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摘要
智能电表外观检测是智能电表检定流水线中重要环节，传统检定方法主要依靠人工，不仅费时而且误检率高。由于真实含缺陷样本数量稀少，无法构建数据充足的缺陷样本数据集，因此文中基于OCR检测正常字符，对未通过检测的字符进行缺陷检测。首先利用自建数据集训练一个能检测电气符号的OCR模型，并对每一类电表建立一个标准模板。针对文字检测漏检问题提出了通过模板信息与文字检测结果求取遗漏的待检测区域算法。针对缺陷检测容易误检漏检等问题设计了一个多维度缺陷检测算法。实验结果表明：设计的文本区域分割算法切分准确率能达到100%,OCR识别准确率为96.4%,缺陷检测准确率为98.3%,在RTX3060显卡条件下平均检测速度为0.524 s/张。所设计的方法满足工业检定流水线的检测精度与检测速度需求。
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