机器视觉技术通过计算机模拟人眼,根据图像中提取出的信息,来判断物体和景物的形态和运动的方式,并把机器视觉用到实际生产和生活中。在生产过程中,指针式仪表的应用非常普遍。人们在进行科学探索的时候要用到仪表,大多数生产实践活动的过程中也要用到仪表,人们使用仪表对物体进行测量,用反馈的测量结果对其进行控制,随着技术的发展进步,仪表的种类也跟着增加,目前拥有各种功能的仪表,我们可以使用不同功能的仪表搜集不同的信息。仪器仪表工业反映了一个国家的科技发展水平,它是一个国家的信息获得的源头。目前,指针式仪表读数主是通过人工读数,人工读数因为劳动重复、劳动强度高、效率低下、容易出错,因此有必要用机器视觉技术对仪表进行自动识别。本文研究的是基于机器视觉的仪表识别技术,重点研究了预处理指针式仪表图像的方法、提取仪表指针特征的方法、以及识别仪表读数的方法。首先,从机器视觉的思路出发,结合数字图像处理的基本方法,对指针式仪表图像进行灰度化处理,由于指针式仪表采集过程中可能会受到光照变化的影响,可以采用同态滤波的方法对图像进行增强处理,来改善图像质量,为后面的识别奠定基础,同态滤波的参数选取比较困难,通常采用反复试验的方法,费时费力而且没有通用性,本文提出一种同态滤波参数选取的方法,再对图像进行腐蚀和膨胀、图像二值化、细化等预处理。然后,介绍了直线提取的方法,并用Hough变换法提取出了指针,得到指针的特征参数。最后,用刻度线上的点拟合出圆心坐标,即指针的回转中心坐标,同时采用角度法,计算出指针读数,最后用Matlab仿真实现,并进行误差分析。