目前，我国使用着种类繁多、规格不一的电表。因此我国供电企业仍然使用人力进行手工抄表后完成收费管理。人力手工抄表引起了许多不必要的问题，因此需要一种数字化抄表技术代替现有的人力手工抄表。现有的远程抄表技术需要电表提供数据接口，因此需要对电表进行更换。在不更换电表的前提下，本文提出了基于模式识别的电表读数自动识别技术作为远程抄表的解决方案。论文主要完成了以下的工作：　　 首先，完成图像的采集及色彩空间的转换。提出采用灰度空间投影的方法对电表读数区域进行粗定位；然后根据先验知识完成对粗定位图像的分割。　　 其次，运用灰度拉伸，滤波等方法对经过粗分割的图像进行预处理。然后采用大津法对图像进行分块二值化，该方法能很好的区分目标和背景。接着对字符图像尺寸进行归一化，提取出字符特征，利用BP神经网络对电表读数进行识别，输出识别结果。　　 最后，在完成图像处理、识别算法仿真的基础上，实现了系统的硬件平台搭建及系统程序软件的编写、调试及测试。此外对系统前端运用DSP进行图像的采集、处理进行了一定的研究，为系统前端的小型化做了一些有益的探索。　　 基于模式识别的远程抄表系统实现了对电表的远程数字化抄表，促进了供电企业抄表工作的信息化建设。