为提高变电站巡检机器人进行指针式仪表自动读数的准确性和实时性,提出一种基于OpenVINO的变电站指针式仪表读数方法。通过关键算法的改进及OpenVINO工具的加速,样机系统对同质量图片的检测和识别速度达到78 ms,相对于TensorFlow框架提升了约40倍。通过对比改进前后Mask R-CNN的表盘分割效果、表盘矫正前后的表盘分割效果对仪表读数精确度的影响,可知在仪表自动读数阶段,仪表读数的准确度得到有效提升。