指针式仪表是生产过程中应用非常广泛的测量仪表，原因在于指针式仪表简单可靠、容易维护、价格低廉。目前国内对这类仪表的判读工作主要是采用人工观测仪表表盘指针来读数的方法，这种方法受人的主观因素如人的观测角度、观测距离及疲劳强度等的影响，误差较大，可靠性不高，且工作效率低，劳动强度大。本课题旨在研究基于神经网络的指针式压力表的自动读数系统，为指针式压力表的自动判读技术的发展解决问题。这是一项很有使用价值和市场前景的工作。 计算机图像处理技术的发展及其在工业中的应用，促使我们想到去利用不知疲倦的机器的“眼睛”来代替人眼进行读数。本课题针对指针式仪表的自动判读的问题，提出用图像采集系统采集表盘图像，用数字图像处理技术从采集到的表盘图像中提取表盘指针和刻度值等信息，以准确判定指针与刻度值之间的相对位置关系，然后训练神经网络并利用训练好的神经网络识别刻度值，从而实现用计算机图像处理技术自动读取指针式压力表示值的目标。 本文以指针式压力表的自动读数为例研究计算机图像处理系统，以提高工作效率和精度，并且利用VC6.0研究开发了指针式压力表的自动读数软件系统，试验表明该系统对指针式压力表的识别结果是准确的，有一定的应用价值。