随着机器视觉技术和光电技术的飞速发展,视觉检测技术的作用越来越重要。本文从影响视觉检测技术应用的两个关键因素:速度和精度入手,深入的研究了轴类零件的定量视觉检测技术。研究了单像素精度定位技术,提出一种基于非边缘点抑制的边缘提取方法,并改进了Canny边缘提取方法,二者均可以在定位精度、连续性等方面获取良好的效果,使边缘达到单像素精度。图像滤波、图像分割是定位技术必不可少的预处理过程,针对轴类零件的特点,分析并选择了合适的滤波、分割等预处理方法。提出并实现了一种基于切比雪夫多项式拟合及最小二乘法拟合的混合亚像素定位方法。切比雪夫多项式拟合方法是针对单个像素点进行亚像素定位,而最小二乘法拟合是针对所有边缘点进行的亚像素拟合定位,二者混合使用保证了定位精度。在定位速度、定位精度方面将这种混合亚像素定位方法与插值亚像素定位方法和矩法亚像素定位方法进行了分析比较。通过实例检测验证这种方法可以实现1/10个像素精度。设计并实现了轴类零件视觉检测系统。系统由界面设计模块、图像采集模块、图像处理模块、特征参数计算与分析模块组成。在采集模块中采用熵函数作为对焦依据对摄像机进行自动对焦,采用密封条件下背光照明方式进行采集,能够获取高清晰度、高对比度的优质图像;在特征参数计算与分析模块中计算出特征参数,并且对多帧特征参数曲线进行趋势分析,可及时把分析结果反馈给加工制造环节,保证产品质量。对外圈直径为29.997mm,内圈直径为10.002mm的轴承进行实例检测,检测到的轴承内外圈直径、轴承内外圈圆形度、圆心偏心距等结果均达到满意效果。根据所得数据,分析了误差的来源,并提出可行性的解决方案。通过实例检测结果可知,轴类零件视觉检测系统是有效的。本文中的轴类视觉检测方法可以推广到其他类别零件的检测中。