汽车仪表板读数自动检测是汽车检测过程中的一个重要步骤,随着汽车普及程度大幅提升,自动化检测也越来越得到人们的关注。但是由于传统的人工检测方法受多方条件的限制,如检测人员的疲劳程度和工作经验、检测环境的稳定性等,造成检测周期长,检测结果精度差,无法完全达到工厂检测的实际要求。本文将图像处理技术应用到汽车仪表板检测过程中,结合工厂检测实际要求,针对检测效率低等缺点,提出改进的处理和识别算法,进一步实现了仪表指针读数的自动化检测。在深入研究图像处理技术在仪表指针读数识别的理论基础上,设计总体检测方案,搭建了汽车仪表板自动检测系统平台。本文重点的研究内容为仪表图像的预处理和仪表指针的识别与判读,在对几种预处理算法充分研究和比较之后,选择最优算法实现预处理和指针提取。应用直方图均衡化的方式实现表盘图像的增强处理,提高了表盘图像的对比度；采用中值滤波算法滤除了图像中的部分噪声,得到清晰度较高的表盘图像；选用最大类间方差法对仪表图像进行图像分割,采用该算法求得的分割阈值较为理想,分割后图像质量也比较稳定；最后采用简化的SIFT算法对仪表指针进行定位,在对指针进行细化处理后,结合改进的最小二乘法拟合出指针直线方程,得出指针直线各项参数。基于LABVIEW软件开发平台实现本课题的算法与流程,完成仪表图像的预处理、指针提取及直线拟合,结合角度法实现仪表指针示值得自动判读,并对检测过程中产生的误差作出相关分析。实验结果表明,基于图像处理技术的汽车仪表读数自动检测可到达到工厂检测要求,读数精准可靠,实时性高,具有一定实用价值。