在精密测试技术领域,机器视觉测量技术是一项新兴技术,该技术可以实现零件的尺寸测量、目标的视觉跟踪及机械装置的运动分析等功能。机器视觉测量技术利用计算机代替“人眼”,看到图像并理解图像,对摄像机采集的数字图像信息特征进行提取,最终完成视觉检测。轴类零件是各类机械装置中应用最广泛的一种零件,随着技术的探索与进步,对机械装置的精密度以及运转速度的要求越来越高,在机加工过程中常常需要对轴类零件进行高精度的加工,因此对轴类零件直径尺寸的准确测量显得尤为重要。本文根据轴类零件的自身几何特征及光学成像过程,提出一种轴径测量方法。首先,本文根据小孔成像原理建立摄像机的成像模型,分析了摄像机标定技术。基于张正友的平面标定法,在畸变模型中考虑两项径向畸变和两项切向畸变,以此修正光学镜头畸变,进而提高了摄像机内部参数和外部参数的标定精度;为提高摄像机参数标定精度,通过摄像机标定实验,确定合适的角点检测数目以及背光源光照强度。然后,为提高图像测量的检测精度,从图像中获取被测物体的亚像素边缘位置是至关重要的。本文首先理论分析了几类常见的亚像素边缘检测方法,包括灰度矩法、空间矩法、Zernike正交矩法、高斯拟合法、双曲正切拟合法、梯度插值法以及三点插值法;最后以实际测量尺寸的误差作为亚像素边缘检测精度的评价准则,通过测量实验,确定了稳定性较好并且检测精度较高的梯度插值法,作为本文轴径测量的亚像素边缘检测方法。接下来,本文首先根据轴零件在摄像机下的成像过程,建立轴径测量的数学模型,并着重减小了轴线与图像平面不平行所带来的误差;然后对轴径测量数学模型中的未知参数进行标定;最后,考虑到测量轴径的实用性与便捷性,提出了一种基于目标轴的真实轴径与像素轴径比值的标定系数方法。最后,通过轴径测量实验,验证本文提出的轴径测量方法的精度及标定系数方法的实用性。对两种轴径测量方法的测量结果进行比较,并分析了影响测量精度的误差因素,为提高测量精度确定方向。对于机器视觉测量技术的发展来说,本文的研究工作有一定的工程应用意义。