在工业生产中,传统的检测技术需要众多的检测工人,不仅影响生产效率,而且带来不可靠因素。视觉检测技术克服了传统检测技术的缺点,它以检测的安全性、可靠性及自动化程度高等优点而得到广泛的应用,成为当今检测技术的研究热点之一。针对传统工业零件检测存在的问题,本文以机器视觉技术为基础,采用Sobel边缘检测算法,设计了工业零件形状尺寸的机器视觉检测系统。本文在比较传统机器视觉系统中的各个组成部分的基础上,根据本系统需要实现的目标,完成光源、镜头、CCD摄像机、图像采集卡等硬件的选型。软件部分,对工业零件视觉检测系统的软件进行了设计,并对图像采集和图像处理部分进行了深入分析。图像采集部分,本文提出一种简单实用的线阵摄像机的比例标定方法,这种标定方法采用标准零件作为标定物,用比例算法实现了摄像机的标定,避免了采用标准网格平面标定的繁琐过程。图像处理部分,在本系统所测零部件和背景的成像对比度大、照明条件好的条件下,选用了适合本系统的Sobel边缘检测算子和亚像素定位算法中的高斯曲线拟合法,提高了边缘检测的精度。本文以某一工业零件为例,详细介绍针对此零件的机器视觉检测过程,并对测量误差进行了分析。实验结果表明该方案切实可行,可以达到较高的精度,满足工业级要求。