在传统的汽车仪表生产检测领域,主要是由人工实现仪表指针读数,LED、LCD亮度检测,不仅劳动强度大,检测精度也难以得到保证,因此如何进行全自动的检测就成为了一个很重要的研究课题。使用图像处理进行仪表检测不仅可以避免这些弊端,提高检测精度,提高检测质量,也可以提高检测效率,适合大规模工业检测领域。本文就是基于图像处理算法对汽车仪表进行检测。首先,根据系统性能指标进行系统方案的设计,主要包括R33 Cluster整体软件,硬件方案设计,AS2汽车仪表检测工位整体方案设计。其次,进行AS2图像检测平台的图像处理算法设计。AS2汽车仪表检测平台检测主要包括两个部分,一是指针检测读数识别,偏差和校正角度计算,二是LED、LCD亮度及颜色检测。本文的主要工作是仪表指针读数以及偏差和校正角度计算。指针检测及其特征计算主要分为预处理、边缘检测、图像分割、Hough变换,以及读数识别、偏差和校正角度计算几个部分。由于整个系统进行设计时要充分考虑到系统的时间指标,因此,各个步骤的图像处理算法也必须在保证处理效果的前提下尽可能的减少处理时间,为此对关键的Hough变换算法进行了程序优化,以提高检测的精度和处理时间。此外,其他预处理环节的处理算法也把时间指标作为一个重要因素加以了考虑。最后,在生产线试运行的条件下实际了考察算法的优劣,并对于试生产中出现的问题给出了改进方向。同时,总结课题研究,并对汽车仪表自动检测作出了展望。