工业锅炉是特种压力容器设备,其安全运行十分重要。汽包水位是决定其正常工作的运行参数之一,其可靠测量和监视尤为关键。图像遥视常作为常规变送器检测的辅助手段,提高其智能化可降低运行人员的工作强度,避免人工读数带来的主观误差。本文基于数字图像处理实现了工业锅炉双色水位计的智能遥视。首先采用维纳滤波器对图像滤波,平滑图像噪声、凸显图像信息；然后对滤波结果二值化；采用投影算法分割出水位计液柱及刻度线,定位液位线位置并分割刻度数字得到数字样本；最后识别样本数字并根据液位检测算法求出实际液位值。本文从特征提取、识别算法及分类器设计三个方面对数字识别进行了研究。提出了平均交叉特征提取新方法,分别对数字样本的的空间特征、3间隔垂直投影特征及5间隔水平投影特征进行曲线拟合,找到拟合函数在三维特征空间的交点并归一化后得到特征的组合权重,根据权值得到平均交叉特征；分析了改进的BP神经网络和图像匹配等数字识别算法,提出了最小距模板匹配算法,该方法简便易行,可提高数字的识别率；并结合分类器结构、性能、组合分类器以及识别原理等方面综合设计了数字识别分类器；最后基于MATLAB和VC平台进行了实验设计验证。结果表明：平均交叉数字特征优于其他单一特征；基于最小距模板匹配分类器和BP分类器的二级组合分类器识别率达到100%,且鲁棒性较好,其性能优于其他单一分类器,能较好地满足工业生产实际要求。