当前工业发展和多学科交叉研究常需利用 PC机或数显设备对各种数据进行采集处理及显示，例如生产研究的指标参数、机械设备的状态监测和故障诊断等。大多外围数据采集设备使用的接口不同，需应用配套的处理软件，数据传输速率低，诸多原因使得数据采集处理的实时性不高、系统不易集成、成本高，而基于 USB的数据采集系统，具有易扩展、高传输速率、低功耗、低成本、使用灵活和良好的兼容性等优点，对于依赖计算机的自动化检测控制系统具有一定的通用性，因此开发基于 USB的高性能数据采集处理系统是解决上述问题的重要方式之一，可以很大程度上提高生产效率和生产质量。　　本文主要研究了对厚度控制界面图像数据的采集处理和字符识别技术，旨在实现自动化控制薄膜厚度的均匀性，研究内容主要包括：　　图像数据采集部分利用 USB模块（VGA2USB），实时采集数显设备上的图像数据，通过内部应用程序来判断采集的数据是否有效，当应用程序发出接收数据的请求，并且设备发出相应的响应时开始传输数据，通过 VGA2USB中CY7C68013A实现与上位机的 USB通信，将彩色图像数据传输到 PC机进行处理和显示。　　图像数据处理部分主要是对采集的目标彩色图像进行检测，提取出相应的目标数据和字符，具体研究工作，　　1）目标曲线数据提取。针对传统的目标图像分割算法，提取出的数据有很大断续的问题，本文在确定目标界面，截取目标区域后，基于彩色图像信息设立了两组 RGB分量阈值，初步提取出两组目标信息，然后进行相应的图像预处理，采用基于 Otsu改进的阈值分割的方法提取目标曲线数据，将其数据存储到数据库中。对比分析原图像的目标曲线和使用单一算法后的曲线，证明了本文使用的分割算法在一定程度上提高了数据提取的连续性和精确度。　　2）目标字符提取。通过查找轮廓特征将字符初步分割成三块，二值化后的英文字符块进行Canny边缘检测，定位出字符总宽度，结合每个字符宽度相同的特点，逐行逐列扫描分割出单个字符，再对各字符归一化，确定出待识别字 符的样本。　　3）目标字符识别。针对单模板和单一特征识别的识别率和鲁棒性不高的缺点，对单一算法进行了改进，结合提取出的字符特征，将待测字符与模板字符比较，找出多模板中最相似模板作为识别结果。通过对比实验分析证明，本章多模板匹配算法鲁棒性和识别率更高，能够应用于工程控制。　　最后创建图像数据采集处理界面来实时监控厚度数据，以辅助进行薄膜挤出厚度均匀性的控制。