近年来，随着我国高铁事业的加速发展，机车的日常检测与维护变得至关重要。机车车号识别是机车在线检测系统中的关键技术之一。在现有的机车车号识别基础上，利用图像处理技术，就车号定位、车号分割、车号识别方法，提出了相应的改进措施，完成了机车车号自动识别系统。针对机车车号字符定位中出现定位不准确的现象，利用初定位后的车号分割结果来指导车号区域定位。该方法能根据车号区域大小、车号字符大小及其排列方式等特征，通过车号的大小、位置、排列等先验知识来对定位结果进行判定。实验结果表明，该方法可以对不同情况下获取的车号图像进行准确地车号区域定位。针对机车车号字符分割中出现的以单一阈值难以得到正确分割的难点，采用以图像边缘信息指导阈值分割的方法来得到正确的分割结果。该方法与以往分割方法不同的是，先取得不同方法得到的同一车号字符的多个分割结果，再依据车型车号的编制规则和涂装标准等先验知识得到车号字符在相应位置上的大小和长宽比，对同一车号字符的不同分割结果进行分析判定。实验结果表明，该方法能够把传统方法错分的字符分割出来，提高了原有分割方法的准确率和实用性。机车车号通常采用直体字符，一些特定字符由于存在多种表达形式，有时还会出现断裂和粘连现象，从而影响车号识别的正确判断。针对该问题，本文提出了基于有效特征向量的识别方法。该方法先采用改进的模板匹配方法，选择字符样本的骨架特征进行模板匹配，以样本骨架特征在模板上的投影像素数与骨架自身的像素数比值作为特征值，得到初步匹配结果，再结合连通域值、穿线值、网格向量及字符位置等样本辅助特征，组成一个字符的有效特征向量，对初步匹配结果进行校正，以得到正确的识别结果。实验结果表明，这种方法对字符样本的断裂、倾斜、旋转、变形等情况都有较好的适应性，对同一字符的不同表达能快速分辨出来，提高了车号识别的性能。最后，本文设计并完成了机车车号自动识别系统，有效性和实用性在试验中得到验证。