现代汽车电子工业发展迅速，汽车人机界面变得越来越多样化，功能也更为复杂，厂家对人机界面的质量也提出了更高的要求。当前人机界面检测设备多为手动检测，并要求员工采用肉眼观测的方式来判断产品的良莠。此生产方式不仅工作效率低，而且容易产生误判，致使次品流入市场，使企业利益和信誉蒙受损失。本论文就是在此情况下研究设计了一种基于机器视觉的汽车人机界面自动化检测系统，以满足汽车零部件生产所要求的低成本、高效率、高性能的要求。　　首先，本论文将在第一章阐述本课题的研究背景、研究目标和研究意义，随后介绍机器视觉技的发展及应用现状。第二章会结合人机界面的特点和检测要求，进行总体分析，提出包括系统总体架构、硬件架构和软件架构在内的系统总体设计方案。第三章将主要介绍一些基本的图像处理算法，为第四章实际应用打下理论基础。这些算法包括灰度图像处理算法、彩色图像处理算法、形态学图像处理算法和图像分割与匹配算法。第四章将以 SV71空调控制器和C50E多功能数字显示器这两款新款车型的人机界面为代表，用第三章所介绍的图像处理算法，根据检测要求进行检测。通过彩色图像处理和模板匹配，对指示灯进行颜色分析、亮度分析与亮与灭分析；通过灰度图像处理与形态学图像处理，结合穿线法，对数码管所表示的数字智能识别；通过图像分割，完成对数码管所有段的亮与灭的分析。本文第五章将针对C50E多功能数字显示器，对系统进行软件编程实现。首先，本章将会介绍系统开发工具及其安装和运行环境，然后将阐述本检测系统的系统架构，软件作业流程以及用户界面，以说明本方案的可行性和实用性。第六章将对本检测系统进行总结，包括开发和实际生产过程中所遇到的问题及其解决方案，和在现有研究基础上展望类似检测系统的开发工作。　　经过实践检验，本文开发的检测系统无论准确度还是工作效率，都超过了传统人工肉眼观测装备，得到了汽车零部件生产厂家的认可。