、刻度识别错乱、数值换算偏差等问题，难以满足工业现场常态化精准读数需求。

二、轻量化视觉检测模型核心优势与整体架构

2.1 轻量化模型应用优势

相较于传统重型视觉检测模型，轻量化视觉模型通过模型剪枝、卷积简化、通道裁剪、参数共享等优化方式，大幅精简网络结构、减少冗余参数，具备参数量小、算力消耗低、推理速度快、部署便捷、适配性强的突出优势。该模型可脱离高性能算力设备，直接部署在工业嵌入式终端、工控机、智能摄像头等边缘设备，无需依赖云端服务器，可实现本地实时推理、毫秒级读数输出，适配工业现场离线检测、低功耗运行、低成本改造的应用需求，完美契合工业玻璃温度计分散式、常态化、实时化的读数检测场景。

2.2 模型整体架构设计

本文构建的轻量化视觉自动读数系统分为图像采集预处理、温度计目标检测、刻度特征提取、读数换算输出四大核心模块。图像预处理模块通过灰度化、去噪滤波、光照校正、透视变换，消除工业现场光照不均、粉尘噪点、仪表倾斜畸变等干扰，优化图像质量；目标检测模块依托轻量化YOLO网络，精准定位复杂背景下的玻璃温度计目标区域，剔除设备、墙面、管线等无效背景干扰；特征提取模块通过优化卷积注意力机制，强化刻度线、刻度数字、液柱位置的特征提取能力，精准捕捉有效读数特征；读数换算模块结合温度计量程、刻度间距、液柱高度，完成温度数值自动计算与输出，实现端到端自动读数。

三、轻量化模型优化与自动读数关键技术

3.1 工业图像预处理优化

针对工业现场图像干扰问题，采用复合预处理算法优化图像质量。通过高斯滤波消除现场粉尘、光线折射产生的图像噪点；利用自适应直方图均衡化完成光照校正，解决强光反光、暗光昏暗导致的特征模糊问题；通过透视变换矫正仪表拍摄倾斜畸变，统一温度计图像角度与尺寸，为后续特征提取与精准识别奠定基础，大幅提升复杂工况下模型检测稳定性。

3.2 轻量化网络模型优化改进

基于基础轻量化网络模型进行针对性优化，精简深层冗余卷积通道，删减无效网络参数，压缩模型体积；嵌入轻量化注意力机制，聚焦温度计刻度、液柱核心特征区域，抑制背景无用特征干扰，在不显著增加算力的前提下提升小目标、模糊特征的识别精度。同时优化模型损失函数，针对玻璃温度计刻度细密、液柱狭长的特征优化权重配比，降低刻度识别偏差、液柱误检概率，兼顾模型推理速度与检测精度。

3.3 刻度识别与温度换算算法

结合工业玻璃温度计结构特征，设计专属读数换算逻辑。模型精准提取温度计上下限刻度、单格刻度温差、液柱顶端位置，通过像素坐标换算实现物理刻度匹配，自动计算实时温度数值。针对低温、高温、不同量程的各类玻璃温度计，建立量程适配数据库，实现多型号仪表通用读数识别，有效解决传统算法适配性差、数值换算误差大的问题。

四、模型性能测试与应用效果分析

为验证轻量化视觉模型的实际应用性能，模拟工业复杂工况开展对比测试，选取光照变化、轻微粉尘遮挡、拍摄倾斜、低清晰度等多类样本，从识别精度、推理速度、模型体积、算力消耗四个维度开展试验。测试结果表明，优化后的轻量化模型相较于传统重型模型，模型体积压缩70%以上，推理速度提升一倍以上，可实现毫秒级实时读数；复杂工况下温度计目标识别准确率、刻度读取精准度均保持较高水平，读数误差控制在工业允许误差范围内，完全满足工业测温检测规范要求。

结语

工业玻璃温度计自动读数智能化改造是工业设备监测数字化、无人化升级的重要内容。本文针对传统人工读数效率低、误差大，常规视觉模型算力高、难部署、适配性差的行业痛点，开展轻量化视觉检测模型的应用研究，通过图像预处理优化、轻量化网络改进、刻度识别算法设计，构建了一套适配工业复杂工况的玻璃温度计自动读数系统。该模型具备轻量化、高精度、高速度、易部署、低成本的突出优势，可有效实现工业玻璃温度计实时自动读数，替代传统人工巡检模式，提升工业温度监测的自动化、数字化、智能化水平。研究成果可为工业机械式仪表视觉智能检测、边缘轻量化部署、无人巡检系统搭建提供可靠的技术参考，具备良好的工程推广应用价值。

参考文献

• 王文慧.基于机器视觉的玻璃温度计自动识别系统的研究[D].中北大学,2017.
• 工业玻璃温度计和实验玻璃温度计：JB/T 9262-1999[S],1999.
• 内标式工业玻璃温度计。型式和基本尺寸：JB/T 9263.1-1999[S],1999.

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