高精度在位检测方法及系统是实现现代柔性化、自动化、智能化制造过程中连续可靠工作，保证高端产品零部件的加工精度和生产效率的重要手段和措施之一。基于图像处理的视觉检测，是一门新兴的、多学科交叉的检测技术。其应用于微细加工刀具和工件的在位检测，具有非接触、高精度和高效率的综合优势，可以弥补接触式检测方法的不足。因此，研究视觉在位检测技术，具有重要的理论意义和实用价值。　　本文以图像处理为基础，研究视觉在位检测方法，并用于检测加工工序过程中刀具和工件的相关特征指标。　　主要研究工作与成果概括如下　　1.设计规划了在位检测系统的硬件平台，包括由光源、相机、镜头组成的图像获取硬件部分和机械手承担的物流运输硬件部分，实现机械手携带视觉检测系统硬件运动至待测对象的测量位置进行测量。以测量目标为导向进行光源、相机和镜头的选型，使设备参数最大限度满足测量要求。　　2.研究并实现视觉在位检测系统中自动对焦和光源自适应技术，提出使用上光源的对焦窗口自动选取的方法，以大步长爬山、小步长遍历、最终曲线拟合的搜索算法实现自动对焦。分析了光源亮度对测量结果的影响，以图像熵评价调节光源亮度实现了光源亮度的自适应调节功能。　　3.研究了基于链码的几何特征识别技术，为进行物体特征识别和自动测量提供了技术基础。提出了基于链码变化幅度的轮廓识别方法，可以识别位置变换后的物体。因为直方图的获取只有加减法运算，与常用物体识别方法相比，计算量较小，提出了一种通过倾角计算链码的直线近似度方法，并根据圆弧链码的性质设计了圆弧链码的识别准则，识别图像中的圆弧特征。　　4.设计和开发了位检测系统的软件，包括图像获取、图像处理、自动测量和数据管理等模块。其中自动测量模块，是实现被测对象的在位检测算法，如镗刀和挠性接头的测量，实际检测结果表明在位检测系统的测量精度小于±1μm。　　通过对刀具或工件的检测和比较，可以对由于机床运动精度、刀具磨损引起的误差进行及时的补偿。