拉鉚釘的質量非常差時，檢測人員會不知所措，不知道問題出在哪迅，同時，對于大批量拉鉚釘的檢測，費時費力,檢測精度不高，更無法實現自動化。

  圖像處理技術產生于上世紀20年代，發展于上世紀80年代，特別是由于近年來計算機處理速度的提高和圖像傳感器技術的發展,基于數字圖像處理的非接觸測量技術得到了飛速的發展。

          本文主要對拉鉚釘圖像濾波、邊緣檢測、幾何參數的計算算法進行探討。圖像預處理實際應用中，系統獲取的原始圖像都是不完美的。因此，在對圖像進行分析之前，要對圖像進行預處理。常用的法有：均值濾波、中值濾波和高斯濾波等。圖像邊緣輪廓的提取數字圖像的邊緣檢測是圖像分割、目標區域的識別、區域形狀提取等圖像分析領域中十分重要的基礎。邊緣檢測技術在數字圖像處理中非常重要，因為邊緣是圖像中所要提取的目標和背景的分界線，只有提取了邊緣才能將背景和目標區分開來。
山東拉鉚釘幾何參數測量的關鍵也就在于邊緣輪廓的提取。邊緣檢測局部算子法是考察圖像的每個像素在某個鄰域內灰度的變化，利用邊緣鄰近一階或二階導數變化規律，用邊緣檢測算子法提取輪廊邊緣的方法。邊緣檢測算子檢查每個像素的鄰域并對灰度變化率進行量化，也包括方向的確定，然后使用基木方向導數掩模求卷積的方法提取邊緣。
此種方法應用于圖像相對簡單、被測物與背景的對比度較大的情況。但算子計算景較大,效率偏低，且算子的優劣決定邊緣輪廊提取精度,不適于本測量的要求。
閃此采用閾值法，即利用圖像的灰度直方圖分布得到該圖像灰度閾值,再根據閾值將圖像二值化，形成銳化圖像，然后逐行掃描，搜索圖像邊緣，最終獲得山東拉鉚釘邊緣輪廊曲線。