在现代工业生产和科学研究中,仪表的使用非常频繁。虽然数字式仪表技术的发展非常快,但在我国,指针式仪表还是却是长期占据着十分重要的地位。传统的仪表检定都是通过人工读取进行识别。由于人眼容易受到观测距离、角度及视觉疲劳等主观因素影响容易导致误读或者错读,并且在处理数据时劳动强度大、效率低,在特定工作环境中对检定人员的身体还具有一定的伤害,安全性不高,致使无法跟上现代日益增长的自动化、信息化的要求。基于机器视觉的仪表检测是对传统仪表检测的一个根本改进。这种方法相对于人工检测方法,能有效地克制住主观误差。然而直到目前,对于指针式仪表检定识别技术仍然存在诸多问题,其中抗干扰能力差、环境局限性强等缺点尤其突出。基于此,本文对指针式仪表的自动检定进行一定的探索。在查阅了部分国内外相关资料后,针对目前的检定系统抗干扰能力差的问题,对一些措施进行了改进,并提出了一些改进新的解决方法。本文主要做了如下工作：1.图像预处理。针对仪表图像的特点,先用灰度变换的方法进行对比度增强,使刻度线和指针信息强化,以便于将其从背景中分离出来。然后采用基于均值漂移的方法来去除仪表图像噪声,增强了刻度线和指针信息,使目标区更加突出。该方法能很好地保留图像的边缘信息。2.仪表图像分割方法。本文采取的分割方法是一种改进的大津法。该方法能很好的把指针和刻度线信息分割出来。3.仪表指针和刻度线特征提取。本文采用单张图像获取指针仪表旋转中心,首先由刻度线连通域计算出刻度线质心,然后采用三点求圆的方法旋转中心,最后通过最小二乘法拟合指针和刻度线。4.仪表读数方面研究。本文采用角度判读法实现仪表的指示值的判读,该方法能更精确的获取指针式仪表的读数。