测量技术在某种程度上代表着一个国家的科技和工业发展水平,随着现代制造业中微小尺寸零件的广泛应用,对测量精度、测量效率及测量自动化的程度提出了更高的要求,图像测量技术伴随着这种需求应运而生。与传统的测量方式相比,图像测量技术具有高精度、高效率、非接触、灵活性好、动态范围广及自动化程度高等优点,特别适用于一些传统测量方法无法实现的现场,因此对图像测量技术的深入研究具有非常重要的意义和价值。本文以现有的图像处理相关理论知识为基础,与自主研制的数控微型磨床的实际应用相结合,从软件算法的角度探索和研究提高微型零件测量精度的方法。数字图像的处理是图像测量的基础,本文首先分析了灰度图像增强的相关方法,通过该方法加强目标与背景之间的灰度差,突出有用信息,总结了噪声的来源及种类,提出抑制噪声的常用滤波去噪方法。在边缘检测方面主要归纳了像素级边缘检测算子和亚像素级边缘检测算子,其中重点介绍了canny边缘检测算子和高斯拟合亚像素边缘检测算子,并针对算法存在的不足进行了创新改善,通过仿真实验发现改进的算法可以提高边缘定位精度。本文后部分详细介绍了图像测量系统的设计与建立。在硬件方面,总结了测量系统硬件的构成、布局安排及系统对硬件的要求,同时对造成系统测量误差的原因进行分析。在软件方面该系统能够对标准块进行标定,并对微小零件进行物理尺寸的测量,同时还针对光纤端面角度进行测量,通过对测量数据的整理得到测量结果均达到较高的精度。除此之外,该系统还可以进行一些其他常用图像处理命令的实现。本文研究了基于canny算子和高斯拟合亚像素边缘定位算子的微小尺寸零件几何参数的测量方法,经MATLAB软件仿真实验表明,提出的方法测量精度高,运行时间短,具有一定的实用性。