碗形塞主要用于堵塞发动机工艺孔, 其加工精度高, 直径尺寸公差要求在微米数量级。目前对碗形塞的加工误差检测主要还是人工检测方式,人工检测精度低且不能满足现代化生产的在线检测要求, 因此提出利用双目视觉实现碗形塞加工误差在线检测的方法, 将碗形塞放在一个旋转机构上匀速旋转, 利用两台平行方向放置的摄像机采集碗形塞直径端面的多组图像, 通过所提出的端面杂质去除方法校正检测结果, 再通过数据处理获得碗形塞直径和锥度的加工误差。搭建了基于双目视觉的碗形塞加工误差在线检测系统并进行在线测试, 测试结果表明该方法能够满足碗形塞的测量要求并实现在线检测。

为了用机器视觉检测技术精确检测微小零件的几何轮廓误差，设计了一套高分辨率非球面双远心物镜。根据检测要求确定系统的光学参数，运用架构分析法对系统进行整体光学初始结构设计。运用Zemax光学设计软件对初始结构进行优化，在物镜设计中引入非球面，使结构简化，并有效地平衡系统像差，提高像质。这个结构实现了低畸变（最大畸变小于一个像素）、高分辨率[在奈奎斯特频率90.91 lp/mm处调制传递函数（MTF）值优于0.7，全视场400 lp/mm处MTF值达到0.15]和双远心系统的设计要求。

为了能精确得到被测物体的几何参数,设计了一种采集物体图像的双远心光学系统,并通过数字图像处理技术对物体尺寸进行测量。用Zemax对系统进行优化,分析了系统的像差和传递函数,所设计系统的工作距离大于74 mm,物方视场直径达到80 mm,畸变小于0.11%,CCD全视场190 lp/mm处传递函数大于0.3。分析了光学系统的放大倍率稳定性和测量误差,并对小零件进行了测量,测量误差在允许的范围内,符合测量要求。

机器视觉技术在工业测量中具有广泛应用，实现高精度的机器视觉测量对精密加工、制造具有重要意义。针对机器视觉应用中待测物体偏离焦面及在纵深方向过厚导致测量结果出现误差的问题进行了研究。重点讨论了系统中镜头远心度引起的平行性误差及其对离焦物体测量结果的影响。实验结果表明，在物体偏离最佳成像面而引入的误差中，平行性误差占到90%左右，因此可通过后期对平行性误差进行补偿以较大程度地提高系统测量精度。此外，针对待测物体过厚导致边缘模糊这一问题采用多种边缘检测算法进行了分析。结果表明在一定范围内，物体纵深方向越厚，边缘检测误差越大。在这一结果的基础上，对算法进行改进，提出一种基于图像灰度曲线的补偿方法，使测量误差由超过20 μm降至10 μm以下。