机器视觉检测技术具有非接触、实时性、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等优点。各行业的领先企业在解决了生产自动化的问题之后，开始将关注的焦点转向以机器视觉为基础的检测自动化和装配自动化上。本文围绕基于主动视觉的目标跟踪系统构建系统模型，针对图像边缘检测、提取和伺服系统控制三个方面进行了论述。主动视觉跟踪具有自主选择、连续多角度跟踪目标等优点，在机器人控制、印刷线路板定位、机械零件尺寸检测、特殊环境下的远程测量等有着广阔的应用前景。　　本文详细阐述了基于主动视觉的二维精密检测系统的基本原理、基本方法和在工程中的成功应用。该系统通过对目标边缘自动跟踪来计算目标的几何特征参数（如长度、直径、角度等），具有较高的测量精度。本文对检测系统的硬件组成、图像处理与分析、DSP伺服控制系统等方面进行了研究。主要内容如下：　　首先，在视觉检测基本原理的基础上，研究分析了主动视觉检测系统的各个组成单元及其关键技术。主要解决图像采集（包括光源、光学成像、数字图像获取与传输）、图像处理分析（边缘检测）、三维伺服测试平台、相机坐标标定及参数优化等几个环节的关键技术。　　其次，重点论述了Canny准则和边缘检测算法，并针对传统Canny算法采用高斯滤波器及其高斯参数的不确定性造成图像出现伪边缘和边缘细节丢失的缺陷，提出一种基于分数阶卡尔曼滤波的改进 Canny算法。分析了分数阶微分和基于分数阶微分的卡尔曼滤波的具体实现过程，利用MATLAB对其进行了仿真实验，并通过计算Pratt品质因数，证明了本文的滤波算法优于其它算法。　　然后，详细阐述了基于DSP的全闭环交流伺服控制系统的组成及工作原理。设计了以TMS320LF2407为控制核心的DSP控制电路在永磁同步交流伺服电机上的应用。针对实际操作环境，设计了控制芯片的外围电路和接口，如PWM接口、电流电压检测电路等，并在此基础上，使用DSP集成开发环境CCS完成控制系统软件的设计。　　最后，针对本文图像处理与分析、边缘自动跟踪以及伺服控制系统的具体要求，使用张正友标定方法对相机进行标定，并通过实验确定了相机的内部参数和外部参数矩阵。在相机标定的基础上，采用MATLAB结合VC++6.0设计边缘自动跟踪实验，测得了圆形工件的位置与尺寸，其精度为0.675 m，完全满足检测要求。