指针式仪表大量使用在现实生活中,现有指针式仪表检定基本上是靠人工来完成。这不仅会带来劳力上的浪费,而且还会带来视觉上的疲劳。基于机器视觉指针式仪表检定技术的研究近几年才出现,而由于环境的复杂性及仪表的多样性,能实际投入使用的案列不多。现有检定识别技术存在一定的环境局限性、抗干扰能力差。本文以此为出发点,对指针式仪表的自动检定进行一定的探索。在查阅了一些国内外相关论文后,针对现有指针式仪表检定识别系统抗干扰能力差的问题,提出了一些改进措施和新的解决方法。本文主要工作如下：1.仪表图像预处理。针对仪表图像“明背景,暗目标”的特点。要将刻度线和指针信息加强,从背景中分离出来,必须扩展低灰度区的信息本文提出基于灰度期望的分段线性变换来实现刻度线和指针信息的增强,突出了目标区；另外采用小波分析的方法去除仪表图像噪声,该方法在去除噪声的同时能较好地保留图像的边缘和细节信息。2.仪表图像分割方法。对最大类间方差法进行了改进,传统最大类间方差法确定的阈值是全局阈值,是属于全局阈值分割法,该方法对光照不均匀适应性差。鉴于此,本文对最大类间方差法进行了改进。改进后的最大类间方差法对图像光照不均匀性适应性较好。3.指针旋转中心的获取。本文采用单张图像提取指针旋转中心,提出了连通域面积阈值法获取刻度线连通域,计算出刻度线质心,采用最小二乘法拟合刻度线质心的方法获取指针旋转中心。4.仪表读数方面研究。本文采用距离判别法实现仪表的指示值的判读,该方法对于分度线非线性分布的指针式仪表的读数十分有效。