机器视觉技术作为近年来发展和完善起来的现代科学技术，具有精度高、速度快、非接触等优点，在各个工程技术领域不断获得日益广泛的应用。 齿轮是各种机器设备中经常用到的一种重要传动零件。齿轮形状复杂，测量参数较多。对齿轮的检测，传统人工方法不但复杂而且费时，已经不能符合现代高精度、高速度的工件检测的要求，有必要结合一种新技术开发研究新的实时、高效的测量系统。本文结合齿轮在线检测的要求，对基于机器视觉的在线工件检测系统进行了深入的探讨和研究。 本文在以下方面进行了主要的研究： (1)针对在线检测以及齿轮各项参数测量的特点，分析和研究了基于机器视觉在线检测系统的工作原理和软硬件的构成： (2)提出了齿轮在线检测的具体工艺流程，包括图像获取、信息处理、特征提取和控制与执行； (3)利用相机和标定点对之间的几何关系，实现了相机的标定。利用标定的结果，调整相机姿态，保证在齿轮检测时，相机近似垂直摄影的要求； (4)齿轮在线检测系统使用时，相机的外部角元素会产生微小的变化，本文以面阵CCD相机的数学模型为基础，分析了角元素的变化引起的像点移位的规律； (5)在图像处理中，引用了结合Canny边缘检测算子的图像二值化处理方法；在齿轮轮廓圆提取时，使用了随机Hough变换的改进算法。两种新方法的引入，提高了系统对圆检测的速度和精度； (6)基于VC++6.0软件，开发了在线工件检测系统。