仪表盘读数的自动化识别技术是汽车检测领域中的重要组成部分，在汽车仪表日趋美化轻型的情况下，高精度、多功能也是驾驶员对其要求的重中之重。目前，机器视觉技术逐步被应用到汽车仪表盘的检测研究中，避免了人工目测判断的主观因素影响，改善了精度和效率，但对于背景信息复杂的汽车仪表盘检测技术发展还不够成熟，仍然存在误判和精度低的问题。本文基于机器视觉技术的研究，针对背景信息复杂的汽车仪表盘，改进处理识别算法，进一步实现仪表盘读数的自动检测，主要工作如下：深入研究机器视觉技术和图像处理技术在仪表盘读数识别中的应用理论，设计仪表盘读数检测技术从视频采集到读数识别的总体实现方案。依据读数检测的精度要求，选择仪表驱动和视频采集装置。根据仪表盘读数检测的总体方案，将待处理的视频图像转换成一组连续的静态图像帧，分析冗余信息，提取关键图像帧。研究各帧图像的背景信息，通过彩色空间转换，获取含有单一彩色信息的图像层，完成图像滤波和二值化。基于数学形态学算法，标记二值化图像的连通区域，根据面积特征提取仪表盘的指针和刻度线。通过霍夫变换算法实现仪表盘指针的定位，通过对不同曲线拟合方法的对比分析，选择三次样条插值拟合刻度曲线，完成主刻度节点的标定。基于MATLAB软件开发平台，完成仪表盘图像的预处理、有效区域提取和表盘指针及刻度线标定，结合距离法实现汽车仪表盘读数的最终检测，并对识别检测过程中可能遇到的误差做了定性分析。实验结果表明，改进的基于机器视觉汽车仪表读数识别算法适用于背景信息复杂的仪表盘，读数精准可靠，基本满足实际工作与应用的要求，具有一定的发展前景和推广实用价值。