基于数字图像处理的测量技术具有直接成像,测量数据稳定,硬件成本低等优点,广泛应用于各类刀具产品的几何轮廓测量,但由于环境光差异,刀具轮廓复杂多样,实现机器自动捕获边界轮廓精确测量一直是图像工程应用中的难题。本文在课题组开发的DJCLY12A刀具测量仪上完成软/硬件的技术改进研究。首先,基于Open CV图像处理数据库,提出了图像灰度直方图光线调节算法,结合ROI窗口提取,降低图像处理的数据量,加入图像干扰噪声滤波算法,提高图像捕获精度;其次,对图像分割技术,提出二维自适应阈值分割算法,根据大量测量背景和刀具轮廓数据,自动获取阈值,清晰地分割出刀具与背景图像,完成二值化处理;同时,结合形态学操作,提出新的改进canny算子,采用先闭操作补全缺失边界信息,再开操作去除图像干扰点的策略,精确提取边界轮廓离散点;在图像拟合方面,提出离散点M估计距离拟合法,并分别对霍夫直线拟合、最小二乘法拟合和M估计距离拟合进行分析对比实验,实验结果表明M估计距离拟合法避免了数据波动的干扰点对直线拟合的影响,稳定性、精确度最高,适用于刀具图像的成像环境。最后,文中提出刀具后刀面宽、刃口钝化量、刃带宽度等一系列宽度测量的实用算法,实现了包括刀具角度、半径、长度等几何参数的自动测量。在对直径18mm麻花钻样件的几何轮廓测量中,锋角误差在±0.067°,标准方差为0.037,测量时间为0.09ms,比改进前测量精度提高了1°。对圆弧半径为6mm的双沟枪钻样件测量中,半径标准方差为0.61,测量时间为0.53ms,比改进前测量圆弧精度提高了0.1mm。以上改进的刀具几何轮廓测量算法和旋转工作台、移动导轨的硬件精度改进技术结合,实现了自动捕获刀具边界测量的功能,提高了长度和角度测量精度,减少了人为误差的因素,测量结果稳定可靠。改进技术可以直接应用于刀具几何测量仪,结合人工智能算法,可进一步提高自动化测量的程度。