为研究面向不同测量对象且具有普适性的数控机床在机测量系统最佳测量区确定方法，选择球作为测量对象，分析了在机测量系统的工作原理及误差来源，利用BAS-BP神经网络建立了单项几何误差白化模型，同时建立了测量系统综合误差模型和球测量误差模型。研究了用于确定最佳测量区搜索寻优的差分优化布谷鸟（DE-CS）算法，进行了不同算法搜索性能对比，确定了算法最优性能参数。搭建了确定球最佳测量区的实验装置，进行了相应实验，对比了利用算法确定和实际测量得到的最佳测量位置的一致性。实验结果表明，利用上述方法搜索计算确定的面向球最佳测量区位置与实验测量确定的最佳测量区位置一致，最佳测量区为：430.783 mm≤X≤439.783 mm,-145.133 mm≤Y≤-136.133 mm和-268 mm≤Z≤-258 mm，实测最大误差最小值为3.1 μm，算法求解的误差也为整个测量空间的最小值0.710 7 μm，且可用于面向点、面等其他测量对象的最佳测量区确定，具有普适性，可用于确定在机测量系统的最佳测量区。

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。

为了解决光电编码器误差检测精度低、光机结构复杂、检测周期长等问题，利用自准直仪与多面棱体的光学小角度测量原理及转角互逆双轴转台的连续误差检测方法，建立了光学连续闭环光电编码器误差检测系统；采用多体系统理论与相对位姿矩阵变换方法，建立了双轴转台全误差模型，分析了固定误差和可变误差对系统的影响；利用标定自准直仪与23面棱体对检测系统进行了校准，并利用高精度光电编码器与系统进行了精度对比验证。结果表明：检测系统的双轴回转精度满足数值仿真计算要求，系统精度可达0.38″，测量不确定度为0.2″（k=2），系统检测精度与实际编码器出厂时标定的准确度基本一致，验证了光学连续闭环光电编码器误差检测系统实现高精度和全圆周连续误差检测的可行性。

正四面体冗余惯导系统（RINS）具有高可靠性、高精度等特点，而误差标定是实现高精度导航解算的必要手段。当前正四面体RINS的误差标定均需要利用高精度转台实现，不仅标定成本高、标定时间长，而且在外场等硬件条件不足的情况下无法进行全误差参数的标定。针对这一问题，提出了一种无需高精度转台的正四面体RINS全误差参数现场快速标定方法。首先，建立了正四面体RINS的误差模型；然后，根据解析粗对准姿态误差矩阵与正四面体RINS零偏的关系提出了基于六位置的零偏标定方法；之后，设计三位置旋转方案进行陀螺仪的标度因数和安装误差标定；最后，利用零偏标定的六位置方案进行加速度计的标度因数和安装误差标定。仿真及试验结果表明，该方法能有效地标定出所有误差参数，在1 h静基座导航试验中，标定后北向定位精度从61.065 5 km提升至0.476 7 km，东向定位精度从161.202 7 km提升至4.842 2 km。

本文提出一种基于数量自动确定的机床主轴热误差通用型温度敏感点组合选取方法以解决敏感点数量的选取依赖人工经验的问题。首先，计算各温度变量与热误差之间的绝对均相关系数以评估各温度点对主轴热误差的相关程度。其次，将绝对均相关系数最大的温度点作为K-Means++聚类算法的首个初始聚类中心，进一步选取一系列数量不同的温度敏感点组合。然后，将所得的一系列敏感点组合和热误差作为输入，建立反向传播（Back Propagation， BP）神经网络热误差模型，并通过评价指标选取预测性能最优的温度敏感点组合。最后，在VMC850数控机床上进行了最优温度敏感点组合在不同工况相同误差项、相同工况不同误差项中的有效性以及在不同热误差模型中的通用性验证。结果表明，本文提出的温度敏感点组合选取法适用于不同工况下的误差预测，且在不同的热误差模型中具有良好的通用性。

针对地面三维脉冲激光扫描仪传统自检校方法中参数高相关性制约参数估计可靠性的不足，基于最小二乘配置方法与全站仪误差模型，提出一种地面三维脉冲激光扫描仪自检校方法。该方法通过对估计参数配置相关先验权重信息柔性定义检校网基准，把所有参数都作为检校平差中的观测值实施处理，同时对检校网进行优化设计，并联合等价权鲁棒估计实施自检校粗差检验与方差分量估计，有效降低了参数估计间的相关性，提高了检校的可靠性。基于扫描仪Leica scan station的模拟实验结果表明，该方法实现了大多数参数间的低相关性高精度估计，其中仅视准轴误差与扫描仪方位间的相关性（约为0.8）较为显著，但该相关性在4站扫描设计下得到了有效控制（下降到0.5）。

为了提高数控机床的加工精度，建立误差补偿模型。对温度影响下的数控机床XY工作台导轨系统各误差分量之间的误差相关性进行研究。首先，分析了XY工作台单向运动时各平动误差和角度误差的相关性和X向导轨系统二维阿贝误差的变化规律。然后，建立了Y轴导轨系统和X轴导轨系统误差相关性的阿贝误差计算模型。最后，分别进行了X轴导轨和Y轴导轨角度误差的相关性验证和导轨系统定位误差补偿效果对比实验。实验结果表明：利用工作台二维阿贝误差补偿后的定位误差2整体误差呈减小趋势，且比用传统方法补偿后的定位误差1最大相差3 µm左右，占补偿后的工作台总误差的三分之一。本文所建立的导轨系统二维阿贝误差模型更符合数控机床XY工作台误差的实际变化规律，利用该模型导轨进行的工作台联动定位误差补偿效果比传统补偿方法的修正效果更好，为实时补偿数控机床误差，提高机床加工精度和在机测量系统的测量精度打下理论基础。