视差不连续区域和重复纹理区域的误匹配率高一直是影响双目立体匹配测量精度的主要问题，为此，本文提出一种基于多特征融合的立体匹配算法。首先，在代价计算阶段，通过高斯加权法赋予邻域像素点的权值，从而优化绝对差之和（Sum of Absolute Differences，SAD）算法的计算精度。接着，基于Census变换改进二进制链码方式，将邻域内像素的平均灰度值与梯度图像的灰度均值相融合，进而建立左右图像对应点的判断依据并优化其编码长度。然后，构建基于十字交叉法与改进的引导滤波器相融合的聚合方法，从而实现视差值再分配，以降低误匹配率。最后，通过赢家通吃（Winner Take All，WTA）算法获取初始视差，并采用左右一致性检测方法及亚像素法提高匹配精度，从而获取最终的视差结果。实验结果表明，在Middlebury数据集的测试中，所提SAD-Census算法的平均非遮挡区域和全部区域的误匹配率为分别为2.67%和5.69%，测量200~900 mm距离的平均误差小于2%；而实际三维测量的最大误差为1.5%。实验结果检验了所提算法的有效性和可靠性。

微型相机模组画胶工艺的三维测量是确保其贴装质量的关键。针对微型相机模组贴装过程的画胶表面三维测量需求，基于单目视觉成像模型提出了画胶表面的三维测量方法。首先，基于单目视觉系统的成像机理建立其成像模型，进而揭示该成像模型中各参数对图像灰度值的影响规律。其次，分析单幅画胶图像的三维信息特征，建立待测画胶表面高度信息的映射模型，给出待测画胶表面高度信息的求解方法。最后，通过实验测量微型相机模组贴装过程的画胶表面三维。实验结果表明，所提方法的高度测量平均误差小于±10 μm，且单张图像的检测时间小于0.2 s，验证了所提方法的有效性和实时性。

在主动式自动光学检测系统中，获取高质量的图像具有重要意义。除相机外，光源热稳定性对获取的图像质量也会产生重要影响。为了确保光学检测系统光源的热稳定性以获取高质量的图像，论文提出了一种散热型LED阵列结构光源设计方法。首先，基于单个LED热阻特性建立单个LED的热阻模型。其次，以两个相邻的LED为例，分析同色光LED在单一阵列中的结温特性，并建立LED阵列结构光源的结温模型。最后，基于建立的结温模型，提出散热型LED阵列结构光源设计方法。特别地，论文提出了将散热型结构光源设计问题分解为两个相对简单子问题的方法，进而简化结构光源设计过程。实验结果表明，该设计方法的仿真结温偏差在−0.33%~0.33%之间，实验结温偏差为2.28%，验证了该方法的有效性。