测量技术在机械工业发展中发挥着重要作用。传统的人工接触式测量方法耗费人力、物力大,检测效率极低。而采用数字图像处理技术对工业生产线上的机械零件进行在线几何量测量,具有快速和完全非接触性的优点,是保证零件质量的关键手段之一。本课题主要的研究内容为机械零件二维几何量的数字图像测量方法。机械零件一般由直线和圆弧组成,因此,直线和圆的检测是零件图像测量的重要部分。针对现有的检测直线和圆的算法在零件实际测量中存在的问题和局限性,主要研究了多条直线和多个圆的数字图像检测算法在机械零件测量中的应用,还完成了包括数字图像预处理、边缘检测及细化、亚像素定位和形位误差测量等工作,实现了对包含多个基本几何元素的直线零件和多孔零件的准确测量。本文的主要研究内容、工作、成果包括以下几个方面:1.在直线零件图像测量中,研究了基于“先局部Hough变换,后全局最小二乘拟合”思想的多条直线检测算法;解决了随机Hough变换检测直线时表现出的检测结果不确定性问题,以及检测多条直线时产生的干扰后续直线检测的问题,具有很好的鲁棒性、抗干扰性和灵活性。2.在多孔零件图像测量中,采用两种方法实现零件内多个圆元素的同步检测。第一种方法先将多个圆分离,然后对各个圆单独进行点Hough变换检测,不仅减少了无效累积,还有效的去除了噪声点;第二种方法则采用普适的多圆检测算法,算法几乎适用于所有情况下的多个圆检测任务。3.研究了适合于图像实时测量任务的一种改进的亚像素细分算法,引入灰阶图像的边缘细化,避免了丢失边缘图中幅值较小的边缘;用4个方向的Sobel模板,获得更清晰完整的单像素宽边缘。算法实现简单,抗干扰能力强,可实现边缘的精确定位。4.在基本几何元素尺寸测量的基础上,研究了基于最小二乘法的包括直线度、平行度、圆度等形位误差的测量问题。