在现代制造产业领域,数控刀具已经广泛运用于生产加工中,而在生产加工中,刀具自身产生的磨损将直接影响被加工工件的质量,因此刀具参数测量的准确性,便直接关系到企业经营状况和市场的竞争力。目前,市场上数控刀具检测仪虽然多样化,然而,传统的刀具检测仪普遍为手动模式,难以实现自动化,同时传统的刀具检测仪在自动视觉上多采用投影模式,自动测量程度不高。针对此类问题,综合考虑,本文提出刀具自动视觉检测仪的研究设计。较传统检测仪相比,具有人为干扰因素小,重复定位精度高,自动化效率高等优点,同时也可以实现刀具参数自动测量,该研究能更有效的为传统离线检测过度到在线检测打下坚实的基础。本文首先对数控刀具的市场现状进行了了解和阐述,确定了数控刀具检测仪的国内外背景和现状以及发展趋势,然后从四个方面展开了研究分析：数控刀具的图像处理、数控刀具的参数测量、刀具检测仪的总体结构设计、精度分析。在图像处理过程中,针对实际工况中,刀具受环境的影响较为严重,利用matlab图像处理软件对刀具图像进行了灰度化、直方图分析、引入噪声及均值滤波(5*5模板)、二值化等一系列处理,为后续刀具参数的测量奠定了基础。在刀具参数测量过程中,提出采用canny对刀具进行粗定位,用自定义模板优化的插值亚像素方法对刀具进行边缘检测,利用最小二乘法对对刀具的轮廓进行拟合,同时提出了采用最小周长多边形近似在刀具轮廓提取中的应用,实验结果表明,该方法的优化与应用对图像效果有很大提高,同时,根据刀具实际工作位置和轮廓线的相互位置关系,提出基准面与坐标系结合的方法,进行刀具轮廓线的坐标系定位,以此为基准,实现刀具主要参数全面测量,并作为判断刀具是否可以继续使用的标准。测量结果表明,较传统的测量方法相比,这种方法提高了刀具参数的测量精度,为刀具检测仪在线自动化测量奠定理论基础。另外,为了能更好的确定刀具检测仪的精度,本文在理论上对刀具检测仪的关键构件结构进行了理论分析、计算和校核,同时为防止检测仪因自身重力和外界受力的影响,对构件结构引起的精度误差做了实体仿真分析,确定了刀具视觉检测仪结构精度的合理性。