送纱管作为电脑针织横机送纱器的核心零件,其同轴度等加工精度对送纱器的工作性能影响很大。制造技术的快速发展对检测技术提出了更高的要求,速度慢、柔性差的传统检测方法已不能满足新的检测要求。在工业智能化发展的大趋势下,实现送纱管加工精度快速、准确的检测,对送纱管的智能制造具有非常积极的意义。因此,本文根据送纱管结构特点和加工检测技术要求,基于机器视觉检测技术,提出了送纱管加工精度高效、精确检测的方法并设计了一套加工精度检测系统,这不仅提高了检测速度和精度,也保证了可靠性。为此,本文主要完成了以下几个方面的研究工作:首先,设计并搭建送纱管的视觉检测平台,完成图像的采集。分析送纱管工件的特点和检测需求,结合机器视觉检测技术,确定了检测方案,并优选检测系统硬件。随后搭建实验平台,完成相机标定,矫正相机的畸变及确定像素当量,实现图像采集。其次,对采集的图像进行预处理及边缘检测处理,提出改进Canny边缘检测算法。为减少图像的数据量对获取到的图像进行灰度化处理,采用中值滤波法改善边缘的保留效果。由于送纱管具有较长的管深,造成底部气动卡爪曝光度不足,所以采用依次对送纱管边缘和气动卡爪进行对比度增强,再将增强后的图像进行组合呈现的方法,以达到增强图像对比度的效果。然后从滤波方式、计算梯度方向和阈值设置三个方面改进传统Canny边缘检测算法,检测结果显示,改进后的Canny算法与传统的Canny、Roberts、Sobel边缘检测算法相比,可以更好的实现对送纱管边缘特征的检测。然后,融合RANSAC&最小二乘法,对检测完成的图像边缘进行拟合。为了减小检测的误差,对检测出的边缘特征进行拟合处理,在分析了传统的最小二乘法在边缘拟合中的不足之后,提出RANSAC&最小二乘法的边缘拟合算法,设计中心响应面试验,对拟合算法的参数进行量化分析,获得拟合参数与拟合结果之间的线性回归模型,获得最优的拟合参数组合。拟合结果显示,RANSAC&最小二乘法可以更好的去除局外点对于拟合的影响,拟合后的边缘更接近图像的实际边缘,能够较好的减小视觉检测的误差。最后,设计开发软件系统,并完成实验验证。从应用角度出发,利用MFC基础库和Open CV开源视觉库开发基于机器视觉的送纱管加工精度检测系统,实现相机标定、图像处理、边缘拟合、加工精度检测等功能,方便使用。随后使用此系统对5组送纱管进行测量,其结果与实际检量结果相比,送纱管内外圆直径检测精度的绝对误差在0.04-0.09mm之间,同轴度的检测结果也在要求范围内,完全满足送纱管的加工精度检测高效、精确要求,最后对误差产生的原因进行分析归类,并提出了改进措施。