Pengecaman nombor plat (PNP) kenderaan telah dikaji secara intensif di kebanyakan negara. Berdasarkan perbezaan jenis nombor kenderaan yang digunakan, keperluan suatu sistem PNP adalah berlainan bagi setiap negara. Di dalam makalah ini, suatu sistem PNP automatik dicadangkan bagi kenderaan Malaysia dengan nombor plat piawai berdasarkan pada pemprosesan imej, penggugusan, pengekstrakan ciri dan rangkaian neural. Perpustakaan pemprosesan imej telah dibangunkan dalam satu pembangunan yang dirujuk sebagai Pelantar Pembangunan Sistem Penglihatan (PPSP). Tapisan penajam, tapisan minimum, tapisan median dan tapisan homomorfik telah digunakan di dalam proses pembaikan imej. Selepas penggunaan pembaikan imej, imej ditemberengkan menggunakan analisis blok, profil-profil imbasan garisan mendatar, penggugusan dan pendekatan alkhwarizmi kelancaran jarak larian untuk mengenal pasti lokasi nombor plat kenderaan. Secara keseluruhannya setiap imej dijelmakan menjadi objek-objek blok dan maklumat-maklumat penting seperti jumlah blok, lokasi, tinggi dan lebar, dianalisis bagi tujuan latihan gugusan dan pemilihan gugusan terbaik dengan blok terbanyak. Alkhwarizmi cadangan dipanggil pendekatan Alkhwarizmi Gugusan dan Kelancaran Jarak Larian (GKJL) digunakan untuk mencari lokasi nombor plat pada kedudukan yang betul. GKJL terdiri daripada dua cadangan alkhwarizmi berasingan, iaitu alkhwarizmi cadangan pengesan sisi menggunakan imej hasil topeng kernel 3×3 dan ofset 128 skala kelabu, dan hasil imej tersebut diambangkan untuk mengira Kelancaran Jarak Larian (KJL). Kedua teknik ini memperbaiki teknik gugusan dalam fasa penemberengan. Untuk menilai keberkesanannya, tiga eksperimen berasingan telah dijalankan. Jadual analisis kesilapan dibina berdasarkan kepada tiga eksperimen tersebut. Prototaip sistem mempunyai ketepatan melebihi 96% dan cadangan-cadangan untuk penambahbaikan sistem turut dibincangkan.