摘要
测量仪表作为工业生产中重要的信息采集设备，其读数的准确性和实时性对保障生产安全、提高生产效率至关重要。
传统的仪表读数依靠人工巡检，存在效率低下、易出错等问题。
随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，基于图像处理的测量仪表定位方法成为了近年来研究的热点，为实现仪表读数的自动化、智能化提供了新的途径。
本文首先介绍了测量仪表定位的相关概念，包括数字图像处理、图像分割、特征提取、目标检测等。
然后，对现有的测量仪表定位方法进行了分类和综述，重点介绍了基于传统图像处理方法和基于深度学习方法的优缺点和适用场景。
最后，对未来测量仪表定位技术的发展趋势进行了展望，指出基于多传感器融合、跨域学习等方法的仪表定位将成为未来的研究方向。
关键词：测量仪表；图像处理；目标定位；深度学习；文献综述
1.引言测量仪表是工业生产过程中不可或缺的一部分，广泛应用于能源、化工、冶金等领域，用于监测和控制各种物理量，如温度、压力、流量等。
传统的仪表读数主要依靠人工巡检，工作人员需要定期到现场抄录仪表读数，这种方式存在着以下不足：
1.效率低下：人工巡检需要耗费大量的人力物力，特别是对于大型工厂和分布式生产系统，巡检工作量巨大，效率低下。
2.实时性差：人工巡检无法实时获取仪表读数，导致无法及时发现异常情况，容易造成生产事故。
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