作为车辆电子控制系统的显示中心,汽车仪表盘质检优劣对安全驾驶起着非常重要的作用。在世界互联网和电子技术发展的大趋势下,仪表盘的显示内容也变得更加多样化,汽车仪表盘的检测难度也随之增加。低效率、低精确度的传统人工测试手段已无法应对日益复杂的检测问题。本文针对现有算法存在的准确度低、通用性差等问题,对现有算法进行研究并改进,提高了检测的准确度,实现了汽车仪表盘的自动检测。主要研究工作如下:（1）根据对检测系统进行需求分析,设计了汽车仪表盘显示状态视觉检测系统,对图像采集设备进行选型,建立了汽车仪表盘和软件系统的通信,搭建了汽车仪表盘显示状态视觉检测装置实验平台。（2）通过采用不同的图像处理算法对汽车仪表盘的指针、信号灯和数码管字符三类显示状态进行检测。在指针自动读数时,由于张氏快速并行细化算法细化直线时准确度低,提出了改进算法进行直线提取,实现了指针自动读数,平均相对误差降低了0.55%;在信号灯识别时,提出了基于HSV图像颜色空间和改进的OTSU法的信号灯图像复原方法,利用HOG提取信号灯特征得到每个信号灯的特征向量,结合SVM模型对待检信号灯进行识别检测;在数码管字符识别时,采用基于BP神经网络的数字识别方法进行识别检测。（3）对汽车仪表盘视觉检测软件系统进行开发。以VS2010的MFC程序设计软件界面,同时在程序中配置Open CV开发环境,将图像处理算法和软件系统相结合。对不同型号的汽车仪表盘进行检测,实验结果表明,本系统检测汽车仪表盘的精度优于人工检测方法和传统检测算法,并且合格率达到实验的预期,实现了汽车仪表盘的自动化检测。