孔轴类零件在机械工业中具有重要地位,其几何特征比如外观尺寸和形貌特征对整体机器的正常运转起着至关重要的作用。传统的检测方式存在检测精度低、高精密仪器成本高等问题。本文针对孔轴类零件几何特征的检测提出了相关算法,设计对应的检测方法,提高检测效率和检测精度。本文首先总结了孔类零件和轴类零件的几何特征,根据孔类零件和轴类零件被测要素的不同,提出了两种非接触式检测方式,针对孔类零件尺寸特征直径值的机器视觉检测以及针对轴类零件形貌特征圆度圆柱度的激光测距检测。然后分析孔类零件尺寸特征的检测情况,提出先进行像素级粗定位目标区域选择再进行亚像素级精定位轮廓提取的算法。采用基于梯度的Hough圆变换（GHCT）实现像素级轮廓粗定位,进行邻域像素扩张标注感兴趣区域（ROI）,再基于改进Zernike矩实现亚像素级轮廓精定位检测算法进行孔类零件直径值的计算,尺寸特征满足精度要求。接着分析轴类零件形貌特征的检测情况,提出改进人工蜂群算法（IABC）评价圆度误差,同时结合分解法的思想,提出以圆度、直线度、锥度为基本特征,基于多维特征的XGBoost回归算法（XGBR）进行圆柱度误差评价,形貌特征满足精度要求。最后搭建实验平台,结合三坐标测量机得到的被测件已知信息进行算法验证,从数值偏差、准确率、检测效率三个方面对本文提出的检测算法进行性能评估,检测结果为所有算法均达到检测指标要求,并且与现有算法相比均在数值精度上有所提升。