为了解决视觉检测中由光照不均引起的金属线形被测物表面亮度差异变化过大而导致的灰度图像不能正确显示的问题，提出一种用于空间高曲率金属线形被测物的均匀化照明光源优化分析方法及解决方案。首先，基于光度学理论建立照明空间内任意点的理想照明模型。之后，推导该点表面照度、反射率、空间坐标信息与图像灰度之间的数学关系模型，利用MATLAB软件进行仿真模拟，对数据进行分析获取影响被测物均匀化照明成像的主要因素，在此基础上采用穹顶光源对照明光源进行改进，改进后金属线形被测物表面均匀度达92.85%。实验结果表明，该方案可以有效地提高金属线形被测物表面均匀度，较改进前提高34.77%，可以有效解决该类型被测物视觉检测中的成像问题。

分析并行物方差动轴向测量方法在样品表面反射率变化以及照明光不均匀情况下的两种乘法性误差,并提出一种误差修正模型。构建表征乘法性扰动干扰的图像灰度矩阵的数学表达式,通过对数差动消去乘法性扰动干扰误差,以达到误差修正的目的。最后通过两组对比实验,对误差修正模型进行实验验证。对高度为4.739 μm、周期为50 μm的台阶样品进行形貌测量,测量的相对误差由修正前的2.91%降低到修正后的0.78%。在低倍数物镜和光照不均匀测量条件下,对表面反射率不均匀的硬币进行快速三维形貌实验,该方法测量结果与光学表面轮廓仪测得的结果相比,相对偏差为1.62%。两组实验结果表明,本文方法能较好地修正乘法性误差的影响,可提升适应性。本文方法可为智能制造在线检测提供适用性强、高效率、高精度的微观形貌检测。