近年来,机器视觉检测技术因其具有检测精度高、速度快、非接触式等优点,得到了迅猛发展,也是工件尺寸检测的主要发展趋势之一。本文就螺柱工件尺寸检测问题,运用机器视觉的相关技术和方法,对自动检测系统和检测算法进行了研究和实验。论文主要完成以下工作:1、从技术需求分析出发,搭建了由CCD相机、远心镜头、平行光源及工控机等组成的自动检测系统硬件平台;2、提出了一种基于机器视觉的螺柱工件尺寸检测算法。即对所采集到的图像进行灰度化处理、图像去噪、边缘检测、亚像素级精确定位和轮廓分割。在对图像灰度处理后,结合螺柱工件的特点,提出了伪中值双边滤波法来对图像进行去噪,并采用改进型的Canny算子对图像进行边缘检测。在此基础上,利用梯度插值法对图像边缘进行亚像素级精确定位,最后使用Ramer算法进行轮廓分割,提取出了图像中所有的特征点,从而为后续求取螺距、牙型角、牙型高度等几何参数提供了很好的依据。3、对检测系统进行标定,求出标定系数K。根据螺距、牙型角、牙型高度等参数的测量原理,以及检测到的像素值,分别求出螺柱工件各参数的实际尺寸,并进行了误差分析。实验结果表明,检测算法能够使螺柱工件尺寸的检测精度达到0.08mm,且准确检测率能够达到98%以上,满足了实际需求。