图像匹配测量属于人工智能范畴，在现代自动化生产工业中得到了广泛应用。结合生产线中对特定形状零件快速分选的要求，本文对CMOS图像测量分选系统的关键技术展开应用研究，论文主要工作可分为如下四个方面：第一，对课题背景进行分析和常用图像匹配算法进行论述。针对手工测量速度慢、需将量具与被测物相接触等缺点，使用CMOS图像匹配传感器实现对工件几何尺寸的非接触测量，重点针对对传统测量方法不易实现的同心度测量进行研究。第二，根据课题功能需求的分析和便于调试，确定系统总体方案和测量原理，并对匹配测量的关键技术进行分析。课题选用OV7670、FPGA、TFT和触摸屏构成系统硬件主要部分，并编程实现硬件驱动。由于待测物件形状为圆形，因此测量原理选用三点定圆法和数像素点法，其涉及到的关键技术包括图像处理算法的选择和开方函数的实现。第三，编程实现数字图像处理算法和圆匹配。根据FPGA并行处理数据的特点，采用具有并行性且易于FPGA实现的算法实现数字图像处理功能，主要包括中值滤波算法、Sobel算法和Zhang-Suen快速并行细化算法。根据圆的特点，软件编程时采用状态机检测圆上的点并对点进行处理以求出圆的参数，还可采用手动测量。第四，将系统进行标定，并对实物进行匹配测量及误差分析。通过与实物的实际大小相对比，得到系统在测量时的误差，接着对误差进行了详细的分析。若将本系统结合远心镜头使用在自动检测中，如阶梯轴（孔）同心度测量、直径尺寸筛选等，不仅可大幅提高检测效率，而且还能降低人力成本，提高劳动生产率，为工业自动化在线检测提供了有效的技术手段。