针对国内橡塑密封件检测技术水平落后且缺乏有效实用的密封件自动检测仪器,该论文以橡塑密封件参数尺寸的检测为研究对象,深入系统地研究了基于数学形态学的图像处理及图像测量算法.主要研究内容如下:认真研究了密封件产品图像的特点和数学形态学的图像处理方法,该文提出把数学形态学图像处理的原理及实现算法应用于密封件的尺寸检测.研究了常用的全局阈值分割算法和局部阈值分割算法,设计和实现一种既能保持图像边缘的信息,又能实现灰度图像阈值分割的微分算子阈值分割算法.总结了数学形态学多结构元素构成的一般规律和原则,并对数学形态学多结构元素滤波作了深入的讨论.在定义多结构元素腐蚀、膨胀、开、闭四种多结构元素数学形态学滤波器的基础上,讨论了它们的性质和滤波性能.多结构元素的腐蚀、膨胀、开、闭滤波在整体滤波效果上优于单一结构元素的腐蚀、膨胀、开、闭滤波.在噪声滤除,尤其是滤除附着在目标图像边缘上的噪声方面,论文得出多结构元素腐蚀滤波和膨胀滤波优于多结构元素开、闭滤波;在目标图像的细节保护方面,多结构元素开滤波和闭滤波则优于多结构元素的腐蚀滤波和膨胀滤波.然后,针对密封件图像的噪声滤除,设计完成了一组由单一结构元素与多结构元素共同组成的滤波算法.在分析和研究密封件图像的基础上,设计实现了一种使用类似"十"和"X"字形状的结构元素来实现密封件图像边缘提取的算法.该算法提取的边缘细化程度好,可实现单象素连接.设计并实现了对密封件的基本参数(内、外直径,形心,周长,面积等)进行计算的相应算法.为提高图像测量的精度,对亚象素图像处理方法进行了初步的研究和探讨,利用灰度矩算法对密封件的直径参数进行了亚象素细分处理.实验证明,将密封件原始图像经过上述算法的依次处理,计算得到的尺寸参数数据与实测数据差的绝对值小于0.01mm.该算法可以应用于密封件参数的测量.