水表的准确度对节能降耗具有重要的意义,我国规定水表在进入市场前必须进行质检。目前,国内绝大部分的水表检定站仍采用以人工检定为主导的水表检定方法,长期重复的工作和个人主观因素的影响,使得水表检定效率和准确度都不理想,因此,研发一种水表自动检定系统来替代人工检定成为水表检定行业的迫切需求。本文以国内某水表检定站的冷水水表检定为研究对象,设计了一套基于机器视觉的冷水水表自动检定系统,实现了五种不同口径冷水水表的自动检定。首先,根据检定系统的性能指标,对系统中的硬件平台和软件平台分别进行了方案设计。通过对比实验,完成了视觉器件的选型工作,设计了一套面向表盘面图像采集的打光方案,保证了图像采集过程中光照环境的稳定,完成了冷水水表检定的硬件视觉平台。然后对冷水水表中的指针和字轮识别分别进行了研究。指针读数的识别采用Hough梯度圆检测对子表盘区域定位,通过最小二乘法拟合出指针转动的轴心,以指针转动轴心为圆心依次创建三个同心圆,计算指针轮廓与同心圆的交点,求出指针转动的斜率并转换成相应的转动刻度值,实现了不同口径冷水水表指针读数的准确判读。字轮读数的识别通过迁移学习的方法,使用预训练后的卷积神经网络对创建的数据集进行训练和分类工作,实现字轮中字符的准确识别,有效的解决了字轮中混合数字容易误识别的问题。最后,在Microsoft Visual Studio 2010平台上开发了一套基于机器视觉的冷水水表自动检定软件,实现检定过程中的人机交互和历史数据保存和分析。水表自动检定系统已经成功应用在某水表检定站,现场实验证明了本文提出算法的可行性,在检定效率上明显优于传统的人工检定法,具有较好的应用推广价值。