随着金融科技的飞速发展,信息化设备的加入虽然减轻了工作人员的负担,但也提高了各类服务器的运维成本。金融智能服务平台在运行过程中经常会出现一些故障,不及时处理会产生不良的后果。而故障提示信息中的某些专业术语会导致金融工作人员无法迅速理解并处理故障,只能寻求远端技术人员的帮助,既耗时又费力,为银行业务的正常办理带来诸多不便。本文针对金融智能服务平台的故障提示信息进行自动故障诊断。首先研究了模板匹配等图像处理方法,应用OpenCV定位到图像的特征点,实现了对图像的预处理操作。其次通过对图像的特征以及几种连通域标记算法的分析,提出了一种基于颜色特征和边界特征联合的连通区域分析方法,该算法适用于处理彩色图片且具有良好的鲁棒性和较高的执行效率,能够快速确定故障提示信息区域的边界轮廓及其所在连通域,即本文要研究的感兴趣区域（ROI）,从而将ROI区域从其他文字背景中提取出来。而后简要介绍了Tesseract-OCR文字识别技术的基本原理,并训练了个人字符库,以此来代替Tesseract本身默认的字符库,通过Tesseract识别引擎对ROI区域内的文本内容进行文字识别,字符识别的准确率可以达到95%左右。根据识别出故障提示信息的内容,判断故障类型及报警的紧急程度,使信息化设备能够在出现故障时,准确查找故障根源,输出故障解决方案,减轻系统维护人员的工作负担。最后本文选取了一定数量的数据集样本进行了实验并对整体实验结果做出了分析。实验结果表明,金融智能服务平台故障诊断识别正确率可以达到98.29%,基本满足金融智能服务平台故障分析的需求,具有一定的实用价值。