1、目前，受工作條件限制及經(jīng)濟性、便捷性等要求，我國計量檢定領域大量使用機械式、模擬式儀表，其讀數(shù)及數(shù)據(jù)記錄工作目前只能人工完成。為提高工作效率，減少人工干預并降低出錯概率，常采用的方案是以PC為中心的儀表視覺檢測系統(tǒng)，雖然他們在一定程度上減輕了人工讀數(shù)的負擔，但還存在體積大、成本高、不易快速部署和使用、大部分計算能力閑置等缺點。
　　本文設計開發(fā)一套基于機器視覺技術的嵌入式儀表讀數(shù)識別系統(tǒng)，可以自動讀取轉換現(xiàn)有指針式和模擬式水表刻度

2、，實現(xiàn)儀表的自動識別和數(shù)字存儲。
　　系統(tǒng)的硬件子系統(tǒng)主要指的是嵌入式硬件終端識別系統(tǒng)。該子系統(tǒng)基于嵌入式處理器構建，并配有具有高分辨率的工業(yè)照相機。硬件子系統(tǒng)主要負責圖像數(shù)據(jù)的采集，讀數(shù)識別算法的實現(xiàn)，以及提供必要的人機交互接口等。
　　本文針對目前支持向量機（SVM）在實際應用中難以在擁有較快識別速度的同時，又能獲得較高識別率的這一缺陷，提出一種基于圖像像素梯度變化的新識別算法。本文將以天然氣表作為樣表，對它的表盤數(shù)字區(qū)

3、域完成定位、預處理、提取數(shù)字特征點以及分類等一系列操作，同時，構建出一個基于數(shù)字特征的SVM分類模型，并采用交叉驗證的思想進行參數(shù)尋優(yōu)，最后給出一套既保證識別率又能保證可接受的識別速度的可行方案。
　　與此同時，本文還針對傳統(tǒng) Hough變換處理識別時遇到的一系列問題，提出一種改進后的指針式識別算法。該算法在提取指針輪廓后利用 Hough梯度法對指針圓點進行定位，利用輪廓法對指針指向進行定位，最后通過牛頓插值法求出指針與零刻度線間

4、的夾角和儀表示值的函數(shù)關系，從而實現(xiàn)儀表示值的智能讀取。該算法很好地解決噪聲對圖像產生的干擾，在保證準確率的同時，識別速度得到了大大的提高。
　　系統(tǒng)的軟件子系統(tǒng)主要指的是服務器端的數(shù)據(jù)后處理軟件系統(tǒng)。該子系統(tǒng)是基于.NET Framework4.0框架構建的，并在三層架構的基礎上，采用單例模式、觀察者模式和工廠模式完成開發(fā)。該子系統(tǒng)很好地利用.NET Framework4.0提供的并行任務（TPL，Task Parallel L