拉铆钉的质量非常差时，检测人员会不知所措，不知道问题出在哪迅，同时，对于大批量拉铆钉的检测，费时费力,检测精度不高，更无法实现自动化。

  图像处理技术产生于上世纪20年代，发展于上世纪80年代，特别是由于近年來计算机处理速度的提高和图像传感器技术的发展,基于数字图像处理的非接触测量技术得到了飞速的发展。

          本文主要对拉铆钉图像滤波、边缘检测、几何参数的计算算法进行探讨。图像预处理实际应用中，系统获取的原始图像都是不完美的。因此，在对图像进行分析之前，要对图像进行预处理。常用的法有：均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。图像边缘轮廓的提取数字图像的边缘检测是图像分割、目标区域的识别、区域形状提取等图像分析领域中十分重要的基础。边缘检测技术在数字图像处理中非常重要，因为边缘是图像中所要提取的目标和背景的分界线，只有提取了边缘才能将背景和目标区分开來。
山东拉铆钉几何参数测量的关键也就在于边缘轮廓的提取。边缘检测局部算子法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化，利用边缘邻近一阶或二阶导数变化规律，用边缘检测算子法提取轮廊边缘的方法。边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变化率进行量化，也包括方向的确定，然后使用基木方向导数掩模求卷积的方法提取边缘。
此种方法应用于图像相对简单、被测物与背景的对比度较大的情况。但算子计算景较大,效率偏低，且算子的优劣决定边缘轮廊提取精度,不适于本测量的要求。
闪此采用阈值法，即利用图像的灰度直方图分布得到该图像灰度阈值,再根据阈值将图像二值化，形成锐化图像，然后逐行扫描，搜索图像边缘，最终获得山东拉铆钉边缘轮廊曲线。