油管是石油管材中仅次于套管的第二大类产品，不规则的螺纹形貌如螺纹锥度误差过大、牙型角误差过大、螺距不规范等都会导致螺纹连接处应力场的特异变化，局部产生很强的应力集中，引起裂纹源。本文参照美国石油学会(API, American Petroleum Institute)标准中对油管螺纹参数的有关规定，将图像处理技术应用到油管螺纹的检测之中，开发了基于计算机视觉的外螺纹参数自动测量系统，并对其中所涉及的相关技术进行了分析研究。　　该检测系统的主要是通过 CCD相机采集螺纹图像，利用图像采集卡将图像输入到计算机，再对采集到的图像进行数字处理，得到螺纹轮廓的图像，最后通过拟合圆算法计算出螺纹几何参数，并根据标准尺寸及公差带来判断是否合格。　　本系统在图像处理方面参考了 OpenCV相关理论。OpenCV是 Intel公司支持的开源计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。并在其基础上进行了相关改进，以使它符合实际的应用要求。系统采用了高斯滤波对图像进行平滑处理，消除了噪声，并很好地保持了图像的边界信息；然后采用Canny算子提取了牙型边缘图像，并通过Hough变换初步滤除图像中方差较大的边缘点；最后通过提取圆程序提取出外螺纹牙顶圆和牙底圆的相关信息，计算出螺纹相关几何参数。在此基础上编制了采集图像程序、图像处理程序和测量计算程序，并将测量的参数储存以备打印结果。同时开发了人机交互的操作界面。本系统还开发了相关指令集，使相关操作都基于指令的方式，操作更加方便。　　现场测试表明了本仪器具有检测速度快，控制方便等特点，实现了油管螺纹几何参数的非接触测量，达到了工厂要求的检测精度，是检测油管螺纹的一种可行有效的方法。