视觉测量技术作为智能制造和计算机科学的重要分支,在安防监控、显微成像、航天测绘、医疗救助和科学研究等工业、医疗和军事领域的各种检测任务中有着广泛的应用领域。视觉测量系统图像采集过程中易受外部环境因素的干扰,在复杂工况下,振动、噪声等干扰造成视觉测量系统的稳定性和准确度等性能下降。现有视觉测量技术在复杂工况干扰条件下的视觉测量系统应用时存在振动引起的图像抖动影响,导致整个视觉测量系统的各项功能指标达不到所需的稳定性和精准度,因此研究图像去抖技术和解决图像抖动问题具有理论意义和实际意义。本文通过理论研究分析和实验测试验证并行的方法,以视觉测量系统为研究对象,从视觉测量系统图像抖动的理论分析、基于视觉测量系统的图像去抖关键技术分析和视觉测量系统图像去抖算法设计三方面入手,对应用于视觉测量系统的图像去抖技术进行了较系统的理论研究和深入的实验分析,并将相关研究成果在本人所在课题组自主研发的视觉测量系统做了实验验证。论文的主要工作可归纳如下:1.针对视觉测量系统的抖动影响,分析了抖动的来源及成因,对多种抖动来源和抖动影响的体现进行了具体分析,建立了视觉测量系统运动的模型。深入探讨了视觉测量系统各环节的关键技术,包括图像运动模型、运动估计、运动补偿和算法效果评价方法。依据所分析的相机颤动和图像抖动之间的相应关系,建立图像估计的数学模型。2.针对传统投影算法应用于视觉测量系统图像去抖中对于灰度单一图像的效果不佳的局限性,较系统的分析了图像去抖算法的应用范围。对所采集图像进行梯度转化,将梯度投影和图像分块相结合的思想引入到灰度投影算法中,运用梯度图像的行列投影求取抖动矢量,利用该方法做了去抖仿真实验,同时从准确度、噪声适应度、峰值信噪比和算法速度四个指标对算法的效果进行评价。3.将所提出的图像去抖算法应用于课题组自主研发的视觉测量系统。对在线和离线测量状态下分别对数控铣刀的刀具参数进行采集,将采集后的图像分别用改进前后两种算法进行了实验仿真,并在实验室自主研发的视觉测量系统验证了改进算法的有效性。