指针式压力表自动读数系统设计与实现摘要指针式压力表作为工业测量领域的关键设备，其读数的准确性和时效性对工业生产安全至关重要。传统人工读数存在效率低、易出错等问题，难以满足智能化生产的迫切需求。本文设计并实现了一套基于YOLOv8与YOLOv11的指针式压力表自动读数系统。系统支持视频流/摄像头实时输入，通过深度学习目标检测模型定位仪表区域，结合图像预处理、倾斜校正、分割拟合等图像处理技术实现精准读数，并通过PyQt5图形界面进行交互展示，最终生成包含检测结果的PDF报告。本文系统对比了YOLOv8与YOLOv11在指针式压力表检测任务上的性能差异，详细阐述了各模块的技术原理与实现细节，为工业仪表智能化读数提供了完整的解决方案。一、引言1.1 研究背景与意义指针式压力表凭借结构简单、可靠性高、成本低廉及抗电磁干扰能力强等优势，被广泛应用于压力、速度、液位和电阻等物理量的瞬时值测量。在石油化工、电力能源、水利工程等工业领域，压力表扮演着设备状态监控和安全预警的重要角色。然而，当前工业现场的压力表读数仍以人工巡检为主，这种方式不仅劳动强度大、效率低下，而且在高温、高压、高辐射等危险环境中存在安全隐患，同时人工读数的误差也相对较大。随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，基于机器视觉的仪表自动读数已成为工业智能化的重要研究方向。通过摄像头采集仪表图像，利用图像处理和深度学习算法自动识别指针位置并计算读数，可以实现全天候、无人化的仪表监控，对推动工业4.0和智能制造具有重要意义。/