随着工业化进程不断深化,机械制造设备种类越发多样,而作为制造业检验标准的基本尺寸检测工作却呈现滞后性;尤其是在精加工领域,以人工检测为代表的传统检测方式依旧占据大比重,不但耗时耗力且检测精度浮动性太大。因此加强精加工领域内小零件的检测,是急需解决的问题。本文围绕3C行业内精密加工异型螺柱为研究对象,基于机器视觉图像处理技术设计一套高性价比、高精度、高效率的精密螺柱尺寸检测系统。本系统以提高检测精度为目标,对检测系统的搭建、软件编程流程、图像的处理技术等进行细要分析,最终实现满足±0.02mm检测要求的非接触式测量。本文主要研究内容有:首先,为项目设计软硬件系统。根据项目要求和待检测工件的特性分析系统硬件的特性和最低性能指标,按照该指标完成系统的硬件设计。基于所选硬件采集的图样进行软件框架分析,软件采用C#和OpenCV图像库相结合进行编程,软件系统包括图像算法处理流程设计等。系统在进行图像算法处理前进行图像裁剪,以提高处理速度。其次,按照算法流程进行图像预处理。先进行灰度转换,简化图像处理通道数提高处理效率;分析系统噪声来源和常见的降噪方法,经过实验后选择中值滤波降噪;提出基于阈值的拉普拉斯锐化补偿滤波模糊,利用Otsu自动阈值分割图像感兴趣区域和求解自适应阈值,为下一步处理提供便利。然后,预处理后进行图像分析处理。实验分析对比传统边缘检测技术,选择Canny算子和自适应阈值结合作为系统的边缘粗定位算法。基于此,分析异型螺柱图像的亚像素处理技术,系统选择双线性插值进行亚像素处理;对检测到的浮点型边缘坐标进行拟合获取高精度的工件特征信息,直线采用Hough与最小二乘法结合,圆采用二次迭代最小二乘法。最后,搭建实验平台,对系统进行九点标定完成像素到物理尺度转换;按照项目检测要求对检测项进行数学求解分析,完成尺寸测量方法编程。多次实验结果表明,本系统检测重复精度最高达到了0.0076mm,符合要求项目要求。