本篇本科毕业设计论文聚焦于电气自动化领域的创新应用——基于机器视觉的指针表图像采集技术。随着科技的进步，机器视觉作为工业自动化的重要组成部分，其在精确检测和识别方面的性能日益突出。传统的指针表尽管在电力系统、铁路系统等场景中有广泛的应用，但由于存在精度有限、难以大规模自动化的局限性，迫切需要借助新的技术手段来提升其效率和适用性。
论文首先阐述了机器视觉的研究背景，强调了其历史发展、当前存在的挑战以及未来发展趋势。作者指出，机器视觉技术能够解决指针表在工业环境中的读取难题，但相关研究资料相对较少，这正是本文探索的方向。
具体研究内容包括指针表图像采集系统的构建。通过深入研究摄像机的景深控制和光照条件对图像质量的影响，作者设计了一套针对指针表的图像采集实验系统。在图像预处理环节，论文探讨了关键的技术如图像增强、中值滤波和二值化，旨在提高图像清晰度，增强目标指针的识别能力。
图像采集是整个项目的基础，通过实验仿真系统，作者验证了不同处理方法的效果，并优化了图像处理流程。通过对比实验结果，论文最终得出了最佳的图像预处理策略，为实际应用提供了技术支持。
关键词“机器视觉”、“指针表”、“摄像机”、“图像增强”、“中值滤波”和“二值化”揭示了论文的核心研究内容和关键技术。这篇论文不仅深化了机器视觉在工业自动化中的应用理解，也为传统指针表的现代化升级提供了可行的解决方案。通过解决指针表图像采集和预处理的问题，有望推动电力系统和其它相关行业的效率提升和精度改进。
