基于计算机视觉的图像检测技术是以现代光学为基础，融光电技术、数字图像技术、信息处理及计算机视觉等科学技术为一体的现代检测技术。本文将图像检测技术应用于工业零件形状尺寸检测，并对几何基元检测、形状误差评定、几何尺寸测量系统的搭建等关键技术进行了研究。 本文分析了常用的几种数字图像处理的方法，并通过实验分析比较提出了在不同条件下进行图像处理的方法。介绍了几种常用的边缘检测算子，分析检测结果并提出了适合本系统的检测方法，通过数字形态学处理解决了检测的边缘不连续的问题。利用基于梯度的Hough变换实现了工件的尺寸检测，该算法可以允许用户自行设定参数；可以在复杂背景下直接通过灰度图像同时检测多个圆或线段的参数；可以通过设定参数，让本系统检测用户指定要检测工件尺寸。对圆度误差和直线度误差进行了深入分析，提出圆度和直线度误差在沿着边缘边界上具有相对“连续性”，符合8次拟合曲线变化规律，进而提出去除无效边缘数据的方法。 本文利用了MATLAB数学软件系统中的GUIDE界面编辑器编辑GUI建立了测量系统的软件平台，实现了上述的各种算法，并提出了适合本系统的系统标定方法。本文对系统误差从图像采集过程、目标分割过程和特征量计算过程做了详细的理论分析。为了验证各种算法的性能和效果，本文对系统进行了实验，分析了实验数据。实验结果表明，图像测量系统对圆和直线的检测达到了预期的目标。