目前，对仪表进行校准和检定工作主要还是由人来完成的，这种采用人工读取和记录其数据的方式，存在着工作效率低，检测精度难以保证等缺陷。如何解决这些问题已越来越引起仪表生产厂商和计量检测部门的关心。随着数字图像处理技术的发展，将图像识别技术运用到仪表检定系统中，用计算机代替人眼对仪表示值的读取，越来越受到人们的重视。为此，本文主要研究了二种基于图像处理技术的仪表非接触测量方法。 首先，本文提出了一种指针式仪表识别的非接触测量方法。该方法给出了指针式仪表测量系统的组成及原理，介绍了图像分割、图像滤波、Canny边缘检测、中心投影法等图像处理算法，分析并研究了拟合仪表表盘圆心和半径、提取表盘指针、确定指针角度、计算零刻度位置等处理方法。在拟合表盘圆参量的基础上，提出了二步到位确定指针位置的方法，即先通过划分仪表图像区域和对表盘的部分指针进行中心投影来确定指针的大概位置，然后进行直线滤波、直线边缘亚像素定位和最小二乘法拟合直线，得到指针直线的斜率,从而计算出该指针的角度。根据仪表表盘上的刻度数字特点，还提出了一个计算零刻度位置的方法。最后，根据事先输入的仪表量程的大小和预先计算出来的零刻度角度，则可读取指针的读数。实验证明，该方法具有快速、准确等特点且切实可行。 另外，本文还研究了一种数字式仪表识别的非接触测量方法。该方法给出了系统的工作原理，详细地论述了水银温度计读数的识别过程，最后通过一个实例给出了读数识别的实验全过程。对于读数识别的过程，本文分成了五大模块进行研究，即查找温度计水银柱的高度、检测距液面点最近的长刻度线、数字区域的搜索和定位、数字识别和示值判读，其中用到的图像处理算法有中值滤波、灰度拉伸、二值化、投影等。根据温度计的特点，本文采用同时定位和识别长刻度线上、下二个字符，采用的数字识别方法是BP神经网络。经过实验证明，该方法是一个简单实用而且准确的方法，能自动识别水银温度计读数，使水银温度计温度识别误差小于0. 1 ℃。