汽车仪表是汽车的重要组成部分，作为汽车的信息显示中心，汽车仪表是驾驶员了解车辆运行状态的重要工具。伴随着汽车电子技术的飞速发展，汽车仪表上显示的信息变得越来越多，汽车仪表的功能逻辑也越来越复杂，不断增加的功能导致对汽车仪表进行功能测试时的难度也在增加。传统测试手段已经不能满足汽车仪表的测试需求，机器视觉技术在汽车仪表自动识别领域的应用使汽车仪表的自动化功能测试成为可能。使用机器视觉技术替代人工对汽车仪表进行智能识别，规避了人工识别由于操作者观测角度、距离以及疲劳程度等客观因素对仪表识别结果的影响，提高了识别效率和精确度。同时，自动化识别系统将测试人员从枯燥的重复测试工作中解放出来，从而可以集中精力投入到测试用例的编写和测试结果的分析工作中去，提高BUG的发现几率，节约劳动成本。课题的主要目的是探究适用于汽车仪表智能读数识别的机器视觉算法，并构建自动化识别系统对算法有效性和可用性进行检验。课题完成的主要工作有：1、使用图像处理算法和Hough变换提取仪表指针所在直线，然后利用角度转换法换算出指针刻度，实现了对汽车仪表指针的智能读数。该识别方法具有读数误差小，抗干扰性强的特点。2、使用Hu不变矩作为图片特征，实现对汽车仪表报警灯和汽车仪表TFT屏静态图标的亮灭识别和形状识别。并使用颜色识别算法和闪烁频率测算方法实现对报警灯、图标颜色和闪烁频率的识别。3、使用Sift算法描述子提取汽车仪表TFT屏浮动图标特征，实现对汽车仪表TFT屏上浮动位置图标的识别检测，识别效果良好。4、使用OCR技术对汽车仪表TFT屏上的文字信息进行识别，并使用神经网络训练汉字特征库，提高文字识别的精确度。5、建立了图像模板匹配数据库，并编写了图形模板数据库管理系统。6、搭建了整个识别系统的硬件平台，并且依托.NET开发平台和EmguCV图像处理库完成了系统软件的编写。经实践证明，基于以上识别方法构建的汽车仪表读数识别系统符合实际需求，取得了良好的应用效果，汽车仪表功能测试的效率和准确性都优于人工测试。由于种种原因，系统还存在不足，文章结尾对系统中还需要改进的地方进行了分析总结，指出了下步研究方向。