随着数字图像处理技术的快速发展,作为数字图像处理基础内容的边缘检测技术,在机器视觉、人脸识别、目标跟踪、工业检测等领域有着越来越广泛的应用。边缘检测技术的核心是边缘检测算法,基于Sobel算子的边缘检测常常应用于实际工业检测中,但目前大多数边缘检测都是基于PC端的软件串行处理,难以满足系统实时性要求。基于FPGA图像处理的边缘检测技术充分利用软硬件联合处理优势,可以大大提高边缘检测速度,同时,通过算法改进设计可以保证系统的检测精度。针对实际机械零件检测场景,本文提出一种自适应阈值多方向Sobel边缘检测算法的FPGA实现。通过对现有的Sobel边缘检测算法进行扩展,采用自适应阈值的方法,对图像处理算法进行改进,提高边缘检测算法的检测精度,并通过FPGA图像处理硬件平台进行算法实现,最后选用标准机械零件来进行边缘检测实验,分析实验结果,发现改进算法在检测精度与检测效果上具有明显的优势,验证了系统改进算法的有效性。本文主要的研究工作内容如下:（1）通过广泛参考国内外相关文献资料,分析图像边缘检测方法与零件检测现状,研究制定出基于FPGA图像处理的零件边缘检测系统总体设计方案。（2）采用机械结构来控制图像采集相机的空间三维运动:选择三维坐标平台作为图像采集的机械控制部分,通过三维伺服机构、精密光学平台、零件载物台三部分来实现图像采集摄像头的移动控制。（3）针对传统一阶以及二阶微分边缘检测算法检测方向单一、阈值选取不灵活等问题,提出了一种自适应阈值八方向Sobel边缘检测算法。通过扩展传统Sobel边缘检测算子的方向,提高边缘检测精度;同时,通过自适应阈值算法设计,使得设计者无需仅凭主观经验来选取阈值,以提高检测的实时性与自动化程度。（4）利用并行流水线设计思想,结合硬件描述语言Verilog和相关设计软硬件,在FPGA上进行改进算法的具体实现。自适应阈值算法和扩展多方向边缘检测算法利用FPGA硬件并行实现,最后通过标准零件检测实验结果表明,改进算法能够大大提高系统检测精度与实时性,验证了本文改进边缘检测算法的可行性。