基于机器视觉的检测技术以其快速、精确、柔性高等特点在国外得到了深入研究和广泛应用,在国内也越来越受到重视。本文以零件中圆和直线特征为研究对象,深入研究了零件尺寸的机器视觉检测技术。本文分析了机器视觉系统的组成,研究了各个硬件的性能参数和选择方法。根据课题的需要选择了合适的硬件,介绍了机器视觉系统的开发平台并给出了系统软件的结构及其工作流程。由于环境的影响以及成像系统的自身限制,所获取的图像会存在一定的噪声和畸变。本文在对图像滤波、图像增强和边缘检测方法进行研究和试验的基础上,使用中值滤波和Sobel边缘检测算子来对图像进行预处理,取得了良好效果。通过研究相机小孔成像模型和相机标定方法,对相机进行了标定,使用标定结果对图像的畸变进行了校正。亚像素边缘定位技术是提高图像测量精度的常用方法。本文研究了直线和圆形的最小二乘法圆形拟合定位技术,获得亚像素精度的特征参数。使用系统标定方法实现了测量尺寸的单位从像素到毫米的转换。在LabView软件开发平台上编制了本系统的图像处理软件,实现了上述的各种算法。为了验证各种算法的性能和效果,本文对系统进行了实验,分析了实验数据。实验结果表明,视觉测量系统对直径的检测达到了预期目标。