工业零件的缺陷检测和尺寸测量是生产自动化和智能化的重要步骤之一。而目前大多数已实现的测量系统都只是简单的对某一类规则零件进行尺寸测量,并无集成多种零件类型的尺寸测量算法的应用和研究。针对上述问题,基于视觉技术的零件尺寸测量系统的研究十分必要。本文研究并设计了一套基于视觉技术的零件尺寸测量系统,系统包含:图像采集模块,系统标定模块,缺陷检测模块和尺寸测量模块四部分,集多种零件的缺陷检测和尺寸测量于一体,实现四种类型零件的三视图图像的缺陷检测和尺寸测量。本文采用OpenCV和C++语言对多种类型零件尺寸测量算法展开研究。实验结果分析表明,本系统提出的改进角点算法和改进点Hough变换圆检测方法,检测精度更高,速度更快。其主要研究工作及创新点总结如下:(1)研究基于模板匹配的缺陷检测算法。本文在模板建立的基础上,研究基于轮廓特征的形状匹配算法。可知成对几何直方图匹配法执行速度快,匹配模板精度高。本文给出缺陷特征提取与识别算法,将表面不合格的零件标记并剔除,避免尺寸测量模块对缺陷零件的尺寸测量,免除一部分的无效测量,提高检测效率。(2)研究基于边缘检测的尺寸测量算法。本文分析了外接矩形法和角点法对矩形和多边形零件尺寸测量的优缺点,提出一种基于边缘信息的适用于任何直角多边形零件的尺寸测量方法;本文分析了Hough变换圆检测法和点Hough变换圆检测法,提出改进点霍夫变换法,其中对点组选取的方法改进,使得圆检测过程更加稳定、测量结果更加精确。(3)研究测量精度的优化方法。本文优化了比例标定的实现过程,可以根据零件不同特征选用不同的标定方法,提高标定的准确性。采用二分法做数据补偿,简化计算的复杂度。测量数据比较表明改进后的方法,提高了测量精度。(4)研究基于视觉技术的尺寸测量系统的设计与实现。本文设计了基于视觉技术的尺寸测量系统,搭建了系统硬件环境,背景照明方案选择漫反射光源和Genie相机,可采集到对比度高的零件图像;本文设计并实现了系统软件的各个模块与流程控制,实现对四大类型,八种零件的尺寸测量。实验表明该系统可以较好的完成多类零件的尺寸测量,且运行速度均在500ms以内,待测零件尺寸在10mm~64mm之间,测量绝对误差在0.1mm以内,符合尺寸测量的研究要求。