小模数齿轮被广泛应用于精密仪器行业中,其精度会直接影响仪器的使用寿命与工作性能,因此小模数齿轮的几何量测量意义重大。传统的接触式测量方法受原理限制,测量操作困难,效率低,无法满足现代测量的需求。因此将机器视觉技术引入小模数齿轮测量领域中,实现高精度的无损检测已成为了一个重要的发展趋势。本文在搭建机器视觉测量系统的基础上,主要针对小模数齿轮的边缘检测技术及边缘检测效果评价方法进行了研究。主要研究内容如下:(1)根据设计方案选择硬件设备,搭建了小模数齿轮视觉测量系统,用以完成小模数齿轮的精密测量。(2)为提升受到硬件条件限制的边缘定位精度,研究了亚像素边缘检测算法。分析了不同算法的抗噪能力与检测精度,选择使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法并予以实现。(3)为评价边缘检测效果,量化边缘检测结果的偏差,提出了一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法。利用丰富的局部图像信息,来评定小模数齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度。针对不同的特征图像,基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法检测精度优于0.6pixel。(4)结合基于特征图像的边缘检测效果评价方法,分析不同边缘检测算法的检测精度,证明了基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法效果更好。同时使用小模数齿轮视觉测量系统对实际齿轮进行检测.针对同一齿轮进行多次测量,分析其重复性与不确定度。实验表明,系统的测量不确定度为2.5μm。