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齿轮形状复杂，测量参数较多，使得齿轮测量一直成为几何测量中的难点。传统的齿轮参数测量方法，往往带有测量人员的主观误差，且存在劳动强度大、检测效率低等一系列缺点，尤其是模数小而齿数却很多的齿轮测量更是凸显了传统齿轮测量方法的弊端。 计算机视觉测量技术是近年来在测量领域中新兴的一种高性能测量技术，它具有精度高、速度快、非接触等优点，使得它在工业测量中得到了广泛的应用，也为齿轮参数的测量提供了一种新思路。为满足小模数齿轮参数测量的要求，本课题以图像处理技术、机器视觉技术和DSP技术为基础，对基于DSP的高精度机器视觉测量技术进行了深入的研究，实现了基于DM6446的齿轮参数高精度测量系统。 课题通过对系统的精度、效率以及经济性等要求的综合考虑，选择相应的硬件资源，如CCD、镜头、采集卡、处理器平台等，搭建系统的采集平台和算法平台。算法平台采用TI公司推出的Davinci系列DSP处理器TMS320DM6446，开发编译环境采用CCS编译器。TMS320DM6446平台是一款32位处理器平台，具有高速的处理性能，强大的操作系统及低功耗等优点，使得齿轮参数的测量具有高效性。 本系统首先通过采集平台获取待测齿轮的图像数据，并在算法平台上利用摄像机标定算法对齿轮图像进行标定，实现齿轮图像的矫正以及图像像素坐标到世界坐标系坐标的映射。接着，对畸变矫正后的齿轮图像进行相应的图像处理，以对齿轮参数进行测量，测量的参数主要包括齿轮的轴心圆半径、齿顶圆半径、齿根圆半径、齿数、模数以及齿轮的误差参数等，系统利用亚像素定位算法大大提高了测量精度。最后，充分利用TMS320DM6446处理器平台的硬件性能以及各种优化技术，如，配置二级Cache结构、实现Ping-Pong双缓存、使用高效的图像库函数和内嵌汇编以及编译器优化选项等，对算法进行优化。 实验表明，基于DM6446的齿轮参数高精度视觉测量系统性能稳定，成本低廉，效率高并且可避免测量人员的主观误差，具有一定可行性和合理性，同时经过算法优化后，测量效率得到了显著的提高。