机器视觉检测技术具有非接触性、精度高等特点,已经广泛应用于各个行业。在石油化工行业中,对轴套等金属零件普遍存在一定的腐蚀性。因此在使用前需涂一定厚度的防腐层。目前对轴套尺寸及其涂层表面缺陷都是分别进行检测,这种检测方式效率低。本文开展了智能化的机器视觉检测系统的研究,重点分析了机器视觉在几何尺寸及表面检测的应用。本文的主要工作包括:分析了国内外对零件尺寸及表面检测方法的基础上,提出了采用机器视觉检测方法。从理论和实际应用中对机器视觉检测技术进行了系统分析,确定了轴套几何尺寸及其涂层表面检测的整体方案。根据被测对象的精度要求,展开了对检测系统的硬件的选型和运动控制台的搭建。对机器视觉检测系统的图像处理算法进行了研究,包括常用的图像预处理算法及边缘检测算法,结合本文检测对象的特点重点分析了Zernike矩亚像素边缘检测,采用了一种效率更高、抗噪能力强的Sobel-Zernike矩亚像素边缘检测算法。分析了图像中直线和圆形特征的检测方法,针对几种特征检测算法的优点和不足,提出了一种Hough变换与最小二乘法相结合的直线和圆形特征检测方法。研究了对涂层表面检测的方法,对常用的图像分割方法进行了分析,完成对轴套涂层表面的缺陷检测。利用MATLAB软件强大的数字图像处理功能,设计了轴套检测的人机界面,并详细分析了软件设计开发过程。通过轴套的几何尺寸及涂层表面检测实验,对检测系统的精度进行综合评估。