船舶、飞机等发动机为减小体积，采用斜口管路焊接代替弯头连接，管路系统中端头位姿是焊接对齐的前提。针对斜口管路端头位姿的高效高精度测量难题，提出了一种通过重建管路轴线以及管路端面进行端头位姿精确测量的方法。通过获取种子圆柱并设计非线性寻优算法提高圆柱拟合精度，通过高精度种子圆柱扩散重建得到管路轴线。通过双曲率阈值搜索方法对管路边缘进行搜索，得到管路端面边缘点整像素坐标。通过对端面提取得到的整像素坐标进行椭圆拟合结合射线求交方法求解端面边缘亚像素坐标，从而避免插值方法计算亚像素坐标受环境光源影响大的问题。最后，使用逐点最小二乘法重建空间投影平面并在平面上得到残差最小空间椭圆，空间椭圆中心即为管路端点，该投影平面即为端面所在平面，实现了对端头位姿的精确测量。实验结果表明，该方法的测量精度达到0.05 mm，角度测量误差小于0.1°，基本满足斜口管路端头的位姿测量精度要求，对管路的装配具有良好的指导意义。

为了解决航空发动机机匣性能试验中双目DIC变形测量偏差难以全场、精确量化的问题，提出了一种系统、全面的DIC测量数据与有限元仿真数据之间的映射方法。首先，采用FPFH特征和ICP算法精确配准两类点云数据，完成了数据坐标系的精确对齐；然后使用遗传算法优化的拟合神经网络调整有限元节点位置，从而消除两类数据间节点位置不一致的问题，完成仿真网格向DIC网格的高精度映射；最后，使用逐点最小二乘应变估计算法统一了有限元仿真和DIC测量的应变计算模式，得到与DIC属性一致的有限元比对数据，从而实现被测面全场变形的偏差估计。机匣刚度实验中肋板处的变形比对结果显示，网格节点的映射精度优于1×10-6mm，仿真变形和DIC变形的偏差云图与偏差曲线具有良好的一致性，且能够显示DIC测量偏差存在的具体位置，在未来航空发动机机匣及类匣体的研制和测试领域具有良好的应用前景。

针对航空发动机机匣部分表面变形场无法使用常规的三维数字图像相关（3D-DIC）设备充分测量的问题，提出了一种反射镜面辅助的机匣三维变形多视角测量方法，并构建了一套与方法相适应的机匣三维变形多视角测量系统。引入高精度的相机标定方法，提出了反射成像的校正方式，采用经典的数字图像相关匹配算法，利用摄影测量将多个DIC单元的测量数据对齐在同一坐标系下，从而获得了同一时刻多个视场的三维形貌和变形场。专门设计了单向拉伸试验，证明所提方法的形貌重建精度为0.03 mm，应变测量精度小于50 με。将所提系统应用于航空发动机中介机匣加载试验中，实现了机匣肋板表面的多视场重建，并获得了相应的三维变形场，测量结果与有限元计算结果吻合。结果表明，该方法适用于航空发动机机匣变形的多视角测量，对复杂型腔体的结构设计和强度试验具有重要的工程价值。

针对柔性复合薄膜成形试验中极限应变难以测量的问题，提出一种基于双目立体视觉结合数字图像相关法的测量方法。首先对于薄膜材料成形过程中产生大变形或裂纹时图像难以匹配的问题，根据系列图像相邻状态变形的连续性，提出了一种图像匹配基准自适应更新的弱相关分步匹配方法；然后根据薄膜材料表面应变分布不同于钢制件的特性，提出了一种构建应变场截线来拟合薄膜材料的极限应变曲线的方法。专门组建视觉测定的软、硬件系统，通过Q235钢试件进行极限应变曲线测量并与坐标网格方法进行对比，材料极限应变精度能够提高0.02%，证明了本文方法的可行性和精确性。用7组PET/Nylon/Al foil/PP材料制备成的柔性复合薄膜试件进行实测，此方法及系统成功地完成了柔性复合薄膜材料的成形极限曲线测定。对比实验和实际测试证明，本文方法能够快速、准确地测量柔性复合薄膜材料在整个成形过程中的表面应变分布，与传统的坐标网格方法相比具有明显的优势，为测定薄膜材料的成形极限应变曲线提供了一种高可靠性、高精度的手段。

为了克服工程大视场标定精度不高、标靶加工难度大以及现场操作繁琐的问题，本文基于工业近景摄影测量基本原理提出一种大视场多相机内、外参数的分步标定方法。首先，根据相机透视投影模型，在近距离采用小幅面标靶和角锥体法完成相机前截面内参数的解算；然后，在远距离被测空间内布置若干编码标志点，利用多片后方交会原理计算得到相机外参数；最后，对相机内、外参数进行整体光束平差优化，实现精确标定。为验证该方法的可行性和精度，进行了大视场视觉测量实验，测量结果表明本文标定方法的重投影误差小于0.08像素；外场试验实测10 m直升机旋翼总距角的相对误差小于0.1°。该方法可实现相机内参数标定实验室进行、外参数标定外场完成的操作分离。

为了解决由视场倾斜造成的弱相关散斑图像难以匹配的问题，提出一种大倾角数字散斑图像的离散化匹配方法。基于小尺寸子区匹配受倾斜影响相对较小的规律，首先将大尺寸种子点离散化为小尺寸种子点群进行匹配；然后整合小尺寸种子群匹配结果从而获得大尺寸种子点的匹配初始值；经过精确调整该值后即可获得准确的大尺寸种子点匹配坐标；最后利用种子点扩散算法即可实现倾斜图像的完整匹配。通过模拟生成0~42°倾斜角图像序列并在子区半径7~30 pixel范围内进行匹配测试，确定了倾斜角度和子区尺寸是影响图像匹配的主要因素，给出了成功匹配倾斜图像过程中关键参数的选择依据，验证了离散化匹配方法的有效性，并对比了其综合性能。数值模拟和实验结果表明，本文所提离散化匹配方法的精度在±0.03 pixel内，有效提高了斜视场下散斑图像的匹配成功率，能够满足倾斜40°以下视场的散斑图像的稳定匹配和变形测量需求。