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1. 简介

工业表计（如压力表、电表、气表等）在工控系统、能源管理等领域具有重要应用。然而，传统人工抄表不仅工作量大、效率低，而且容易产生数据误差。近年来，基于深度学习的目标检测方法在工业检测中展现出极大优势，其中YOLO（You Only Look Once）系列模型因其端到端的检测流程和实时性备受关注。本文以YOLO11为基础，构建了一套完整的表计检测系统，实现对表计区域的自动识别与裁剪，为后续的读数识别奠定基础。

2. 系统架构与实现方法

本系统主要分为两个模块：表计检测模型训练模块与检测后预测模块。下文分别介绍这两个模块的实现细节。

2.1 表计检测模型训练

在训练阶段，系统利用YOLO11模型对采集到的表计图像进行目标检测模型训练，主要步骤如下：

1. 模型构建与权重加载
   利用Ultralytics的YOLO库，根据自定义的配置文件（yolo11.yaml）构建模型，并加载预训练权重（yolo11n.pt）。

   from ultralytics import YOLO
   import warnings
   warnings.filterwarnings("ignore")if __name__ == '__main__':# 模型配置文件与预训练权重路径yolo_yaml = "/root/cv/task_0/yolo_model/yolo11.yaml"yolo_pt = "/root/cv/task_0/yolo_model/yolo11n.pt"data_yaml = "/root/autodl-tmp/meter_data/meter_detect/dataset.yaml"# 构建模型并加载预训练权重model = YOLO(yolo_yaml)model.load(yolo_pt)# 开始训练，设置训练数据、迭代次数及图像尺寸results = model.train(data=data_yaml, epochs=200, imgsz=640)
   

   以上代码展示了如何通过加载模型配置与权重，利用自定义数据集进行200个epoch的训练。数据集的配置文件中包含了表计的标注信息，确保模型能够在多样化环境下学习到稳定的表计特征。

2. 数据预处理与增强
   为了提升模型在复杂场景下的泛化能力，对原始数据进行了旋转、缩放、模糊等数据增强操作，增强模型对光照、遮挡等干扰因素的鲁棒性。

2.2 表计检测预测模块

在预测阶段，训练好的模型用于对新的表计图像进行检测，主要流程包括加载模型、对输入图像进行检测、裁剪出目标区域及保存检测结果。代码实现如下：

import cv2
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from ultralytics import YOLO# 加载训练好的自定义模型
model = YOLO('/root/cv/task_0/runs/detect/train5/weights/best.pt')# 指定保存预测结果的目录
output_dir = '/root/cv/test/task_0_result'
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)# 对单张图片进行预测
image_path = '/root/cv/test/detected_meter/test.jpg'
results = model(image_path, conf=0.60, save=False)# 读取原始图像并转换为RGB格式（用于显示）
frame = cv2.imread(image_path)
frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 遍历检测结果，提取目标边界框并保存目标图像
for idx, result in enumerate(results):# 获取检测结果中的边界框数据boxes = result.boxes.cpu().numpy()for i, box in enumerate(boxes.data):l, t, r, b = box[:4].astype(np.int32)  # 左、上、右、下坐标conf, id = box[4:]  # 置信度与类别id = int(id)# 裁剪出目标区域图像target_image = frame[t:b, l:r]target_image_path = os.path.join(output_dir, f"target_{idx+1}_{i+1}.jpg")cv2.imwrite(target_image_path, target_image)# 在原图上绘制检测边界框和类别置信度cv2.rectangle(frame_rgb, (l, t), (r, b), (0, 0, 255), 2)cv2.putText(frame_rgb, f"{model.names[id]} {conf * 100:.1f}%", (l, t - 10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)# 显示检测结果图像
plt.imshow(frame_rgb)
plt.show()# 保存整体检测结果图像
image_name = image_path.split("/")[-1]
output_image_path = os.path.join(output_dir, image_name)
cv2.imwrite(output_image_path, cv2.cvtColor(frame_rgb, cv2.COLOR_RGB2BGR))
print(f"Prediction result saved to: {output_image_path}")

在预测流程中，首先通过加载最佳权重文件获得训练好的模型，然后对目标图像进行预测。检测结果中，模型会返回多个边界框，每个边界框包括位置信息、置信度以及类别信息。根据这些信息，可以对检测区域进行裁剪，保存为单独的图像，同时在原图上绘制检测框和置信度文本以便直观展示检测效果。

3. 实验结果与讨论

3.1 实验设置

• 数据集：所使用的数据集为采集自工业现场的表计图像，涵盖不同类型、不同角度和多种光照条件下的表计图像。
• 训练参数：设置训练轮数（epochs）为200，图像尺寸（imgsz）为640，并采用适当的数据增强策略以提高模型鲁棒性。
• 检测阈值：在预测阶段，置信度阈值设为0.60，确保输出的检测结果较为准确。

3.2 实验结果

通过训练与预测流程，YOLO11模型在表计检测任务中展现了较高的准确性和实时性。模型能够在复杂背景下准确定位表计区域，并将目标区域有效裁剪出来，为后续的表针和刻度关键点检测提供了稳定的输入。检测结果图像中，边界框标注清晰，类别与置信度信息准确显示。

3.3 讨论与改进方向

尽管实验结果表明系统在表计检测上具有较好表现，但仍存在一些挑战：

• 小目标检测问题：部分边缘模糊或尺寸较小的表计在复杂背景中检测精度稍低，需要进一步优化模型结构或采用多尺度训练策略。
• 环境光照影响：在低光或强反射场景下，表计检测效果受到一定影响，数据预处理与增强手段仍需改进。
• 实时性与部署：考虑到工业现场对实时监控的需求，未来工作中将着重研究模型轻量化与边缘计算方案。

4. 小结

本文基于YOLO11模型实现了工业表计的自动检测，构建了一套从数据预处理、模型训练到目标检测与结果展示的完整流程。实验结果验证了该方法在复杂工业环境下的高效性和准确性，为后续表针和刻度的关键点检测与自动读数识别提供了坚实基础。未来工作将进一步优化检测精度和实时性，以适应更为复杂的工业应用场景。