橡塑密封件是为解决主机行业的跑、冒、滴、漏等问题所配套的器件。目前，密封件的尺寸测量主要采用人工检测，这种方法存在测量精度低、劳动强度大等缺点。随着航空、航天等高技术的发展，对密封件的测量精度要求越来越高，当前的测量技术已不能满足要求。为此，本文采用基于机器视觉的图像测量技术，实现对密封件实时在线检测。 本文以高速线阵CCD相机为核心组件，构建了密封件在线图像测量平台；在同步控制模块控制下，实时获取密封件动态图像。为了对图像测量参数分析，深入分析和研究了图像处理的基本算法，采用中值滤波去除了图像中出现的脉冲干扰噪声，使其在消除脉冲噪声的同时保持了图像的边缘细节；针对Sobel边缘检测算法存在检测边缘粗且对噪声极其敏感的缺点，提出了一种改进算法：该算法重新构造了对图像边缘方向进行检测的模板，并对扩展的梯度方向图进行细化处理，得到接近单像素宽的边缘图像；为了进一步提高边缘定位的精确度，设计了一种在梯度方向上进行高斯曲线插值的细分算法，可应用于边缘为任意曲线的图像亚像素细分，该算法具有很强的适应性；在细化的边缘图像上，变换相隔点数，每三个点采用三点定圆心法得到圆心序列，序列点对应的累加和最大值为最佳圆心坐标，进而完成密封件内外径的尺寸测量，兼顾了测量精度和实时处理速度，特别在图像残缺的情况下，本算法具有很强的检测能力。以VC++6．0作为软件开发平台，开发了密封件图像处理软件，实现了密封件内外径的在线测量，测试结果表明，论文所构建的基于机器视觉的图像测量系统结构合理，图像处理方法正确，图像测量精度优于0．1像素，具有很强的实用性。