手持式抄表机已经广泛应用于供电、供水、供气等系统中,目前手持式抄表机中录入数据的方式常用的有手工录入、RS232/RS485录入、红外录入和无线录入,这几种录入方式或工作强度较大,或对光线比较敏感,效率低,不可靠或不适应当前的现状。图像识别技术不断应用于工业自动化领域,再加上嵌入式系统的不断发展和其可配置、多通信模式、便捷的网络接口等诸多特性,将图像识别技术、嵌入式系统和抄表机相融合产生的图像识别式抄表机,将有着广阔的应用前景,利用摄像头获取数据,通过识别算法将识别结果录入到抄表机中,它将大大降低劳动强度,数据传送和管理更加方便,并有着良好的图形界面等等。本文的主要目的在于将图像识别技术应用于手持抄表机中。结合实际应用,论文对表盘图像的定位、分割与识别进行了系统研究,采用Visual C++6.0仿真实现了相关图像处理算法和表盘图像识别软件界面的绘制。论文的主要内容有:首先概述了电能表数据采集、手持抄表机、字符识别技术以及嵌入式系统的现状,根据课题的需要,选用了嵌入式Linux作为整个图像采集与识别应用程序的开发平台,并完成了系统的硬件设计与软件设计。其次针对表盘图像的特点,通过图像预处理、字符分割、字符识别实现了表盘字符的自动识别。预处理阶段,利用直方图均衡和邻域平均滤波技术对表盘图像进行去噪和增强,采用Sobel垂直算子和大津法完成了表盘的定位,针对倾斜的图像,利用Hough变换实现图像的倾斜校正。字符分割阶段,提出了基于投影法和链表结构的方法实现字符的精确定位。识别阶段,结合表盘字符的结构特征,针对原有的基于横线、竖线和交叉线的识别方法进行了改进,将孔洞引入表盘字符识别中,然后运用BP神经网络原理,选定了合理的参数和结构,实现了表盘字符的识别。最后分析了三种主流的GUI界面,选用了Qt/Embedded界面并搭建了系统应用程序所需的交叉编译环境,完成了Qtoipa从PC机平台到ARM平台的移植,编辑设计了一个基于Qtoipa的简单图形界面。