针对工业产品中非规则形状检测方法少、检测效率低的现状，本文提出了一种基于图像处理的快速高效检测方法。该方法首先对实际拍摄图像与参考模型进行特征点匹配，通过匹配寻找两幅图像中轮廓位置的映射关系，进而求解实际拍摄图像到参考模型的透视变换参数；然后对实际拍摄图像中的非规则形状进行高精度边缘提取，利用求取的透视变换参数对提取的边缘点进行变换；最后将计算得到的数据与参考图像中的数据进行比较，以此进行非规则形状检测。该方法为非接触式，设备少，环境影响小，数据对象仅是摄影图像，检测速度快，适用于各种非规则形状。标准实验分析表明，该方法检测精度优于0.2 mm，具有较高的检测精度及较好的检测效率。

本文提出了一种基于平面靶标的结构光系统参数快速标定方法。该方法基于摄影测量技术, 使用编码点制作的平面靶标, 由相机获取靶标平面光条图像, 根据编码点的图像坐标以及靶标坐标, 经过仿射变换和后方交会等处理, 可以快速方便的得到光平面标定点的相机坐标, 将标定点进行拟合即可完成标定。实验表明, 该方法的光平面拟合中误差优于 0.07 mm, 系统测量精度的平均相对误差优于 0.33%, 具有较高的标定精度。同时该方法可以实现点、线、面等模式的结构光参数标定, 通用性较强, 标定效率较高, 方法灵活, 适合现场标定。

文中建立了结构光测量系统数学模型, 并分析了结构光测量精度的影响因素。同时在结构光光条图像处理中改进了原有方法, 使用了一种新的快速光条中心提取算法。文章通过设计标准板进行了精度检测实验, 分析了系统对标准宽度和深度的测量精度。实验结果表明, 该测量方法对深度的检测精度优于 0.2 mm, 对宽度的检测精度优于 0.3 mm, 可以满足亚毫米级微小变形检测的精度要求, 是一种有效的微小变形检测和三维测量方法。