基于机器视觉的智能校准系统研究，首先对计量仪表检测及分类的任务是对摄像头拍摄到的实时图像进行目标检测，将图像中检测到的仪表用矩形框框选出来，并识别出其类型。本文的仪表读数识别研究是基于人工辅助实现的，所以目标定位只需要满足固定实验室及户外环境下的需求，解决了传统图像定位存在的效率低，抗干扰性弱等问题，通过对模型识别速度、准确度和模型体量的综合考量，为后续的仪表识别读数奠定基础。
第二是角度校正配准算法研究。由于固定位置不同，导致每次拍摄的角度发生变化，造成拍摄图像存在偏角和畸变，如果不进行校正，对于后续的仪表识别读数将造成很大的干扰，尤其对指针旋转角度的求解影响很大，因此经过目标定位后，需要通过角度校正配准算法实现对目标物的倾斜校正。本文采用基于SURF 特征的图像配准方法对仪表图像进行配准校正。最终通过参数矩阵来实现图像变换从而得到校正后的仪表图像，完成仪表的角度校正。
第三是仪表识别读数方法研究。数字式仪表识别研究包括数字提取、数字分割、小数点定位及数字识别等内容。拍摄的图片经过定位及分类模块后得到数字区域的边界框，通过将区域框内的 RGB 图像转换到 HSV 颜色空间下完成对显示数字的提取；再采用像素投影的方法对数字进行分割，提出自适应高度截取法实现对小数点位置的精准定位，最后采用穿线法对分割后的数字进行识别完成最终的读数。指针式仪表识别研究包括表盘中心定位、指针定位、量程及分度值提取、误差分析及校正等内容。通过引入文本检测网络数字识别网络对表盘数字文本进行定位和识别，再结合刻度提取算法完成对仪表的分度值计算；最后通过误差来源分析结合最小刻度角特征对读数进行修正。
第四是校准数据读数与处理研究。针对力学计量相关常见的力传感器、称重、扭矩等多个项目，开展读数专家系统研究，开发智能读数系统，实现峰值、平均、趋势等多种读数模式，为准确开展计量数据智能判读提供基础。
本项目在开展过程中，申请软著1项，《基于机器视觉技术的液晶显示测力仪自动校准系统V1.0》。发表技术论文2篇（已收录）：《基于机器视觉的力值计量数字仪表读数系统研究》、《力值计量仪表读数方法与自动校准技术研究》。