指针式仪表是目前生产过程中应用非常普遍的测量仪表之一,不仅种类多,而且数量大。汽车仪表是人和汽车的交互界面,为驾驶员提供所需的汽车运行参数、故障、里程等信息,是每一辆汽车必不可少的部件。仪表上安装有速度里程表、发动机转速表、水温表、油压表和各种信号报警灯。传统上人们是采用人工判读的方法来检测指针式仪表。这种判别方法受人的主观因素如人的观测角度,观测距离及疲劳强度等影响,误差很大,可靠性不高。而且效率低,劳动强度大。用计算机视觉代替人的视觉对仪表板进行智能化自动校验及检测,可以克服人工检测所造成的各种误差,大大提高检测精度和效率。本文首先介绍了机器视觉的产生和发展现状。接下来阐述了检测系统硬件和软件的总体设计思路,以及现代通信仪表的常用通信方式CAN。然后介绍了本文所涉及到的图像处理和识别的基本理论。本课题的主要工作有:利用形态学进行图像变换,提取指针的中轴线,提出了使用先使用闭运算后进行细化的算法,实践证明此方法能有效的去除图像采集时的干扰;提出了利用hough变换后,在检测出的直线临近区域内,进行回归分析的直线方程提取算法,取得了很好的效果;提出了几种局部快速提取算法,符合了汽车仪表检测中的实际需要。提出了汽车仪表报警灯颜色判别的方法;实验的结果证明,本文中的指针提取,颜色判别的算法非常有效,有较强的抗干扰能力和稳定性。提出的利用汽车仪表盘模板的软件设计方案,有利于快速开发软件系统、提高检测系统效率。最后本文介绍了本课题软件系统所使用的开发工具和开发环境,和总体的开发思路。