对于大部分指针式仪表,特别是准确度比较高的仪表的检验,目前仍利用传统的方法需要人来手工记录读数、处理结果。这种传统的方法不仅耗时多、成本高,而且会加入人的主观因素的影响带来检定结果不准确。而采用机器视觉技术对指针式仪表进行检测是对传统的仪表质量检测方法的一个根本改进,它将计算机视觉技术、人工智能引入仪表检测过程,消除了人工观测方法所造成的主观误差,提高了检测精度和速度,是计算机视觉的智能检测应用于工业生产、检测过程的一种新方法。该系统地研制必将推动机器视觉技术在指针式仪表检定领域中的应用,使我国在仪表检定领域达到一个新的水平,同时还将推动计量检定工作全面实现自动化。本文主要做了以下几个方面的工作:　　 1.最小距离法在指针式仪表中的应用。　　 最小二乘法拟合直线存在方向性问题。由于选择的自变量不同,约束的目标也不同,使得同一组的观察数值具有两组不同的倚轴回归方程(y倚x和x倚y)使得实际应用中有不必要的应用困难。最小距离法是在最小二乘法上进行了修正的一种对直线拟合的方法。它具有最小二乘法计算方便,工作量少的优点,同时也克服了最小二乘法选择不同的自变量将有不同的拟合直线问题。最小距离法是一种具有对称性的拟合处理方法。　　 2.研究如何利用摄像机标定技术减少摄像头视差对读数的影响。　　 分析摄像机位置在一般情况下对仪表读数的引入误差,提出了仪表双目标定判读方法校正识别后的读数值。该方法建立在双目测量系统下仪表成像模型的基础上,结合摄像机标定技术求解系统中摄像机的内外参数,给出了含有视差的识别读数和仪表正确读数的关系表达式,并通过了实验的验证。　　 3.设计仪表图像处理系统,实现了仪表读数的自动识别设计了机器视觉仪表自动检测系统的图像处理流程,并通过软件实现了上述算法和方法,最后对高精度仪表进行了检定实验及视差校正分析,取得良好的效果,具有一定的使用价值。