随着科技的发展,视觉检测技术已广泛的应用于工业生产中,应用机器视觉技术对机器零件进行测量,不仅可以提高检测效率,节省劳动成本,而且还可以达到高的检测精度,并且具有实时性,不接触等优点。因此应用视觉检测技术对工件形状尺寸进行测量有很明显的科研意义和实用价值。本文针对圆弧尺寸的检测问题,研究了一种基于机器视觉的测量方法,首先,通过仿真实验对比分析各种滤波方法对不同噪声的去除效果,结合实际工件的检测环境,选出用中值滤波法减少图像传输解码过程中产生的噪声对尺寸检测造成的影响。随后,通过对比得出像素级检测算子检测图像的完整度、清晰度及各自的优缺点,并在此基础上,测试了几种亚像素边缘检测技术,包括:灰度矩法、插值法、拟合法、基于9×9模板的灰度矩法,结合本文的检测工件,根据工件轮廓边缘灰度分布特点,最终选取基于9×9模板的灰度矩法对工件图像边缘进行亚像素边缘检测。通过分析工件边缘的曲率变化,提出一种基于曲率变化特点的轮廓分割检测方法,实现工件轮廓的自动分割与检测,并与传统手动检测方法的精度和检测时间进行对比。最后,利用改进的张正友基于模板的两步标定法,对CCD摄像机进行标定,通过检测出的边缘信息对工件进行自动的分割和识别,再根据标定摄像机的内外参数,将检测出的边缘点在像素坐标系下的坐标转换到世界坐标系下,检测出边缘点的世界坐标,经过拟合,计算出工件圆弧直径,并分析对检测精度造成影响的因素。