仪表表盘参数符号识别就是对仪表盘上除指针和刻度读数区以外的表面符号进行识别。仪表表盘的参数分布在表盘上除读数区以外的位置,不像汽车车牌以及身份证号码那样位置比较固定和规则排列。仪表盘上的参数很多,主要有:仪表准确度等级、仪表名称、仪表类型、单位、量程、防外磁场等级、所加标准信号范围、生产日期、出厂编号等内容,这些字符在表盘上的位置不固定。一些仪表表盘的参数符号为特殊的专用符号,目前通用的OCR软件还不能识别。本文研究表盘参数符号图像增强、灰度校正、分割和识别。只有识别出表盘的各种参数,并确定它们在测量中的特殊意义,才能真正实现仪表的自动校验和自动管理。主要研究成果和创新点如下:1、提出了基于单尺度Retinex理论的局部增强算法和双边滤波相结合的仪表图像对比度增强方案,有效增强了光照不均的仪表图像中隐藏在大面积阴影区域的信息。2、采用基于图像分块采样的背景拟合方法与基于改进的高帽变换的背景拟合方法来对亮度反差极大的仪表图像进行灰度校正处理。3、提出了间接定位仪表盘参数区的新思路,主要采用了两种方法:一种方法是基于边缘跟踪和扇形扫描法检测圆弧区域来去除指针读数区,从而定位表盘参数区;另一种是采用仪表先验知识和纹理分析方法筛选出参数区。4、利用字符综合特征(如连通性、中心点间距、对称性等特征),有效实现了仪表盘准确度等级和特殊参数符号的分割。5、采用基于Hu矩和紧密度因子的组合特征以及支持向量机(Support VectorMachine)的方法来识别仪表盘参数符号,提高了仪表盘准确度等级和特殊参数符号的识别率。为实现仪表的自动校验和自动管理奠定了基础。