计算机视觉检测技术是计算机技术、光电信息技术、智能技术相结合的产物。计算机视觉检测技术具有快速、非接触、柔性、智能和不受生理限制等优点。它是实现大规模工业生产、极端环境下替代手工进行高速高精度产品检测的最优手段之一,被广泛应用于各行业的现场监控、产品品质检测中。传统的机械零部件检测技术往往效率低下,可靠性不高,速度慢,信息集成不方便。手工检测严重依赖个人的专业技能、从业经验,不具有可复制性,再加上生理上的不可持续性,会导致产品检测中过程的不稳定。最后还有及时有效地将检测数据进行集成都是催生计算机视觉零部件检测的重要动机。计算机视觉检测是建立从计算机视觉信息到产品属性信息间相映射的过程。从检测性质和检测范围的角度来看,计算机视觉检测可以分为定量检测和定性检测两大类。检测对象的尺寸信息是定量检测中最常见的一项检测内容,通过分析检测图像的特征点,拟合线、面,从而提取产品尺寸参数。定量检测适用于属性为数量标志的检测,定性检测适用于属性为品质标志的检测。计算机视觉检测在属性标志值的分类比较模糊或分类需求不甚明确的情况下尤能体现它的优势,甚至能完成人类都无法完成的任务。本文的主要工作内容有两部分：机械零部件的几何尺寸精确检测和工艺品质的分类。本文建立了一个基于计算机视觉的机械零部件检测模型,该模型综合运用了光学背景的营造、金属表面发光处理、摄像机标定、双目立体成像、特征边缘轮廓提取和曲面拟合,最后还有内孔径参数的计算等技术。固定座是汽车换挡机构中的一个重要零件,该零件有一内孔径参数：空心圆柱轴心和空心圆锥轴心间的夹角。对该夹角的常规检测方法或工作效率低下或测量精确度不够。利用本文构建的检测模型取得了较好的研究预期。本文的另一项工作是建立了利用图像分类技术进行工艺品质检测的模型。该模型包含的技术有兴趣点的检测、兴趣点的描述、视觉词典的生成、工艺品质的模式识别等内容。焊接工艺的品质分类是机械零部件加工工艺中重要的工作,焊接面的多变性决定了焊接工艺品质分类的难度,运用计算机视觉进行定性检测可以在一定程度上提高检测的效率和精度。