图像检测,是获得图像中检测对象二维或三维信息的重要方法,也是实现工业自动化生产的一个重要环节。传统的人工检测,由于其效率较低,速度慢,已经难以满足工业生产和检测的需要。随着科技的发展,使得图像检测技术得到了快速的发展,图像检测技术,因为检测效率高,精度高,非接触等优点,提高了工业的自动化程度,在工业上受到了极大的青睐。本文以机器视觉和图像处理技术为基础,针对图像中圆形和矩形二维尺寸的高精度测量方法以及PCB板上焊锡三维形貌和高度的快速检测方法进行研究,本文主要的研究内容和工作如下:(1)提出了一种改进的Zernike矩亚像素边缘检测方法,改变了原算法的阈值判断条件并增加了对边缘点像素偏移的抑制,让边缘点得到了进一步的细化和筛选,最后结合最小二乘法对圆形和矩形进行拟合,在利用圆形标定板标定像素当量的基础上,实现圆形矩形几何参数的测量。检测圆形利用改进的Zernike矩亚像素边缘检测方法得到部分精确的边缘点,对得到的边缘点进行最小二乘拟合获得圆形基本参数。检测矩形主要利用Canny算子和改进的Zernike矩亚像素边缘检测方法结合,对矩形进行倾斜矫正和边缘检测,对检测到的边缘点分块计算其边缘点个数,最后结合最小二乘对直线进行拟合,得到矩形的几何参数。测量出圆形和矩形的基本参数之后,对其累加误差进行补偿,并探讨了在自然光下,相机曝光亮度、相机和被测物体距离对测量结果的影响。实际实验结果表明,改进的方法,其对环境的适应性较强,且系统易于搭建,在相机和物体距离为50-60cm的情况下,圆形测量精度能够达到0.02mm,矩形的测量精度能够达到0.035mm。(2)提出了一种改进的可靠路径排序解相位方法,对PCB板上焊锡三维形貌测量。在Miguel Arevallilo Herraez提出的基于可路径排序解相位方法基础上,设计了两种模板以及采用相位倒数方差图代替原有的二阶差分图,指导解相位,实现对PCB板上焊锡三维形貌稳定准确的测量。原算法对PCB板上锡膏三维形貌测量时,检测的结果周边噪声大,边际效应强或者相位解包裹时直接出错,没有检测出三维面形。为了提高检测的稳定性和正确性,首先通过迭代法,对原图像进行二值化,产生一个二值边缘模板,然后通过数学形态学提取出二值模板的边缘噪音部分,产生一个形态学模板,并采用相位倒数方差图代替二阶差分质量图和两个模板结合,限定区域,隔绝锡膏外围噪音,辅助基于可靠路径排序解相位的方法,提高焊锡三维形貌和高度测量的稳定性,正确性。实验证明改进的算法检测错误少,稳定性强,且检测焊锡的精度为12um左右。