指针式仪表作为一种普遍的测量工具,它有方便使用,操作简单等很多优点,尤其在工业上更是必不可少。近年来,指针式仪表示数读取的精确度已经成为了人们日益关注的焦点问题。解决这个问题最有效的技术,就是用示数自动识别来代替人眼读数。因此,如何实现指针式仪表示数的自动识别,已经成为国内外学者关注的一个重要课题。为此,本文针对指针式仪表的自动识别技术展开研究,并引入Snake算法以及重心法,以期达到更好的识别性能。首先,利用基于修正力的改进Snake算法,对指针仪表的表盘和指针进行双定位。在此方法中,通过Hough变换对圆盘进行粗定位,再利用Snake算法对仪表圆盘进行精确定位,进而采用改进重心法的实现指针仪表的数字特征识别。基于改进重心法的指针仪表数字特征识别方法,分改进重心计算、水平投影处理、仪表示数读取三个步骤实现,从而获得更加精确的指针式仪表的示数并将其直观地显示出来。因为数字特征的使用,使得指针式仪表示数的识别精度更高、识别速度更快。其次,为了验证本文研究工作的有效性,从两个方面展开了实验研究:第一,对比传统Snake算法和本文提出的改进Snake算法,在指针式仪表圆盘和刻度定位时的性能差异;第二,对比模板匹配法、神经网络法和本文提出的改进重心法,在指针式仪表示数识别时的性能差异。实验结果显示,本文提出的改进Snake算法,相比于传统Sanke算法,可以更加准确地定位指针式仪表圆盘和刻度特征,并且处理速度更快;本文提出的改进重心法,相比于模板匹配法、神经网络法,具有更快的识别速度和更高的识别精度。