前言：Hello大家好，我是小哥谈。本案例针对工业仪表盘指针状态识别任务，采用YOLO26目标检测算法替代传统颜色分割方法。YOLO26可精准定位指针区域，结合几何后处理计算指针角度，再依据预设正常角度区间判定设备状态。相比HSV阈值分割，该方案对光照变化、表盘污渍及指针颜色差异具有更强鲁棒性，无需人工调参，泛化能力显著提升。通过数据标注、模型训练、角度计算与状态判定的完整流程，实现设备运行状态的实时、非接触式监测，为工业安全运维提供高效可靠的技术支撑。🌈 目录🚀1.场景说明🚀2.技术实现🚀1.场景说明在工业自动化生产场景中，仪表盘作为设备运行状态的重要视觉指示装置，其指针位置直接反映了压力、温度、流量等关键工艺参数是否处于安全区间。传统的人工巡检方式存在效率低、主观性强、难以实时连续监测等问题，尤其在高速运转的产线环境中，人工读取仪表不仅耗费人力，还可能因视觉疲劳导致误判。因此，构建一套基于计算机视觉的工业仪表状态自动识别系统，对于保障生产安全、提升运维效率具有重要的工程价值。本案例采用YOLO26算法作为核心检测框架，针对工业仪表盘图像中的指针目标进行精准定位与状