指针式仪表由于使用方便、可靠性高、价格便宜等优点,是目前工业测量领域大量使用的一种测量仪表。考虑工业现场普遍需要频繁地对指针式仪表进行读数操作,然而传统人工读数方法存在读数精度差、易受人为主观因素影响等问题。近年来,随着计算机技术的快速发展,机器视觉方法在工业测量领域被普遍应用。将机器视觉技术应用于指针式仪表自动读数,相比于人工读数,具有读数精度高、效率快等优势。然而考虑在工业测量现场,对指针式仪表进行图像采集过程中,仪表图像易受光照不均匀、拍摄视角随机变化等因素影响。导致利用机器视觉技术进行高效精准地指针式仪表自动读数仍是一个具有挑战性的问题。为了解决该问题,本文将重点围绕仪表盘刻度分割、圆盘关键参数提取、仪表最大量程识别等三方面展开研究,具体如下:(1)仪表盘刻度分割。为了实现对仪表盘区域刻度线的精确提取,首先提出一种基于Hough圆检测的仪表盘区域定位方法;在此基础上,利用改进的Niblack算法对仪表盘区域进行图像二值分割;再基于连通域标记方法,并利用仪表刻度线的几何特征精准地提取出待识别的刻度线。(2)圆盘关键参数提取。为了实现对指针式仪表自动读数,需要获取圆盘一些关键参数,即圆心、半径和指针。基于已提取的圆盘刻度线,提出利用RANSAC内点估计法确定圆盘的圆心、半径;同时考虑圆盘区域内仪表指针的长度最长的特点,基于仪表盘刻度分割结果,利用一种图像区域累加投影法快速确定指针位置参数。(3)仪表最大量程识别。为了适应不同量程指针式仪表的读数,需要自动确定仪表的最大量程。考虑最大量程数字往往出现在圆盘尾端刻度线附近,由此可通过尾端刻度线初步提取包含最大量程数字的图像区域;在此基础上,利用字符分割、Radon倾斜校正等方法精确地提出待识别字符,并通过模板匹配方法快速识别最大量程数字。本文通过采集大量的工业现场指针式仪表图片,对所提方法进行测试验证。实验结果表明,所提方法可以较好地解决光照不均匀、拍摄视角随机变化等问题,对不同量程指针式仪表的读数精度高于95%以上。