随着计算机科学、电子学、人工智能技术的发展,图像检测技术日趋成熟,通过图像检测技术实现对物体的识别和检测应用日益广泛。与传统的人工检测、三坐标检测等检测方法相比,图像检测技术具有高效、快捷、低成本等优势,已经成为检测技术领域的一个主流发展方向。铆接是飞机上使用较为广泛的一种连接方式,用在飞机上铆钉可达数百万颗。冠状铆钉是铆钉类型中的一种,具有尺寸精度高的特点,其尺寸一致性直接影响到飞机铆接质量和生产周期。由于冠状铆钉制造采用冷镦工艺,受到模具尺寸和磨损因素的影响,现有手段已无法满足一致性要求,需通过铆钉自动图像检测的手段实现对每个铆钉尺寸的检测,以满足尺寸一致性要求。本文主要针对从铆钉自动检测系统中得到的冠状铆钉图像处理和尺寸检测方法进行了研究,主要的研究内容有以下几个方面:(1)首先研究了冠状铆钉图像预处理的基本方法。采用多种图像处理方法对铆钉图像的滤波、增强、分割阈值、边界提取进行实验仿真和对比分析,确定了铆钉图像处理的基本方法,为后续图像处理打下基础。(2)其次对冠状铆钉图像处理技术进行了研究。经过预处理的铆钉图像还留有铆钉自动检测系统、铆钉冷镦工艺特征所带来的噪声和缺陷,本文提出了基于数学形态学处理、局部直方图均衡化、全局阈值分割法的铆钉图像处理方法,对图像质量进行了改善,实现了对铆钉边界的提取。(3)最后对铆钉边界图像和尺寸检测算法进行了研究。为进一步提高尺寸检测的准确性,对边界图像特征进行了分析研究,对于存在的检测难点提出了解决方案,并在此基础上提出了冠状铆钉尺寸检测算法,并对算法进行了实验验证。通过本文的研究,实现了对采用冷镦工艺制造的冠状铆钉图像的处理和尺寸检测,检测精度达到了现有图像检测设备水平,在冷镦特征显著的尺寸检测方面则优于现有检测设备。通过本文的研究,为铆钉自动检测系统的研制打下了基础。