对于手表边框尺寸的检测，可以采用以下方案：
采集图像：使用相机或者摄像头采集手表的图像。确保图像质量良好，光照均匀且无明显的反射和阴影。
图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、灰度化、二值化等操作，以便后续的边缘检测和尺寸计算。
边缘检测：利用边缘检测算法，例如Canny边缘检测算法，提取手表边框的边缘信息。这将帮助确定手表边框的位置和形状。
边框分割：根据边缘检测结果，采用图像分割算法，例如阈值分割或者连通区域分析，将手表边框与其他部分分离开来。
尺寸计算：通过分割得到的手表边框，可以计算边框的各个尺寸参数，如长度、宽度等。可以采用图像处理库或者自定义算法来实现尺寸计算。
尺寸检测与判定：将计算得到的边框尺寸与预设的标准进行对比，判断边框是否符合规定的尺寸范围。可以设置一定的容差值来考虑测量误差。
结果输出：根据检测结果，输出手表边框尺寸的测量结果，可以通过显示屏、打印机或者数据传输等方式进行展示或记录。
需要注意的是，在实际应用中，可能会遇到一些挑战，如光照变化、形状复杂等因素会对边缘检测和尺寸计算产生影响。因此，为了提高准确性和稳定性，可以考虑使用多个角度和多张图像进行综合分析，以及结合机器学习和深度学习等方法进行精确度的提升。