本文完整的阐述了汽车仪表的视觉检测方案，对当前仪表检测中出现的问题进行了深入的理论分析，是一个贴近实际应用的课题。本文涵盖了仪表检测的系统构成、检测中的图像处理算法、检测的配置与流程和最终的实现方法，比较全面的研究了汽车仪表检测系统的各个部分。图像处理算法是本文的重点。图像预处理算法对图像灰度、分辨率进行调整，提高了图像处理的稳定性；针对仪表检测的图像校正算法可以准确的修正由于仪表装卡所带来的检测项位置误差，算法使用双轮廓匹配。之后分类研究了相关图像处理算法的理论和具体实现，包括指示灯、八段码、指针转角、段式灯、图像匹配等，其中灯颜色匹配、八段码分割与识别流程、基于刻度的指针转角识别方法、针对性的图像匹配是重点。每一个检测项所需要检测的内容都是仪表生产商的实际检测需求。图像处理方案是在经过大量的实际应用总结后提出的，具有较多创新的检测方法，对于提高仪表检测效果具有实际意义。同时作为一个完整的视觉检测方案，本文对整个汽车仪表检测系统做了详细的分析。包括仪表的控制方法、相机的选型、检测台的相关设计和上位机软件等。本课题研发软件的易用性是一个亮点，这体现在配置信息的配置过程和软件使用上，配置过程中具有对灯颜色、指针转角等检测项检测参数的自学习功能。对于仪表的检测参数和检测过程使用配置文件进行描述，配置文件结构合理，可以使用文本编辑器根据需求变动直接修改。为了提高仪表检测的效率，仪表检测流程具有高并行性，发送命令、图像采集、图像处理、结果分析等流程均为独立计算线程。检测项目支持连续帧模式，不同检测组之间支持时序约束，对流程控制的策略做了详细的分析。本文最后叙述了软件整体的架构和一些具体的实现细节，包括程序中的一些抽象，多线程的设计和数据库的概念设计。本研究对于从事仪表视觉检测工作的相关人员具有启发性和借鉴意义，也是工厂自动化检测的一个典型应用。