为实现机器人末端位姿多自由度实时测量反馈，融合一维光学位置传感器（Position Sensitive Detector，PSD）建立了平面3自由度非接触测量系统，对其测量原理，信号处理电路，环境光干扰去除和非线性标定算法等进行研究。根据PSD传感器测量特性和平面3自由度测量要求设计了4-PSD测量系统，并建立测量系统数学模型。研究了PSD传感器的信号处理电路，通过运放和除法器实现了单个PSD的信号处理，结合单片机与A/DC采样电路，实现了上位机的高频率信号采集。对4-PSD测量系统进行预实验，为消除环境光干扰，通过激光调制和数字滤波等方法进行验证。最后，通过激光位移传感器标定4-PSD测量系统，介绍了4-PSD的标定步骤（原点、转角、长度和二阶非线性标定），测定了系统标定后的误差分布。该测量系统具有较高的测量频率（50 Hz）。标定实验结果表明：标定后的4-PSD测量系统在70 mm×70 mm内，测量精度平均为0.49 mm，比标定前降低了90%的误差，能满足大部分高速、高精度机器人末端的非接触式实时测量反馈需求。

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。

为实现自由曲面的定位与位姿高精度测量，提出了“光学-机械”基准定位法，建立了位姿测量模型，并对该方法的定位误差和基准选择展开研究。根据三坐标测量机与计算全息提出了“光学-机械”基准定位法。然后，采用球形安装的回射器（Sphere Mounted Retroreflector ，SMR）、猫眼、基准球作为基准，基于波像差理论与视差效应分别建立了3种基准的位姿测量模型，得到了位置误差与基准区域波前像差的函数关系，并对3种位姿测量模型进行对比。最后，对3种基准位姿测量方法进行仿真及实验验证，实测结果与模型的残差结果均小于0.05λ，相对误差均小于2.43%，验证了模型的准确性。实验结果表明，当检测距离为1 000 mm时，猫眼法的轴向定位误差为24 μm；基准球法的轴向定位误差为50 μm；SMR靶球法的轴向定位误差为16 μm，X，Y方向的定位误差为1 μm，滚转角定位误差为3.26″。SMR靶球法的定位误差最小、检测动态范围最大且检测光学元件的自由度最多，更适用于自由曲面的高精度位姿检测。

为提高基于工业机器人近距离下空间平面位姿的求解精度，分析了由透视畸变引起的圆投影误差的变化规律，以物距与特征圆半径的比值作为衡量圆透视畸变误差的参数依据，提供了不同物距下的精度参考。推导了基于空间圆投影图像的三点相对位姿求解算法。定量的误差分析和实验验证表明，物距与特征圆半径比值在18以内像素精度在0.1~1像素时，算法精度平均可以达到0.1°，优于文中其他两种算法。

在基于视觉图像的位姿测量中，非线性位姿测量算法的全局收敛存在不确定性，测量结果取决于初值的选取，不能保证位姿测量的鲁棒性。线性位姿测量算法对图像处理的要求比较高，如果定位特征点图像坐标提取不够精确，会导致位姿测量精度降低。在自然光条件下，相机采集定位特征点图像，图像中高亮度区域的存在对定位特征点提取精度产生影响，进而使有效定位特征点数量减少，影响位姿测量精度。针对上述问题，文中提出了一种基于最佳偏振角的线性位姿测量方法：在相机镜头前加装线偏振片，根据Stokes矢量建立偏振片最佳偏振角度求解模型，在使用最佳偏振角度的前提下采集定位特征点图像，提取图像坐标；建立线性位姿求解模型，计算被测物体位姿。实验结果表明，该方法能够有效减少图像中的高亮度区域，改善成像质量，提高线性位姿测量精度，在−60°~+60°的测量范围内，角度测量误差小于±0.16°，在0~20 mm的测量范围内，位移测量误差小于±0.05 mm。