指针式仪表自动识别技术是实现仪表检定自动化的基础和关键。国内对仪表检定自动化的研究已有数年历史,但受限于仪表的多样性、使用环境的复杂性,已投入实际应用的例子不多。现有识别技术还是有很多限制,另外技术上还有很多关键问题有待解决。在阅读了部分中外相关论文以后,鉴于仪表识别系统中现存的局限性,对系统一些关键部分提出了改进的或新的解决方法。本文主要做了以下几项工作：1.针对仪表盘图像的分割方法做了改进。针对仪表盘图像与一般图像前景、背景分布比例不同,以及亮度分布特性的特点,提出了基于Sobel算子边缘检测的二值化阈值计算方法。该方法较好地回避了同态滤波时图像动态压缩的缺点,可以让同态滤波的处理效果最大化；另外基于边缘点信息的进行二值化阈值计算的原理也决定了此算法对仪表图像二值化处理具有较好的稳定性,计算结果阈值不会无故大幅偏离最佳阈值点。2.仪表特征点提取方法。若要对多种样式不同的仪表盘进行统一处理,需要提取其共同特征再作后续处理。针对刻度线的样式各异这一普遍情况,提出基于CPDA的角点检测方法来获取图像中面积较大的连通域的特征点,对于小连通域则直接取其最低点；结合这两种方法尝试从不同刻度线样式的仪表中获取类似的特征点,为后续统一处理创造可能性。3.旋转中心搜索方法。提出了一种空间复杂度较小的仪表旋转中心搜索方法,该方法通过先通过DBSCAN聚类后对各类的点进行枚举求旋转中心,然后通过比较加权最大值获得有效类后获得旋转中心坐标。另外,在文中对一些算法的计算复杂度作出了分析对比。此方法可以从单仪表图中搜索出旋转中心且具有一定的抗干扰能力。4.有关读数方面研究。提出了通过一维映射从单仪表图中推导出指针所在位置的方法；另外在读数前对切割后刻度线图中提取的刻度线数据进行简单纠错。此读数方法具有一定的纠错能力,能在二值图刻度线具有少量缺损的情况下完成对仪表图片的读数。本系统使用MATLAB平台编程,实现了改进后的指针表自动识别处理,具有一定的实用价值。