前副车架作为汽车底盘的组成部分之一,需要支撑汽车中的其他悬挂支架,对于汽车的操纵性和舒适性起到重要作用,因此为了保证汽车良好的使用性能,对其进行尺寸检测是十分重要的。视觉图像检测技术因为检测精度高、速度快,非接触的特点,在零件的尺寸检测和表面质量检测等方面得到了广泛应用,而前副车架尺寸大、表面几何特征多样、特征分布不均匀,对其进行尺寸检测时,存在因特征匹配准确度不高导致尺寸测量精度低的问题。因此,本文以某汽车前副车架为检测对象,对大型复杂铸件的尺寸检测进行了研究,主要研究内容如下:（1）根据前副车架特点设计了翻转架和三轴控制系统,并对图像采集单元进行选型,完成了前副车架图像采集实验台的搭建。然后,为了消除图像畸变,采用张正友棋盘格标定法对采集系统进行标定,提高后续的图像检测精度。（2）提出了一种结合模糊综合评价方法的Hu不变矩模板匹配算法。首先通过图像预处理将图像转换为二值图像;然后利用模糊隶属度函数对前副车架表面的各个几何特征图像进行处理并建立标准的模板库;最后采用Hu不变矩提取预处理后的二值图像和模板库图像的特征值,定义搜索策略和相似性度量函数,完成对前副车架表面几何特征的定位和识别。（3）通过定义感兴趣区域对之前识别的几何特征进行单独提取,采用Harris算法对提取后的几何特征角点检测并得到图像的候选角点;为了获取图像的关键角点位置,采用Susan算法对图像的候选角点进行二次检测,方便后面的尺寸测量。（4）通过设计GUI界面程序,将前副车架模板匹配算法和角点检测方法整合在一起,完成图像的处理工作。此外,计算前副车架几何特征的尺寸,并与实际尺寸进行对比,分析误差验证了上述两种算法能够满足尺寸测量误差的要求。