煤矿安全生产最重要的问题就是井下瓦斯泄漏问题,为了安全需要工作人员经常下井检测瓦斯的浓度。因此,甲烷报警仪作为矿下检测瓦斯气体的一种必备仪表,所以甲烷报警仪报警必须准确，既不能误报警也不能漏报警。这就要求定期对甲烷报警仪进行检定工作。目前,对甲烷报警仪的检定方法都是手工检定。对于比较大的煤矿,需要同时对几百块这样的仪表进行人工检定,工作量非常大。为了满足工业生产的需要设计一套对该仪表进行自动检定的方法意义重大。在现代工业生产及检测领域中,数字显示仪表以其特有的优势被广泛应用。但是大多数数显仪表都没有提供与计算机进行数据通信的接口,这给仪表的检定自动化带来诸多不便。传统工艺中若要对煤矿中甲烷测试仪表进行检定时需要专门的工作人员对被检仪表进行手动充入标准气体,然后将被检仪表上的显示数据录入计算机,进行数据分析、处理,工作量非常大。这种人工检定方法容易受人为因素的影响，很难保证仪表检定的效率和准确性。国内外对于一些指针仪表自动检定方法有一定的研究,然而对数字仪表实现自动检定功能的方法研究并不多。本文针对甲烷报警仪实现自动检定的问题展开研究工作,通过机器视觉技术与图像处理技术相结合的方法,来解决甲烷报警仪实现自动检定功能过程中,数字仪表据显示窗口测试数据字符自动识别的核心难题,进一步实现甲烷报警仪的自动检定功能。通过对检测甲烷含量的数字仪表数据显示窗口进行连续图像采集后对采集图像进行彩色图像灰度化、灰度图像二值化、字符分割、字符增强、模板匹配等一系列数字图像处理技术,实现机器视觉仪表自动检定功能,既提高了识别的效率及准确率又降低了大量人力物力的消耗。本研究图像识别环节采集了一组高清晰的图像作为模板同时采集了大量的仪表图像与模板进行匹配试验,结果显示识别的准确率达100%,满足了工程中应用的要求。同时说明了机器视觉代替人眼读取仪表字符实现自动检定功能的可行性。