视觉检测是机器视觉理论在检测领域中的应用，这项技术在国外已经得到了深入的研究和广泛的应用，在国内也受到了越来越多的重视。随着计算机硬件性价比的不断提高，相关技术的不断发展，视觉检测技术以其具有非接触、在线实时、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等优点，实现了机械产品的零废品生产目标，适应了现代制造业的进步和发展要求，在实际中显示出了广阔的应用前景。 论文结合机器视觉技术和图像处理技术，以对活塞杆直径的测量作为研究对象，着重对测量中的几项关键技术进行了较深入的研究：在图像预处理方面，分析比较了几种不同的平滑滤波效果，得出快速中值滤波具有更好的边缘保持性、适应性及快速性等特点，论文选择中值滤波算法对采集的图像进行平滑处理；对于边缘检测环节，论文将传统的边缘检测算子与Canny算子做出比较分析，得出Canny边缘检测算子在边缘定位精度和抗噪声能力上都优于前者，所以在本测量系统中采用了Canny边缘检测算子提取图像中的工件边缘；在对采集的图像进行了必要的处理之后，针对测量系统及被测对象的特点，将Hough变换应用到了图像测量中并采用一种改进算法实现对活塞杆直径的测量，且在VC++6.0的环境下实现了此算法，通过实验验证了所用方法的可行性和有效性；并在完成了对工件直径测量的基础上，对误差的来源及造成的影响作出了分析，给出了避免误差的方案。 理论和实验证明，将Hough变换应用到视觉检测系统中对图像中的几何参数进行测量是可行的，改进算法利用了图像中工件边缘的几何性质，降低了变换域空间的维数，从而减小了系统存储需求及数据计算量，并保证了测量的准确度。 论文虽然只是利用现有的简单实验条件对上述测量方法进行了有限的研究，而对在线的实时应用涉及较少，但整个工作为今后的实际应用奠定了坚实的基础。