指针式仪表广泛应用检测生产、检定计量等场所,其中高精度指针表的读数检定流程复杂,人工处理效率低且易引入误差,已经逐步被机器视觉的方法取代,但目前关于精密指针式仪表的算法研究较少,已有方法在精度和速度上无法满足实际需求。因此,本文针对高精度指针式仪表的智能识别方法展开研究,以0.2级精密指针式仪表为主要研究对象,同时选用分度值为0.001mm的直角尺检查仪为对照研究对象,分别对仪表盘刻度和指针的提取、自动读数和误差校正等问题进行了深入的研究。本文主要工作包括:1、针对仪表图像的采集方法进行研究,设计了图像采集系统。分析图像采集系统的结构要求并确定硬件选型,同时搭建光源系统,最终实现了高质量仪表图像采集。2、针对刻度区域的准确分割方法进行研究,提出了基于交叉视觉皮质模型的仪表刻度提取方法,解决了刻度密集分布导致的分割失败问题。设计加权Otsu法自适应判断模型的点火迭代次数,并结合点火迭代矩阵相的并行递增特性,有效消除刻度区域细小噪声,准确分割仪表刻度区域。最后拟合刻度圆弧进行极坐标变化,将弧形刻度转换为矩型刻度。3、针对仪表指针的准确提取方法进行研究,提出了基于投射变化的差影法的指针分割方法,解决了不同仪表图像空间投射误差的问题。首先检测仪表图像特征点并进行点对匹配,然后利用特征点对信息生成的投射变化矩阵将被测图像变换到与模板图像相同位置,通过两幅图像差影提取指针。同时设计字符特征,并利用字符识别方法进行刻度值字符识别,提高视觉系统自适应性。4、针对图像采集系统误差模型进行研究,设计误差校正模型。解决了单目成像系统的误差,最终根据指针拟合直线与仪表刻度交点实现自动读数。最后通过搭建仿真测试环境对本文提出的算法与设计的检测软件进行了测试,实验结果表明本文算法可以实现0.2级精度仪表的自动读数相对误差小于0.15%,在精密指针式仪表智能识别领域具有一定实用价值。