轴类零件是机械产品中最常见的零件，零件在加工的过程中，各部分的尺寸、形状、方向和位置等几何量难以达到理想状态。对轴类零件来说，严重影响其使用性能的形状误差有直线度误差、圆度误差、垂直度误差等。在工业自动化迅猛发展的今天，大多数的轴零件已经能使用自动化的流水线进行制造。在科技日新月异的今天，零件工艺水平节节攀升，市场竞争越来越激烈，客户对机械产品的质量要求也越来越高。例如：某汽车厂商对于零配件供应商提供的变速箱传动轴的产品合格率要求在99.5%以上，验收时抽检不合格品超过5件/千件，整批零件拒绝接收。

目前，在工业应用中的轴类零件形状误差，通常采用人工检测，其检测精度不高。三坐标测量仪、影像测量仪、圆柱度仪等高精度检测仪器成本高，对操作环境要求严格，测量需要一定时间，无法满足大规模生产快速、在线检测要求。基于机器视觉的图像测量技术是通过摄像机获取待测物体的图像，然后将图像传输到计算机，应用数字图像处理技术，提取图像的边缘，并对摄像机进行标定，通过相应的数学模型求解出物体的几何参数。机器视觉技术具有非接触、在线快速、精确、易于实现自动化的优点。
   鉴于视觉检测技术的诸多优点，以及能够得到更精确的测量结果，搭建了基于机器视觉的轴类零件直线度误差测量仪。本直线度误差测量仪通过控制XYZ三个电动直线位移平台来移动CMOS相机的位置，从而进行调焦测试；三爪卡盘与顶尖的位置可通过紧固把手调节，扩大了轴零件的测量范围；被测工件一端固定在三爪卡盘上，另一端用顶尖进行固定，顶尖与三爪卡盘的回转中心同轴度误差不大于50μm，减小了零件偏斜对测量结果的影响；轴在旋转电机的牵引下做多次旋转，每旋转1°，CMOS相机做一次图像的采集，共获得360张图像存储于计算机中，均匀采集图样，使测量结果更加可靠；图像处理时采用亚像素边缘检测技术，进一步提高了检测精度；调试好设备后，从图像采集到得出直线度误差结果仅需要15分钟左右，大大节省了测量时间。成功解决传统接触式测量方法易损伤零件，且精度低、效率低的问题。