筛网在工业生产和科学研究中具有非常重要的意义,普遍应用于医药,生物科技和航天材料等行业的基准微粒筛选和粉体粒度分析,对筛网的快速准确的检测是生产和计量部门急需解决的问题之一。本文参考了试验筛网检验的国家标准,针对筛孔自身特性和的所处工作环境特点,利用现代光学图像处理技术实现了对筛网图像参数的精确测量。具有高效准确的优点。本文首先介绍了筛网检测和光学测量的国内外研究现状,确定了筛网图像检测系统的总体方案,搭建良好的实验环境,通过CMOS工业相机和远心镜头采集筛网图像。为了消除筛网图像光照分布不均匀的特点,仿真了多种滤波算法,最后采用同态滤波算法,有效地改善了图像质量,增强图像边缘细节。采用灰度直方图结合最佳阈值法将图像二值化,针对二值化后存在缺陷的图像采用了形态学处理,有效的去除了边缘毛刺填充了孔洞。在边缘检测环节对比了传统边缘检测算法的不足后,最终使用了小波变换模极大值边缘检测算法结合Canny算子提取图像的边缘,在抑制噪声和提取图像边缘方面取得了很好的效果。同时为了获取更加精确的边缘信息,研究了亚像素边缘定位算法,接着通过霍夫变换和最小二乘线性回归法对得到的离散像素点进行边缘拟合,采用像素扫描法得到拟合直线间像素距离,最后用像素乘以标定系数,得到筛网实际尺寸。实验证明,基于本文算法所实现的测量系统,能够克服传统检测算法定位精度低,对噪声敏感等特点,很好的满足筛网检测的要求。