汽车组合仪表是汽车中不可缺少的组成部分,负责记录和显示汽车的各种数据。根据汽车领域对汽车组合仪表美观、多功能、轻型化的要求,汽车仪表生产和检测的自动化程度需要大大提高。目前在汽车仪表检测中通常采用人工观测各表针与刻度之间的压线情况、报警灯点亮情况、以及是否有外观缺陷来检验仪表,判断产品质量是否合格。这种方法受主观因素、观测距离及疲劳程度影响严重,容易产生误差,可靠性差。数字图像处理技术的快速发展,使得机器视觉技术开始被应用于汽车组合仪表的检测中。本课题旨在基于机器视觉技术,采用图像处理的方法实现汽车组合仪表读数的自动识别,代替人工识别这一枯燥劳累、可靠性差的方法。本文首先介绍了机器视觉及汽车组合仪表的概念和发展应用现状。接下来阐述了图像采集和图像处理的总体方案。然后详细介绍了表盘读数识别的图像处理理论和方法,研究了图像预处理的方法,通过灰度化、滤波、二值化,使图像质量有了很大提高;提出区域标记和基于指针区域面积、形状、颜色特征提取指针区域,并取得良好效果;采用Hough变换和最小二乘法实现直线提取;采用角度法和数字法两种确定读数的方法,并提出以过线数为特征进行二级数字识别,快速有效;将组合仪表排列方式分为相连和独立两类,提出不同的分割方法将组合仪表图像分割为单个表盘的分割方法。本文在详细的分析图像处理算法基础上,在MATLAB平台上编制了汽车组合仪表读数识别软件,并通过实验验证该软件的速度和准确性,并分析了误差的来源,准确性可基本满足实际要求,速度有待提高,具有一定的应用价值。