随着工业自动化的不断推进,汽车、医疗、消费等行业对产品质量提出了新的要求。轴类工件作为各行业产品的核心部件,其加工精度直接影响自动化机械设备的运行状态和使用寿命,特别是在精密仪器中,轴的尺寸精度要求往往达到微米级。由于我国在轴类工件精密测量方面仍然存在明显不足,因此加剧了我国企业对国外技术的依赖,尤其在角点和R角定位方法方面与国外差距甚远,因此,深入研究角点和R角定位方法具有重要意义。针对轴类工件表面毛刺、油污等附着物对视觉测量中角点检测的干扰问题,提出一种基于曲率与灰度复合的角点亚像素定位方法。该方法对图像感兴趣区域(Region of Interest,ROI)进行形态学和双边滤波等预处理,消除毛刺和部分油污等附着物;根据曲率特性检测候选角点,利用角点处曲率角的多尺度不变性进行伪角点的预筛选,利用以角点为圆心的圆形窗口内灰度信息进一步排除伪角点,实现角点粗定位;根据粗定位角点和区域端点的连线,对原始图像的边缘点进行筛选,并对筛选后的边缘点进行最小二乘直线拟合,实现角点精准定位。实验表明,该方法有效克服了轴类工件表面附着物对角点检测的干扰问题,且角点定位算法的重复性达到0.005mm,准确度达到0.004mm。针对轮廓附着物对视觉测量中R角检测的干扰以及短圆弧拟合不稳定的问题,提出一种基于Snake模型和迭代极性转换回归(Polarity Transformation Regression,PTR)结合的圆弧拟合方法。首先对图像感兴趣区域进行预处理;利用Canny算子进行边缘提取,实现边缘的初定位;然后通过Snake模型对边缘进行优化;采用Zernike正交矩获取亚像素级边缘点;最后通过迭代PTR算法实现R角中心的精确定位。实验表明,该方法有效克服了轴类工件表面附着物对R角检测的干扰问题,提高了R角定位算法的重复性和准确度,其定位精确度达到0.005mm,准确度达到0.0034mm;半径拟合精确度为0.002mm,准确度为0.006mm。为验证测量系统的综合性能,利用线阵相机、远心镜头、和平行背光搭建轴类工件视觉检测系统,对多个电机轴的多个检测项进行测试分析,从静态和取放两种条件下获取待测件图像,统计静态图像结果的极值计算出系统测量精确度,统计取放图像结果与真实值的误差最大值计算出系统测量准确度,最后对比实验结果,分析其综合测量精确度、准确度以及误差因素。实验表明,轴类测量系统的平面尺寸测量的精确度达到0.007mm,准确度达到0.05mm,满足客户的检测要求。