本发明公开一种基于巡检机器人的仪表图像识别方法，采集现场仪表图像样本，对图像样本中需要进行读数的目标仪表进行标注；对标注完成后图像样本进行训练，得到目标检测神经网络模型；使用目标检测神经网络模型对现场仪表图像样本的仪表进行检测和识别，任选一张仪表图像作为模板图像，对现场仪表图像预处理，根据模板图像进行SIFT配准得到配准后的仪表图像；针对配准后的单个仪表图像，根据不同类别的仪表进行读数。本发明通过训练好的目标检测神经网络模型来提取仪表，能够根据数据样本有效提取仪表特征，对于遮挡、偏斜、反光、模糊的目标依旧能够准确提取。