自动化生产加工中需要实现自动换刀，而什么时候应换刀以及刀具形状尺寸是否正确，需要通过在线监控刀具状态为依据。然而目前在机监控刀具状态尚依赖切削力、机床主轴电流/功率或声发射等间接方法，难以与刀具形状/尺寸和磨损状态准确映射建模。在工序间隙自动进行在机刀具图像的直接检测不失为实现自动加工—检测一体化的可行技术路线。本文正是在此背景下开展基于机器视觉方法的在机刀具状态检测的关键技术研究。分析了在机检测刀具状态的意义和面向加工—检测自动化开展在机刀具状态检测的特殊约束条件，以钻铣旋转类刀具为检测对象，以立式数控机床/加工中心内部为约束空间，以面向制造自动化、智能化的加工—检测一体化集成为目标，设计、建构、实验验证了一套可多方位、跨尺度检测的新颖光机电集成检测系统，并匹配开发出可实时处理在机刀具图像的相应软件。根据刀具光学属性、在机成像环境以及检测目标对照明系统的要求，提出了平板面光源背向照明、点式光纤光源侧面照明和环形面光源正向照明相结合的特性化照明方案，以及照度不同的同一目标物多幅图像融合策略，并设计、构建出具体光源安装和调整机构。经过计算，选择合适的工业相机和镜头，辅装接圈，构建了一套能跨尺度对刀具宏观轮廓成像和对刀具微观磨损成像的机器视觉装置，并设计出可悬挂在机床上、轻巧便携的杆式多关节机电装置安装视觉传感器并能多方位调整。针对在机环境干扰多，获取的刀具图像质量不如实验室环境下获取的图像质量高的特性，研究了图像处理算法。通过提取刀体段曲线轮廓测量刀具直径，利用图像增强技术加强边缘信息，基于Lanser-facet算子提取刀具亚像素精度轮廓。对于微观磨损检测，利用对比度拉伸技术提高图像对比度，针对不同类型图像分别应用改进二维Otsu算法、灰度生长法提取磨损区域，计算磨损量。在Labview开发环境下，结合Halcon、Matlab图像处理函数库，设计了基于机器视觉的刀具状态在机检测用户软件。实验结果表明，文中设计的刀具状态在机检测系统，能够自动实现刀具直径、刀具磨损在机检测，刀具直径在机测量的误差在3%范围内，刀具磨损在机检测误差在7%左右，基本满足工业应用的需要。