数控刀具参数检测技术广泛应用于刀具制造和数控加工领域,对保证加工精度、提高加工效率、降低生产成本等有重要意义。近年来基于计算机视觉的刀具检测技术发展迅速,在视觉刀具检测中,刀具图像特征检测对提高检测精度、检测效率和检测自动化程度至关重要。本文针对刀具图像轮廓特征高精度实时提取问题展开研究。本文研究了刀具图像轮廓特征检测的方法,围绕亚像素边缘检测、轮廓提取、角点检测、刀具几何参数测量等关键技术进行了深入分析研究,并实现了刀具基本几何参数的测量。优化了一种高斯插值亚像素检测算法。根据插值方法的数学原理和亚像素插值方法的理论,优化了高斯插值亚像素边缘检测算法,实现了刀具图像边缘的亚像素定位,能有效地提高图像边缘提取的精确度。通过实验对新算法和传统亚像素边缘检测算法进行了比较,证明本文算法具有较高的亚像素边缘定位精度。改进了一种基于标识分水岭Snake模型的轮廓提取算法。针对经典的Snake算法在对目标形状比较复杂的图像进行轮廓提取时,容易出现难以逼近凹陷轮廓,同时需要人工来色勒初始轮廓费时费力等问题。结合分水岭算法的优点提出了基于标识分水岭算法的Snake轮廓模型设定方法,通过控制初始轮廓模型,避免过度分割,减少迭代次数等来获得较快的轮廓提取速度和较好的自适应性。实验结果表明本文算法能快速准确的提取模型的轮廓。改进了一种快速高精度角点检算法。刀具图像经过轮廓提取后还会存在一些漏检角点,为了获取完整的刀具轮廓特征信息,综合经典的Harris角点检测算法、Susan角点检测算法和刀具图像的特点,提出了一种快速精确且对噪声有较好的鲁棒性的检测算法,实现了角点检测,从而完成了对刀具图形轮廓特征的完整性检测。将本文的角点检测算法同本文改进的其他几种角点算法进行了比较,证明本文方法提高了角点检测正确率,更符合高精度图像测量的需求。根据本文亚像素边缘检测算法、轮廓提取算法以及角点检测算法,研究了基于最小二乘法拟合的刀具几何参数测量方法,并实现了刀具基本几何参数的测量。实验结果表明,本文的方法测量精度高,运行时间短。