机器视觉检测技术具有非接触、高精度的优点，正在逐渐取代人工检测，成为工业生产检测的重要一环，作为前端的光学系统是机器视觉检测技术的核心部分。文中针对半径10 mm以内的光滑球体表面检测设计了一款双远心光学成像系统。系统由7片镜片和1片滤光片组成，采用了2个非球面校正像差，调制传递函数曲线在40 lp·mm^?1处大于0.3，具有良好的成像性能。由于该系统光圈较小且待测物为类镜面反射材料，设计完成后进行了照明模拟，选择采用多个面光源对待测物进行照明。模拟结果表明，文中设计的双远心光学系统实现了对较大曲率表面成像，并给出了一种配套的照明方式。

针对线扫描视觉检测系统精度易受机械结构误差影响且具体影响机制不明确的问题，建立并分析了机械误差对系统成像误差影响的数学模型。基于多体运动学与齐次坐标变换理论推导了线扫描视觉检测系统机械系统误差传递模型，并结合线扫描成像特点建立了系统误差综合模型，阐明了机械误差与系统输出图像误差间的对应关系。利用多元函数全微分方法对模型进行了误差灵敏度分析，明确了对系统输出图像x、y两个维度误差影响显著的误差源。针对实际线扫描视觉检测系统进行了误差源验证实验，实验结果表明：所建立的系统误差综合模型可以准确识别出对线扫描视觉检测系统输出图像影响最大的关键误差源；模型对于关键误差源在不同位置灵敏度数值预测与实际偏差不超过2.38%，可以实现对系统关键误差源灵敏度的准确预测。

为实现激光跟踪仪的自主快速跟踪恢复，提出了一种基于主动红外视觉的跟踪恢复方法。首先，对所采用的跟踪恢复原理进行了分析。其次，充分利用激光跟踪仪合作目标靶球的强反射特性，设计了主动红外视觉探测系统。该系统采用红外SLED作为主动光源，利用SLED大发散角、红外相机的视场角远大于激光跟踪仪PSD探测范围的综合优势，实现合作目标靶球的大范围主动探测。然后，对红外图像中目标的快速识别与定位算法进行了研究，提出了基于合作目标特征评分的快速识别方法。最后，构建了跟踪恢复系统实验装置，并在算法的处理速度与识别准确度、系统的跟踪恢复范围和跟踪恢复速度等方面开展了针对性验证实验。实验结果表明，算法的平均处理速度约为每秒28帧，同时95.4%的目标中心像素坐标定位偏差低于5个像素值；在合作目标靶球距离3 m的情况下，跟踪恢复系统能够在1.8 s内实现直径0.5 m空间范围内的跟踪恢复。