电能表作为唯一计量用户用电量大小的设备,大大提高了电网的运行安全,减少了人工劳动成本,极大程度上杜绝了窃电行为的发生,减少电网经济损失,同时亦保障了用户利益。由于绝大多数用户都为普通居民用户,集中在低压侧,导致现在窃电方式多种多样,相应的检验方法也就更为繁琐,且设备造价高昂,所以迫切需要一种能快速检查电费结算是否公允的方法。本文通过调研拆回电能表分拣的工作流程,开发一套图像处理和识别技术算法,以实现拆回电能表图像自动识别。流程为:通过将拆回电能表图像中的有用信息进行采集,并使用图像处理技术得到拆回电能表的条形码、生产厂家和底度等信息,然后根据拆回电能表的条形码、底度读数、厂家等信息的规则和特征进行提取,自动识别出所需信息,经与营销业务应用系统中数据进行核对,完成对拆回电能表的底度读取和档案核实。同时对电能表的图像信息进行存储,根据从拆回电能表的图像中获得的信息来核实验证用户电费征收的可靠性。本文研究的主要内容包括拆回电能表图像的处理和字符识别的相关原理和核心技术,主要成果如下:（1）详细调研和分析了拆回电能表的分拣现状,提出了建立拆回电能表图像自动识别系统的方案。（2）深入研究了包括图像增强和图像分割等的数字图像处理方法,利用线性灰度变换方法、全局阈值法、边缘检测等技术,解决拆回电能表图像处理中增强图像的对比度、二值化处理、识别区域的辨识与定位等关键问题,从而决定在拆回电能表图像自动识别系统中数字图像处理的具体方法。（3）通过借鉴光字符识别技术中的字符分割、骨架处理、特征提取等方法对电能表底度读数、生产厂商字符串进行识别,解决了拆回电能表数字图像不同于其他图像的问题。（4）拆回表图像的识别提高了档案、底度读数、生产厂家等信息的查询速度,既有效缓解了拆回电能表盘库的繁琐工作,也缩短了档案数据核查所需时间,拆回电能表图像中的底度读数更可验收电费征收的准确性,增加其可信度。（5）完成了对拆回电能表的运输、拍照、条形码和电能表底度读数识别、档案数据核对、图像信息保存等功能,实现了拆回电能表图像自动识别系统的实际应用,并且我们在选取图像识别方法时对匹配模板算法和神经网络算法进行了实验对比,选取了更适合工业环境的匹配模板算法,最终形成了一个包含物流控制系统、电能表图像自动识别系统以及数据库管理系统的拆回电能表分拣系统。