在生产过程中,刀具的参数对加工的精度有着直接影响,因此,为了保证加工的质量与合格率,在生产过程中必须对刀具的参数进行检测。目前,在工业生产中用到的刀具检测设备主要是机械式检测设备、投影式刀具预调仪和数字式刀具预调仪,这些检测设备各有优缺点,已经不能满足工业生产中日益增长的需求,因此,开发高性能的数控刀具检测设备势在必行。本课题研究的视觉刀具检测仪能够自动的检测出刀具的角度、直径等参数。本文主要是对视觉刀具检测仪的图像处理算法进行研究,主要内容有边缘检测、边界跟踪、直线拟合、圆弧拟合算法以及误差分析。在边缘检测时,为了提高检测精度,首先采用了三次多项式拟合的亚像素边缘检测算法,在实验过程中发现当检测的边缘很陡峭时不能准确检测出边缘,后改用梯度方向高斯曲线拟合的亚像素边缘检测算法,经过计算得到边缘位置。在进行刀具角度、直径检测时,为了提高检测效率,采用了一边进行边界跟踪一边同时进行直线拟合,根据计算出的直线斜率求出两直线的夹角；同样采用一边进行边界跟踪一边同时进行圆弧拟合的方法,得到圆弧的直径。在进行边界跟踪时,提出了基于模型的跟踪算法,最后通过实验对刀具参数检测算法进行了验证,并对整个系统在测量中可能存在的各种误差进行了分析。本文采用的亚像素边缘检测算法首先提高了检测的精度,另外,由于在检测过程中没有按照传统的检测步骤进行,加之采用了边界跟踪算法和直线拟合算法、圆弧拟合算法同时进行的方法,因而提高了检测效率。