现代工业对螺纹检测提出了越来越高的要求，传统的外螺纹检测方法工作效率低，难以满足现代化生产的检测需求，而机器视觉检测具有检测速度快、精度高、非接触式、自动化程度高等优点。目前利用机器视觉技术对螺纹进行检测均是一种基于平面轮廓或区域的检测，没有反映螺纹的三维立体信息，本课题提出了基于机器视觉的三角形外螺纹三维检测方法，以满足精度要求较高的螺纹检测需求。本课题研究了三角形外螺纹的三维模型重构方法，根据三角形外螺纹的轮廓特征，设计了合理的实验方法和三维重构算法，使用Visual C++语言进行编程实现。首先通过CCD摄像机采集外螺纹图像；然后对外螺纹图像进行预处理，包括图像增强处理、螺纹边缘检测和提取螺纹边缘特征点等；最后利用提取的螺纹特征点重构外螺纹的三维模型。实验生成的外螺纹件模型达到了较好的效果，能较真实地反映螺纹件的表面轮廓形状，为外螺纹件的三维重构提出了一种可行的方法。本课题研究了三角形外螺纹的三维检测算法，使用MATLAB语言进行编程实现。首先提出了重构的三维螺纹模型与标准螺纹模型匹配的算法；然后定义相似度评价函数以定量评估重构的三维螺纹模型和标准螺纹模型之间的相似度；最后通过改变标准螺纹的某一参数，对匹配相似度算法进行合理性分析。以汽车轮毂螺栓和六角头螺栓进行了实验，定量描述的相似度具有较强的合理性。