高性能光学成像器件是机器视觉测量的重要基础，液体透镜作为一种结构紧凑的快速电控调焦器件，在机器视觉测量领域中具有明确的应用前景。针对液体透镜调焦器件在视觉测量中性能易受环境干扰、系统内参难以准确标定的问题开展研究。首先，构建了基于Optotune液体透镜器件的机器视觉测量系统，分析了液体透镜器件电控调焦工作机理，提出了调焦系统的电流-焦距数学模型，研究了影响液体透镜调焦系统参数的温度、重力因素作用机理，分别提出了温度-焦距、重力-主点位置影响量传递与补偿数学模型；然后，将上述各系统模型与针孔相机成像模型相结合，提出了液体透镜调焦系统的函数化内参表达式，设计了求取表达式全部系数的标定装置与标定流程，并进行了系统内参标定实验，验证了文中内参标定方法的可行性；最后，利用标定所得的内参对边长30 mm的棋盘格靶标进行了测量实验，通过尺寸测量精度反映内参标定精度。实验结果表明，文中方法能够得到比现有插值法更准确的内参标定结果，其中图像角点空间映射位置误差均值为0.10 mm，棋盘格边长测量结果最大相对误差为0.68%，两项误差比插值法所得内参的测量结果分别减小了27.2%和54.4%。

针对工业制造现场复杂场景下典型合作靶标识别需求，提出了一种椭圆特征快速鲁棒检测方法。首先对预处理图像进行边缘跟踪和弧段分割筛选分组，通过基于帕斯卡定理的邻接象限弧段匹配和基于关系矩阵的边缘弧段聚类，对具有椭圆匹配性的边缘弧段实现快速聚类。然后采用非迭代最小二乘拟合方法获取椭圆参数，并根据参数特征去伪，得到最终检测结果。本文通过采用更加严格的椭圆匹配约束和更加高效的弧段聚类方法，有效减少了参数拟合阶段对非椭圆特征的运算量，具有良好的检测效率和检测结果可靠性。实验结果表明，本文算法对检测距离、光照条件、目标方位、图像噪声等干扰因素具有显著的抑制作用，在复杂场景条件下能够得到可靠的检测结果。本文方法对640×480 pixel的实验图像检测时间为183.2 ms，快于同类椭圆检测算法，满足了工业测量仪器在现场复杂场景中对合作靶标快速搜索与识别的性能需求。