用途场景
研发
实验室研发、新产品开发、技术研究
生产
生产线检测、工艺控制、制造过程监控
品控
质量检验、来料检测、成品测试
合规认证
计量检测、仪器校准、精度验证
教学实训
教学实验、技能培训、实训演示
维修
设备维修、故障诊断、维护保养
规格参数
传统校准方式比较繁琐，效率低、出错率高、时间长。随着计算机和深度学习技术的发展，采用人工智能的方法来替代人员的重复劳动，避免人为错误，缩短校准时间。
1、（1）基于深度学习的万用表数字识别
传统数字识别方法对图像进行灰度化、特征提取、噪声去除、二值化、形态学变化等操作，当光线或角度发生变化时，识别就会失败，因此需要设计一种鲁棒性强、自适应能力高的算法进行数字识别。基于深度学习的万用表数字识别通过采集标注一批训练数据，导出智能识别模型，具备泛化能力，能有解决环境变化引起的识别错误问题。
（2）基于模板匹配的新表添加识别方法
对于系统未见过的新表识别问题，设计一种基于模板匹配的新表识别方法，通过简单的标注步骤，实现快速部署能力。
（3）测试数据处理及校准报告自动生成方法
自动识别万用表示数后，与标准信号进行比较，自动进行误差分析和不确定度评定，生成校准报告
（4）开发数字万用表校准系统
完整的数字万用表校准系统，包含被测万用表信息录入、自动识别、自动存储、自动生成报告的全流程操作。
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