工件的尺寸测量是机加工领域的关键环节,尺寸的正确性会直接影响产品品质,准确地测量出结果才能有效判断良品和次品。微波谐振腔作为通信基站的重要部件,其尺寸直接影响通信的准确性与稳定性。运用机器视觉技术,可以极大地提高测量的效率、精度和可靠性。本文以准确测量微波谐振腔的关键尺寸为最终目的,着重设计良好的特征匹配算法对待测结构进行准确定位,在定位的基础上使用传统的图像处理算法精确测量工件相应尺寸。论文首先对图像匹配相关内容展开了论述,分析了特征提取与描述符匹配两个部分的原理与算法细节。之后分别介绍了一种尺度空间特征描述符的匹配算法与一种二进制特征描述符的匹配算法,详细地分析了其算法原理。两者的区别在于,后者的运行速度要快出两个数量级,在对实时性要求较高的场合有重要价值。然后分析两种方法的不足之处,并针对性地提出了相应的解决思路。算法完成后在公共图像数据集和最终待测目标的图像数据集上进行实验,比较改进前后匹配算法的表现优劣。结果表明,改进后的算法有效地提高了查准率,减少了匹配误差。最后,基于匹配定位的结果对微波谐振腔上的待测部位轮廓进行提取算法的设计,进而实现尺寸测量。通过实验室环境中与工业流水线上的多组重复性实验,以及工业流水线上的长期运行情况,评估测量结果的精密度、准确度和稳定性。评估结果表明:在99%置信概率下的不确定度能稳定在58)内,精密度表现良好;与其他测量方法进行比较,测量误差的绝对值小于68),说明本文的方法具有较高的准确度;测量的成功率长期稳定在98%以上,项目初期出现过几次波动,但经过适当调整恢复至正常水平,说明本文的轮廓提取方法有良好的适应性,实用性较强,符合项目设计要求。