丝锥作为加工内螺纹的常用刀具,其恶劣的攻丝条件以及刀具本身的结构特点致使丝锥比其他刀具更容易产生磨损。通常攻丝是制造过程的最后阶段,因此必须获得良好的公差和表面光洁度。丝锥磨损程度直接影响螺纹质量和刀具寿命,针对丝锥的磨损值进行测量有着十分重要的实际意义。传统丝锥磨损值大多是使用工具显微镜测量,不仅效率低下而且稳定性差。本文以丝锥作为研究对象,通过机器视觉的方法,研究和设计了一套丝锥磨损检测系统,为丝锥磨损检测提供了新方法。本论文的主要研究内容及成果包括:（1）基于机器视觉丝锥磨损测量模型的构建。对丝锥磨损的基本形态和特征进行了分析,介绍了丝锥的磨钝标准,对丝锥磨损进行了量化分析。针对丝锥多齿的特点,采用模式匹配实现了锥齿的自动选取。通过丝锥的结构特点定位并裁剪主后刀面区域,对分割出来的后刀面测量磨损值和崩刃值。（2）丝锥磨损检测系统的搭建。根据系统检测精度的要求,对决定图像质量的重要硬件部件进行了需求分析和选型。针对丝锥后刀面图像采集困难的问题,采用了专用夹具和条形光源。软件部分开发工具使用Lab VIEW和NI Vision,并结合了MATLAB设计图像处理算法,设计了GUI界面。（3）丝锥磨损图像处理算法的设计。图像处理包括预处理、主后刀面裁剪、磨损值测量。在滤波降噪方面,采用基于噪声估计的非局部均值滤波算法。在单齿分割方面,通过归一化互相关算法（NCC）定位单个锥齿。利用霍夫直线变换检测锥齿的副切削刃,进而推断主后刀面位置。通过最大类间方差法（Otsu）分割出磨损区域,最后通过基于聚类的自动多阈值分割提取丝锥崩刃区域,计算崩刃值。（4）实验检验丝锥磨损检测系统。通过使用丝锥进行攻丝实验,得出本文系统测量值与显微镜测量值相比较误差小于5%,验证了系统的有效性,可用于丝锥磨损的自动测量。对比本系统与超景深显微镜和工具显微镜,本系统更加高效稳定。