随着智能化大生产的普及,人们对于高产品质量的需求越来越大,传统的人工视觉检测方法已经无法满足人们对于生产自动化和产品高质量的要求,机器视觉测量系统由此出现。为保证机器视觉系统检测产品的可靠性,要对机器视觉系统能力进行评价。为有效评价机器视觉测量系统能力,结合图像处理技术,提出了对于拍摄对象为形似矩形或形似椭圆形的不规则形状产品的机器视觉系统一般性能力评价方法。对获取的原始图像数据进行降噪、灰度处理、图像分割技术处理后得到图像目标区域及背景区域,以目标区域即不规则形状产品,所占像素点的个数及区域边界像素点个数,作为判断该产品是否合格的质量特性,并分析对其质量特性的可能影响因素,进行机器视觉测量系统分析,评价机器视觉系统的能力。为验证该方法的有效性,本文对拍摄芯片的机器视觉系统进行分析,对拍摄出的芯片图像进行处理,获取芯片所在区域像素点的个数及芯片边缘区域像素点的个数,并结合影响芯片质量特性的影响因素,即芯片所处的行、列,摆放角度,芯片本身间的差异,对机器视觉系统测量能力进行评价。并与其他方法对该机器视觉系统能力的评价结果进行比较,分析结果不同的原因,并给出改善建议。