随着智能制造技术的兴起,对工业现场的智能自动化测量提出了更高的要求。以接触式测量为主的传统测量方法存在劳动强度大、精度低、容易造成工件损坏等缺点。而采用基于机器视觉的测量方法能够实现工件几何尺寸的自动、准确、非接触测量。本文在分析机器视觉测量技术国内外研究现状的基础上,设计了一套高精度机器视觉测量系统,着重研究机器视觉测量关键技术,主要包括镜头的畸变矫正、像素当量标定、亚像素边缘提取和视差图像拼接等。首先,根据测量需求,确定了系统机械结构、硬件设计方案和选型及测量软件方案;其次,为了提高系统精度,研究了边缘检测和亚像素边缘定位技术。详细对比分析了几种常用的边缘检测算法,确定了Canny边缘检测算法的优越性,并将Canny算法与基于像素邻域的亚像素边缘检测技术相结合。提出改进的基于迭代重构的噪声图像亚像素边缘提取算法,将改进后的算法应用于轴类工件图像处理,能够获得更好的边缘检测效果;然后,针对长轴工件,研究了大视差图像拼接算法,提出具有相似性约束的APAP拼接算法,既保证了图像的拼接精度,又解决了图像非重叠区域形状失真的问题。使用该算法对具有部分重叠区域的阶梯轴图像进行拼接,可以达到良好的拼接效果。最后,根据上述技术原理,搭建了软硬件系统并对长短阶梯轴轴径和锥面轴锥面角度进行测量,可得,本系统轴径测量误差在±0.03mm之间,角度测量误差在±0.3之间,验证了基于机器视觉的工件几何量精密测量系统的有效性。