基于机器视觉的尺寸测量技术和图像识别技术在工业应用中越来越广泛。工业生产中圆弧形金属铭牌在冲压加工过程中铭牌会出现变形造成铭牌的弧度出现偏差,以及铭牌表面镀有字符会有字符镀错这种情况,因此需要将几种字符区分出来并且测量出铭牌截面的半径对不符合要求的铭牌进行剔除。本文针对这些情况进行了图像识别和测量算法的设计与实现,并取得了较好的效果。本文的主要研究内容如下：1.铭牌分类及质量检测系统整体介绍首先介绍了铭牌分类及质量检测系统的整体框架和工作流程,然后根据检测系统的功能需求和性能指标,选择不同的光源和相机,并搭建好相应的工作环境,使得测量和识别效果达到最好,本章的最后介绍了系统的硬件组成和软件组成。2.铭牌字符分类算法的设计与实现首先介绍了开源的视觉库OpenCV在VS2010中的环境配置。根据字符分类的要求设计了铭牌字符分类算法,算法实现的整个过程主要包括图像二值化、图像去噪、图像形态学处理、字符的定位、字符分割、字符归一化、字符细化、字符分类,并详细介绍了一些常用的二值化方法,去噪的方法,形态学处理方法,以及用来图像识别的模板匹配方法。最后对本章进行小结。3.铭牌截面半径测量算法的设计与实现本节首先讲述了传统的圆弧半径测量的方法原理和基于最小二乘拟合圆的方法测半径原理。重点针对最小二乘法拟合圆的方法进行了算法设计,算法整个过程包括铭牌图像预处理,轮廓提取,以及圆弧拟合部分的设计。最后对本章进行小结。4.铭牌分类算法和铭牌截面半径测量算法测试结果分析本节主要讲述了铭牌分类算法和半径测量算法的测试方法以及对实验数据的分析,最后对本章进行小结。论文最后对全文进行了总结,对主要研究成果进行了说明并指出了不足和有待改进之处。