AI-on-the-edge-device项目：水表数字识别训练数据优化实践

背景与问题描述

在AI-on-the-edge-device项目中，用户反馈使用iPearl品牌水表时遇到数字识别准确性问题。该水表采用LCD显示屏，其特点是数字周围带有边框（frame），这种特殊结构导致现有AI模型在数字化识别过程中出现误判。具体表现为数字识别结果不稳定，尤其在边框与数字笔画间距较近的区域容易产生干扰。

技术分析

1. 显示特性影响
   iPearl水表的LCD显示屏采用独特的边框设计，边框与数字笔画之间的间距较窄。这种设计在传统OCR识别中属于干扰因素，因为：

   • 边框线条可能被误识别为数字笔画的一部分
   • 反光或阴影会导致边缘检测算法失效
   • 低对比度区域影响特征提取

2. 模型适配性
   项目默认使用的dig-cont 0611 s3模型未针对此类带边框数字进行专门训练。通过issue讨论发现，切换至dig-class100-0173-s2-q.tflite模型后识别准确率显著提升，说明：

   • 新模型可能包含更多带边框数字的训练样本
   • 网络结构对边缘干扰具有更好的鲁棒性
   • 量化方式优化减少了低质量图像的误判

解决方案验证

用户经过实际测试验证：

1. 保持相同硬件配置（摄像头参数、安装位置等）
2. 仅更换模型文件为dig-class100-0173-s2-q.tflite
3. 连续5小时运行监测显示识别准确率达标

最佳实践建议

对于类似场景的开发者建议：

1. 模型选型

   • 优先测试项目提供的多个预训练模型
   • 关注模型说明中是否包含"frame"或"border"相关训练数据

2. 数据采集

   • 若需自定义训练，应采集0-9每个数字的多角度样本
   • 确保样本包含边框在不同光照条件下的表现

3. 性能优化

   • 可尝试调整预处理参数（如二值化阈值）
   • 考虑添加数字位置校验逻辑，排除边框误识别

总结

该案例展示了AI-on-the-edge-device项目在实际工业场景中的灵活应用。通过模型替换快速解决问题的方式，体现了：

• 开源项目持续优化训练数据的价值
• 模块化设计便于功能扩展
• 社区协作对问题定位的效率提升

对于其他智能表计项目，此经验说明设备物理结构差异必须纳入AI训练考量，选择适配的模型比调整参数往往更有效。