零件尺寸测量是制造行业的基础性工作，而国内的零件尺寸测量尤其是微小零件主要是以人工手动完成，测量精度不高，这不仅消耗了大量人力，导致劳动生产率较低，更重要的是对产品质量和可靠性的严重影响。因此，提高微小零件尺寸测量效率和测量精度势在必行。而近年来机器视觉在测量领域的逐渐成熟为这一问题提供了有效的解决途径。本文根据机器视觉测量的相关理论和实际案例设计了机器视觉测量系统，典型被测对象为发动机喷油嘴内孔直径。主要工作包括测量系统硬件设计与选型、图像拼接与预处理算法研究、图像边缘检测算法研究、数据处理方法研究和人机交互界面编制等。根据喷油嘴的尺寸和系统测量精度要求，确定系统所需测量精度，并结合线阵CCD传感器和面阵CCD传感器的特点，确定了采用低分辨率面阵CCD传感器结合图像拼接的方案并完成了CCD传感器选型；结合CCD传感器的参数和测量系统特点选择了满足系统性能要求的远心镜头；结合CCD传感器的光谱响应曲线和喷油嘴的结构特征，选择了环形结构光布置的红色光源；在综合了性能要求和软件支持等因素后，选择了NI公司的NI PCI-1407图像采集卡。对图像拼接和预处理算法进行了研究。首先结合实际使用情况和算法特点，选择基于特征的SIFT算法完成了图像配准，得到了足够准确的图像配准变换矩阵；然后采用加权平均融合算法完成了图像融合，结果表明所用图像拼接算法准确有效；用直方图均衡化改善了拼接后图像的灰度分布，提高了图像的对比度；用中值滤波算法完成了图像的降噪处理。探究了图像的边缘检测算法和数据处理方法。采用Canny算法完成了边缘检测；然后通过精确求得内径圆心，结合内孔边缘到圆心距离最短原则，完成了虚假边缘的过滤，得到单像素内孔边缘；采用最小二乘法进行圆拟合，补偿了所缺少的边缘像素点，减小了测量误差；基于喷油嘴工作时定空燃比特性，提出了等面积内孔直径计算法代替最小二乘法计算内孔直径，经过实验验证，系统的测量精度满足性能要求；最后，采用LabVIEW和Matlab混合编程技术完成了人机交互界面的编辑，所得人机交互界面具有良好的易修复性和可升级性，符合实际应用环境特点。