为了提高汽车桩考的公正性和准确性，在大量运用数字图像处理技术和模式识别理论的基础上，我们提出了基于机器视觉的汽车自动桩考系统的实现思路和方法。文中详叙了系统的实现思路，对于预处理阶段采用的图像处理技术，如图像增强、图像分割等，提出了一些相应的改进算法，取得了较满意的处理效果；在系统初始化阶段，为了获取场地的端点信息和汽车边缘信息，分别介绍了自动确定场地端点位置的检测算法、改进的Hough变换算法和提取区域边缘的“虫随法”；在系统的实时检测阶段，最主要的目的是识别检测标志圆，为此，文中提出了基于阈值的快速搜索算法，有效的提高了目标物体区域的提取和识别速度。同时我们在系统实现过程中采用了自适应的区域搜索，自动确定搜索区域的基准灰度级，增强了系统的稳定性和可推广性。整个系统在Windows平台上运行正常，实现了汽车桩考过程的模拟操作。