尺寸测量一直是工业制造中关键的步骤。随着我国工业检测技术的逐渐发展,工业中越来越多地应用了机器视觉技术,它是近年来工业制造领域替代人工检测的新思路。高精度机器视觉测量系统包括照明系统、成像系统和数据处理系统,由计算机对得到的图像进行分析,得到被测物的高精度尺寸参数,可用于判断被测工件是否合格,能否满足实际应用需求。利用机器视觉技术进行尺寸测量,具有测量过程简单、效率高、成本低的优点,但其测量精度会受到成像效果、照明效果、算法等因素的限制。论文以高精度尺寸测量为主题,设计并搭建了一套机器视觉尺寸测量系统,提出了一种高精度边缘检测算法,并设置实验,研究该系统和算法可实现的效率和重复性。首先,论文从提高像质的角度出发,讨论了不同照明方案和成像方案的优劣,并对照明系统和成像系统进行设计,可满足高精度尺寸检测需求。在总体硬件方案确定后,论文探究了边缘检测与尺寸测量算法,并提出了一种灰度积分阈值亚像素精度测量方案,该方案首先通过Sobel算子搜索边缘像素,然后在边缘像素点附近的梯度方向提取灰度值并进行积分,根据积分阈值来得到精确的亚像素边缘。利用本文算法得到亚像素边缘后,通过对得到的直线边缘或圆边缘进行最小二乘拟合,可以得到被测物的亚像素精度尺寸值。最后,利用机器视觉系统进行实验,对标准量块和内径环规进行拍摄,并使用Matlab对得到的图片进行处理,得到每张图片的被测物边缘坐标及尺寸值。评价了整个机器视觉系统的重复性和算法的计算效率,对比了本文算法和其他主流算法的边缘检测效果和检测效率,并阐明了该机器视觉尺寸测量系统和本文提出的算法应用于工业生产及质量检测中的优势。实验结果表明,论文提出的算法比起传统的主流算法,有更高的效率及精度,可满足高精度机器视觉尺寸测量需求。