随着科技的不断进步,仪表仪器作为测量、监视以及数据采集的重要工具,扮演的角色越来越重要。但在日常的生产生活中,很多老旧仪表的数据采集要靠人工完成,这不仅严重影响工作效率和识别精度,而且有些工作环境存在一定危险性,不适合人类长期作业。因此,对于仪表数据的自动识别这一研究课题显得尤为重要,意义重大。本文基于机器视觉技术和物联网技术,开展了对仪表自动识别技术的研究,并对自动读取终端进行了相关测试。一、阐述了本课题的研究背景、目的及意义,分析了仪表自动识别技术国内外的发展和研究状况,介绍了机器视觉技术和物联网技术的相关理论、发展及应用,最后找到了本文研究的切入点,并通过分析确定了研究方向和主要内容。二、完成了整个仪表自动读取终端的研发,开展了软件、硬件平台、数据通信和光源及照明方式等方面的设计、实现和优化工作。其中,软件部分分为客户端和服务器端两个部分;硬件平台选择ARM开发板和USB摄像头;通过3G模块实现数据通信;采用双侧远端照明方式进行照明。三、完成了对数显式仪表和指针式仪表图像采集、预处理、识别和数据传输的应用开发。采集部分通过V4L2接口实现。预处理部分包括颜色空间转换、灰度处理与二值化、图像增强、倾斜校正、定位、分割和细化等,对不同算法进行实验和优缺点对照,确定了本文采用的算法。识别部分针对数显式仪表和指针仪表分别进行,对数显式仪表,基于常用识别方法的分析比较,提出了基于结构特征和统计特征相结合的识别方法;对指针式仪表,通过分析比较常用的识别方法,选择了适合本终端的角度识别方法。数据传输部分通过套接字socket实现通信。四、完成了对终端不同性能的测试,主要包括功能性测试、通用性测试、不同光照条件下测试和倾斜测试等。通过大量实验验证,证明本文设计实现的自动读取终端满足仪表自动识别的需求。本文利用机器视觉技术和物联网技术,成功开发了一套仪表自动读取终端设备,为老旧工厂的仪表信息化改造等提供了一种可行的选择方案。