计算机视觉与图像检测技术作为当今最为活跃和富有挑战意义的研究领域，其研究内容和应用领域相当广泛。本文以螺旋桨叶面数字化处理为研究背景，对边缘检测技术及摄像机标定技术进行应用研究。　　 螺旋曲面广泛应用于各种船舶和大型飞机推进系统的螺旋桨、水力火力发电的关键设备汽轮机的螺旋叶面、化工搅拌设备的螺旋桨、风能发电的风轮叶片等，是工程中应用最广泛的曲面之一。螺旋曲面的制造水平是衡量一个国家制造业水平的重要方面。在螺旋曲面先进的数字化制造装备方面我国已经具备了一定的基础。目前，在螺旋曲面的设计实践中还存在着大量的测量问题。计算机视觉和图像检测技术为螺旋曲面的数字化提供了测量手段。　　 在螺旋曲面数字化的过程中，首先必须解决二维图像轮廓点的图像坐标。本文首先对传统的边缘检测技术及新兴的边缘检测技术进行了简要的介绍。然后着重介绍数学形态学的边缘检测算法，提出了一种改进的多尺度形态学检测算法--基于开闭运算的加权边缘检测算法，并与传统的边缘检测技术进行比较。实验结果表明，该方法具有简单实用、计算量小和抗噪声能力强的特点。运用该方法对螺旋曲面进行边缘检测，能够得到很好的边缘轮廓。　　 下一步解决的是三维物点与二维像点的对应关系问题，主要运用的是摄像机标定技术。在众多的摄像机标定算法中，两步法是目前较好的一种摄像机标定方法。它的优点是迭代参数较少，能够提供较好的初始值，求解速度快，精度比较高。基于实验要求和实验环境，本文着重介绍了两种两步法标定算法-Tsai算法和张正友算法，并进行了实验比较。实验结果表明，Tsai算法的精度在螺旋曲面标定实验中比张正友算法要高，这为今后的工作和改进提供了经验和方向。　　 论文的主要工作是对螺旋曲面边缘轮廓的提取，并对摄像机标定算法进行了研究。文章最后做了总结和展望。