La tecnología de medición basada en visión por máquina se ha utilizado ampliamente en diversas industrias. El desarrollo de la tecnología de medición por visión depende principalmente del proceso de componentes fotosensibles y del algoritmo de procesamiento de una imagen objetivo. En la medición dimensional de alta precisión de piezas metálicas mecanizadas, el dispositivo de imagen de alta resolución suele exponer la textura de corte de la superficie metálica y afecta la precisión del algoritmo de medición. Al mismo tiempo, los bordes de las piezas metálicas mecanizadas a menudo están biselados, lo que hace que los bordes de los objetos en la imagen estén sobreexpuestos en el entorno de medición de iluminación. Estos factores reducen la precisión de la dimensionamiento de piezas metálicas utilizando mediciones visuales. El método tradicional de medición por visión basado en imágenes en color/grises dificulta el análisis de las magnitudes físicas en el campo de luz, excepto por la intensidad de la luz, lo que limita la precisión de la medición. La información de polarización puede representar más cuidadosamente la información del contorno del borde en la escena y aumentar el contraste entre el primer plano y el fondo. Este artículo presenta un método para mejorar la precisión de medición de piezas metálicas mecanizadas utilizando visión polarizada. El ángulo de incidencia de la fuente de luz se optimiza de acuerdo con el índice de refracción complejo del material metálico, y se obtiene el grado de imagen de polarización con características de contorno de borde mejoradas de la ROI (región de interés). La medición de alta precisión de componentes de motor de latón cilíndricos se realiza utilizando el método de corrección de transformación de reproyección y coincidencia de plantilla de correlación máxima (NCC) para posicionamiento aproximado, así como el método de extracción de bordes y ajuste óptimo. Los resultados experimentales muestran que para piezas de cobre con un rango de tolerancia de mm, el error de medición promedio y el error de medición máximo están dentro de mm, lo que es superior a los métodos de medición existentes basados en imágenes en color/grises.