基于相机畸变校正的视觉测量方法,具有非接触式、高精度、高智能等优点,使得这项技术在工业生产和机械加工中的轴径测量方面有着广阔的应用前景。由此,本文对基于机器视觉的轴径系统进行了设计,对相应的亚像素边缘检测技术和摄像机标定技术进行了研究和分析,基于这些工作,建立了轴径测量模型,并提出了一种基于镜头畸变校正的平面尺寸测量方法。该文主要在四个方面做了大量工作：一是基于机器视觉技术,设计了轴径测量系统,同时对相应的摄像机标定技术进行了研究；二是研究了矩方法、插值法等几种常用的亚像素边缘检测方法;三是根据成像过程和轴的几何特征,建立了WCS,并以此为基础,建立了基于机器视觉技术的轴径测量模型；四是提出了一种基于机器视觉技术的高精度的平面尺寸测量方法,并通过实验验证其优越性。文章各个章节的主要内容如下：第一章探讨了机器视觉技术在国内和国外的研究现状以及基于机器视觉的轴径测量技术的研究近况。本章首先从工程实际对轴径测量精度的要求以及轴径测量技术的发展现状入手,阐述了基于机器视觉的轴径测量技术的重要性以及发展前景。接着从国内和国外两个方面对机器视觉技术的发展历程和近况进行详细介绍,说明机器视觉技术已经在人们生产生活的众多领域得到广泛使用。最后本章说明了随着社会的发展和进步人们对轴的测量精度越来越高,为本课题的设计指明了方向。第二章着重分析了基于机器视觉技术的轴径测量系统的设计方法及其摄像机标定方法。首先,从轴件加工的闭环控制出发,阐述了基于机器视觉技术的轴径测量系统的组成结构,包括执行机构、被测量轴、照明装置、摄像机、计算机等部分。接着分析了系统的硬件的选择,包括照明装置的选择、摄像机的选择、镜头的选择和图像采集卡的设计。最后研究了摄像机标定技术的原理与方法,包括研究了摄像机成像模型的建立方法和模型中的坐标系的建立方法。第三章研究了几种比较习见的亚像素边缘检测方法,其中包括插值法、矩方法和高斯拟合法,在此基础上,为了实现轴径测量,满足测量的实时性和高精度要求,提出了相应的亚像素边缘检测精度评价方法,并利用实验对前述的几种方法的精度进行评价与分析。第四章研究了轴径模型的建立。根据成像过程和轴的几何特征,建立了WCS,在此基础上建立了基于机器视觉技术的轴径测量模型和实现步骤,并给出了测量模型参数的标定方法,并建立优化目标函数,以获得最优解。第五章提出了一种基于机器视觉技术的高精度的平面尺寸测量方法。在该方法中,通过一个改进的校正模型,研究并设计了一种新的算法,通过这个算法,在测量轴径前,可以对镜头畸变进行校正,同时得到成像系统的精确放大系数。实验表明,该方法在测量轴径在40mm以下的轴时的测量精度达到0.0045mm,具有很好的应用价值。