随着图像处理技术的发展和大面阵、高分辨率图像传感器的推出，图像测量系统广泛的用于精密测量领域，并逐渐成为该领域内的重要检测技术。边缘检测是图像测量的基础，边界定位是否准确直接影响后续的测量精度。本文针对边缘检测技术进行深入研究，并将其用于微小型零件的同心度测量中。本文主要工作可分为以下五部分：1、讨论了边缘检测的重要性和研究意义，详细阐述了边缘检测技术在国内外的发展现状，分析了边缘检测存在的难点以及未来发展趋势。2、对数字图像处理的相关内容，包括图像的灰度化、几种常用的滤波算法、二值化算法、像素级边缘检测算法等进行了研究，对比了它们的性能及使用场合。由于像素级边缘检测算法边缘定位精度低的缺陷，无法满足高精度测量的要求，对亚像素检测技术进行研究，包括灰度矩、Zernike矩、空间矩，并用C++对其编程实现，实验比较了这几种矩法在检测精度上的差异。3、圆检测算法的研究。详细阐述了Hough变换的思想，重点研究了随机Hough圆检测，对基于梯度信息的随机Hough圆检测误差进行最小二乘拟合修正，最后本文针对Hough变换无效累积大、检测速度慢的缺点给出了一种结合形态学、边缘跟踪的多次最小二乘拟合的方法检测环形工件。4、建立了以双远心镜头为核心的图像测量系统，分析光源、工业镜头、图像传感器对测量系统的具体影响，并完成了对它们的选型。基于双远心镜头独有的特性，设计了一种简单、快速的标定方法。5、在实验室现有的环境下搭建测量系统。针对被测目标，利用图像测量系统进行测量并与实际值对比分析，证明利用图像测量技术对同心度测量的可行性，表明该方法是有效的，具备一定的实用价值，具有简单、方便、精度高等优点。随着图像测量技术的发展以及对测量方法的改进，有望用于实际生产过程中对工件实时、在线、非接触、快速检测。