计算机视觉是利用计算机,光电技术等模拟人的视觉功能,从图像中提取信息的技术科学。近年来,随着计算机视觉理论的不断发展,部分基于视觉理论的指针式仪表自动检测系统已投入使用,但由于这类集机、光、电一体的视觉检测系统仍然存在技术上的瓶颈,处理速度和精度的提高,以及相关控制环节的完善,仍是指示表生产厂及计量部门检定工作中急待解决的问题。本课题以优化指示表视觉检定系统的精度、速度为目标,在深入研究与指示表视觉检测相关的图像处理和模式识别算法及大量对比试验的基础上,提出基于代数运算的图像分割算法及优化的Hough变换特征参数读取方法,建立了面向指示表自动检定的视觉系统,并采用VC++6.0编写了指示表图像采集,处理及分析软件,实现了指示表指针旋转角度的自动识别。指示表自动读数试验及精确的时间测量结果表明,本课题建立的图像处理系统的识别精度可精确到百分表1/10格左右,静态测量一个检测点的处理时间在180ms以内,基本实现了指示表的高精度和准实时检定。本文介绍了计算机视觉技术的原理、研究现状和发展趋势,针对指针式模拟表视觉检定的特点,讨论了系统的总体设计方案。本文在三个方面作了深入的研究:一、根据视觉检测过程自动化的要求,建立了合理的运动控制系统;二、为了增强系统的实时性能,满足模拟表视觉检测系统高速、实时的检测要求,搭建合理的图像处理硬件平台;三、根据模拟表检定的高精度要求,研究和选择适应性好的图像处理算法,并通过VC++加以实现。开展的具体研究工作如下:一、运动控制部分软件设计与开发;二、图像采集设备选取方法及图像捕获软件实现,基于图像先验特征,提出有效的指针式模拟表图像处理方法,从而快速识别指针和刻度等特征,计算出各项精度指标,实现指示表精度的实时检定;三、以FPGA为核心,在QuartusII5.1集成开发环境中,利用Verilog HDL语言完成了视频图像直线检测程序的设计,进入了仿真验证阶段,为减轻计算机运算负载,提高系统检定速度做了有益的探索;四、针对图像测量系统普遍存在的测量误差以及影响速度的因素,本论文还分析了指示表精度检定误差产生的原因和消除误差的途径,指出图像处理速度优化方法。