指针式仪表因具有结构简单、可靠性高、价格低廉、读数直观等优点，在工业生产和生活中得到了广泛的应用。本文研究基于机器视觉的指针式仪表自动识别技术，提高仪表读数的精度和效率。首先，根据仪表的精度等级、仪表图像采集环境，选择图像采集的硬件设备，包括光源、摄像机与光学镜头等。利用仪表特征，选择双侧柱光源侧向投射照明方式，获取质量较好的目标初始图像。运用数字图像处理技术对指针式初始仪表图像进行预处理，通过中值滤波，图像增强等手段去除原始仪表图像中的噪声干扰，突出表盘信息。使用大律法选取最优阈值对图像进行了二值化处理并通过形态学相关算法处理仪表图像特征信息。其次，针对Hough算法参数难选择，获取的极坐标参数不能直观反映直线信息和最小二乘算法受噪声影响较大等问题，本文使用RANSAC方法最小二乘直线拟合算法进行了改进，改进后的算法具有很强的鲁棒性和容错能力，能获得可信度较高的指针直线。考虑实际情况中指针中心通常与刻度盘中心不重合，本文采用重心法提取刻度重心，并对刻度重心点进行最小二乘圆拟合，提取刻度盘中心对指针旋转中心进行修正，最后利用指针的偏转角度计算仪表读数。再次，考虑透视投影畸变和成像模型对仪表读数的影响。通过对摄像机的成像模型进行分析，建立基于指针仪表空间位置视觉识别模型。利用棋盘格标定纸标定被测仪表平面，求得仪表盘特征点在摄像机坐标下的三维坐标。在被测仪表平面上建立局部坐标系，将特征点的摄像机坐标变换到局部坐标系上，将仪表的三维识别问题转换为二维问题，在二维坐标中圆拟合得到指针旋转中心坐标，直线拟合计算指针直线，消除仪表成像误差影响。最后,通过实验验证了本文提出基于指针式仪表读数识别方法的精度。实验结果表明,本文的识别方法能够满足测量需要，具有一定意义。