机器视觉是一门综合学科,是数字图像处理、人工智能等学科的最新发展。随着工业界对产品质量要求的提高,机器视觉技术在工业检测领域中的应用越来越广。作为工业应用场景中经常出现的椭圆形轮廓,其检测是机器视觉检测系统中一个十分重要的问题,也是数字图像处理的经典问题之一。本文对椭圆检测进行了深入研究。本文首先概述了机器视觉和数字图像处理的相关知识,介绍并分析了现有的机器视觉检测系统的一般模式及组成。然后,本文重点研究了椭圆检测算法。在阅读大量文献的基础上,根据各算法的原理、特点等将现有的椭圆检测算法分为三类,并对各类方法中的典型算法进行研究,总结出各自的优缺点。如基于最小二乘的代数拟合法简单易用,但受干扰点的影响很大;基于Hough变换的检测算法可以很好的抑制干扰和噪声,但精度不易控制,当检测精度要求较高时,其所需的计算时间和存储空间也随之增大;基于几何性质的检测算法可充分利用椭圆的性质降低维数,减少运算时间,提高检测精度。最后,本文根据具体的项目需求,结合现有算法提出了一种基于几何性质的利用投影确定椭圆中心的检测算法,并用该算法和其它几种算法对人工合成图和工业待检图进行仿真检测,结果表明该算法能够较好的提高检测性能,能获得较好的检测结果。