基于图像处理的零件种类的识别及零件尺寸的检测是非常实用的一种无损检测技术，它不仅克服了接触式测量的弊端，同时又有其特有的优势。图像检测技术主要是采用一套图形处理算法，以获得目标物体的图片信息。本文采用的图像处理技术主要包括：灰度变换、阈值处理、图像去噪、边缘检测和模式识别等。图像检测技术在零件尺寸检测方面的应用使零件检测能快速准确的进行，且成本低，能灵活的加入工业生产的过程中。本文研究的核心内容主要包括：第一、在传统的边缘检测技术中加入了图像去噪技术。为了获得准确的图像信息，需要对采集到的图像使用相应的图像预处理技术以达到最大限度地保留有用的图片信息去除无用的干扰，减小对测量精度的不良影响。本文采用了基于中值滤波的Canny算子和基于小波变换的Sobel算子两种边缘检测算法，这两种算法各有优劣，但是都可以达到图像检测的指标要求。第二、图像识别技术。首先由HUI不变矩得到目标物体的特征向量，再计算目标物体与标准物体之间的距离测度。第三、设计尺寸检测算法。确定了零件种类以后，根据零件特征，设计相应的算法得到尺寸数据。为了获得常用的机械零件的完整参数，本论文采用了常用的机械零件中的衔铁的垂直和水平方向的图像作为样本，对测试性能做了分析，使测试结果满足指标要求并讨论了测试结果的可能影响因素。