随着现代化工业的发展,零件产品质量的改善与检测技术的提高息息相关。例如汽车油封这种橡胶材质的精密零件,型号多,需求量大,较大的尺寸误差会造成传动部件漏油的现象。传统的人工尺寸检测方法不仅检测速度慢,而且估读、误检和漏检等情况不可避免。为解决由于油封固有的弹性易给人为尺寸检测精度带来很大不确定性的现象,满足当前高效快速的现代化零件生产和高精度尺寸检测,本文提出一种基于机器视觉检测技术的汽车油封尺寸高精度检测方法,该检测方法高效且设备成本低,同时设计出合理的检测方案,本文主要研究内容如下:首先在研究设计系统检测平台和总体方案后,结合本检测系统技术指标,对误差进行分析以证明系统可行性。完成成像系统的研究及硬件选型工作,通过不同光强下拍摄的油封局部图分析光强对油封图像边缘的影响,确定本系统的最佳光照强度并完成图像采集。采用双边滤波滤除图像噪声,分析对比几种传统边缘检测算子的优缺点。以经典PCNN边缘检测为基础,汲取Canny算子的优点和双边滤波加权系数的概念,提出一种基于PCNN边缘检测的改进算法,以获取汽车油封的真实边缘。结合三次样条插值法提出一种基于改进PCNN的亚像素边缘检测方法,获取亚像素级边缘点位置。分析研究传统霍夫变换特征检测和随机霍夫变换圆检测方法,针对本系统提出一种随机霍夫变换圆检测的优化算法,经过实验效果图的对比分析,算法改进后检测到的圆形边缘非常贴近油封真实轮廓,有利于高精度尺寸检测。本文将油封的尺寸检测算法和相机标定结果相结合,随机选取10个汽车油封进行尺寸检测实验,并以高精度三坐标测量仪检测结果为基准,计算系统尺寸检测误差。经实验验证,系统检测精度小于0.03 mm,单个油封平均检测时间为2.17 s,满足系统技术指标的要求。用MFC框架通过VS2015平台设计检测系统人机交互界面,使系统具有实时显示尺寸信息等功能。