基于光电图像处理的影像测量仪由于其具有非接触、自动化、可测微小物体、精度高等优点,使其成为装备制造业中质量控制中不可或缺的配套仪器。同时工业界对其性能的也提出了更高的要求,尤其是高的检测精度、速度快、复杂的检测模式以及友好的人机交互的方面。本文对二维影像测量系统中几个关键技术进行了分析和研究,包括图像的预处理、系统标定、图像中物体轮廓提取算法以及特征点集匹配算法、软件系统架构的设计等方面。在图像预处理部分,采用对边缘破坏很小的基于偏微分方程的P-M各向异性扩散模型算法进行对采集到的图像进行滤波,峰值信噪比PSNR和信噪比SNR两个衡量去噪性能的指标明显优于传统的高斯滤波、邻域平均法、中值滤波等算法。在背景光源和上光源的共同作用下,背景和目标很分明,采用Otsu算法对滤波后的图像进行二值化处理也取得了很好的效果。二值化图像中连通区域提取部分,采用游程编码和并查集相结合的算法并借助于C++中的数据结构在只遍历一遍图像的情况下快速得到每个连通区域的点集。在像素换算关系的标定上,对刻度尺、圆阵列标定板和棋盘格标定板进行了标定实验。对刻度尺采用多次框选取刻度线平均方向的策略；对圆阵列标定板对圆拟合后得到的圆心进行确定其圆阵列拓扑关系,接着得到相邻圆心像素间距,然后取平均的方法；对棋盘格标定板借助于优秀的开源计算机视觉库OpenCV提取出内角点然后归为圆阵列标定板的后续处理模式。在零件的特征点匹配部分,采用多边形近似的递归逼近算法提取出零件图像中的主点序列,利用开源的dxflib库对零件的dxf标准档进行解析提取出主点序列；接着采用加入预匹配的RANSAC算法对这两个点集进行快速匹配,匹配速度相对于传统匹配得到明显提高。最后介绍了软件架构的设计；参考了VTK中软件架构思想,设计了本系统的流水线Pipeline系统架构,设计出了DataObject和ProcessObject两个关键的类；可以采用这两个父类衍生出的子类很方便地构建各种操作处理过程。