定期校验是保证仪表完好、准确、可靠的重要技术手段,针对目前校验过程受人为因素影响大,校验效率和自动化程度低的问题,提出了基于计算机视觉校验仪表的新机理,推导出视点固定算法,优化了直读仪表指针和分度线定位的算法,提出了表盘元素符号的识别法,并分析了各项误差的来源,展望了在电力系统拓展应用前景。本文的主要工作和研究成果如下:从计算机视觉能替代人的工作出发,提出了指示仪表全自动校验的新方案。方案以计算机视觉和“以源检表”为基础,由软件控制测试标准源、仪表偏转图像采集和仪表示数识别,在时间上相互配合构成一个闭环控制系统。集光、电、测量和计算机处理为一体,完成被校验仪表自动驱动、读数和误差分析。针对仪表读取准则要求的视点动态移动问题,分析了仪表成像的几何模型,提出了替代机械移动视点,满足读表准则的固定视点成像模型,减小了校验过程中由视角变化可能产生的读数偏差。对仪表表蒙引起光线反射的干扰进行了研究,分析了同态滤波消除噪声干扰的方法。总结了图像分割的方法、基于直方图的最佳门限值和最大方差比法,研究了分割表盘图像的自动最佳阈值算法。利用投影和截口技术,结合边缘检测对指针和分度线的识别区域进行了快速定位。研究了直线参数的估计方法,提出了最小二乘方法和点-弧线投影极值检测新算法。点-弧线极值投影算法可同时拟合多条直线,并能区分分度线的长短,对分度线断续、孤点噪声干扰不敏感,对标度尺均匀和非均匀分布的直读式仪表同样适用。分析了仪表表盘识别的关键元素的形状特征,提取图像中标记后的颗粒目标的长度比、紧密性和简单度三个特征不变量,应用RBFNN实现了表盘关键元素的自动分类。通过对指针式仪表校验系统性能测试,证明系统稳定性好,对噪声不敏感,整体性能满足工程要求。基于计算机视觉的电工仪表识别技术,不仅可以推广到其他领域仪表的校验,而且将在变电站的电力参数动态获取和状态监测中具有极大的应用价值和发展前景。