基于图像处理的故障诊断方法已成为支持无损、不停机、智能高效诊断的重要技术手段之一。在智能交通和安防领域的大量应用过程中,抓拍设备因其特殊的工作方式导致故障频发,当前主要以人工诊断方式为主,这种故障诊断的低效率性迫切需要改变,因此,利用其所采集的图像异常情况实现对抓拍设备的故障诊断对于提高诊断的效率和可靠性有着重要意义。通过分析当前故障诊断的现状和存在的问题,较为系统地介绍了对抓拍设备的故障诊断问题,基于数字图像处理技术对抓拍图像中异常特征进行了研究,并建立了这些异常特征与设备故障类型之间的映射关系,主要研究工作包括：1)详细地介绍了图像处理技术在故障诊断中的应用,分析了抓拍设备和其他设备故障诊断方法的差异性和相似性,指出了车牌定位在抓拍设备故障诊断的重要性。2)探讨了抓拍设备中摄像机、环形感应线圈和专用闪光灯故障发生的原理以及故障类型的多样性和差异性,定义了抓拍图像中的异常特征,并对其进行了详细的分类和总结,建立了故障类型和异常特征之间的映射关系。3)研究了一种基于二值图像处理的车牌定位方法,该方法首先通过多阈值处理获得最佳的二值图,然后利用跳变法和字符投影宽度、间隔调整法实现车牌定位。4)提出了基于组合特征的抓拍图像异常特征的识别方法,主要利用抓拍图像的彩色图像、灰度图像和二值图像中的尺寸、颜色分量分布、均值、区域等特征,以及结合车牌定位的结果分别诊断出异常图像中的颜色、行为、其他等异常特征,并根据异常特征与故障类型的映射关系,实现设备故障的分类诊断。5)开发了基于图像异常特征识别的抓拍设备故障诊断系统,考虑了识别算法的自适应性,初步实现了抓拍设备主要故障类型的自动智能诊断及综合故障信息的可视化。