随着计算机技术的快速发展,图像识别技术也在不断的发展与完善。图像自动识别技术早已应用在了生产生活中的各个领域,将人从一些重复、机械的工作环境中解放出来,大大提高了生产的效率,给人们的生活带来极大的便利。例如已经投入使用的车牌自动识别、手写数字字符识别和人脸识别等,这些无一不给人们的日常生活带来方便。直读式仪表读数识别就是运用图像处理技术,可以对仪表图像进行增强,增强图像的视觉效果,可以挖掘出人类视觉中无法捕捉到的特征信息,进而提取到仪表图像的特征信息,再应用数字字符识别技术,自动准确的读取仪表图像的读数,将人从单一重复的读表工作中解放出来,不仅可以解放了劳动力,同时也提高了读数的准确性,这在直读式仪表被广泛应用的当今社会无疑是具有十分重要的意义。本文旨在设计一款简单、快速并且识别率比较高的识别系统,可以应用于各种工业现场,甚至某些工作人员无法出入的特殊工作场地。针对这个目的,本文主要做了如下工作:(1)仪表读数图像预处理。在图像采集阶段,考虑到各种复杂环境对图像的影响,对质量较差的仪表读数图像进行图像增强,对过亮或过暗的图像采用直方图均衡化处理,对光照不均的仪表读数图像实行局部阈值处理,对倾斜的仪表读数图进行倾斜矫正。(2)仪表读数图像数字字符分割及特征提取。为了后续可以更好的识别仪表读数,需要对经过预处理的图像进行分割处理,将仪表读数区域的数字字符分割成单一的数字字符并对其归一化处理。同时,对归一化后的数字字符进行特征提取,将提取到的特征作为数字字符的特征量,利于之后的读数识别。(3)仪表读数图像数字字符识别。本文分别选取了模版匹配、支持向量机、卷积神经网络三种不同的识别方法对仪表读数进行识别,将识别后的结果进行对比分析,从而设计出一款简单、快速并且识别率比较高的识别系统。