测距精度是相位式激光测距系统的重要指标之一。为了提高测距精度，采用欠采样方法和全相位FFT(all-phase FFT, apFFT)算法设计了鉴相电路，使用卡尔曼(Kalman)滤波提高了测量数据的稳定性。根据欠采样谱分析鉴相原理，仿真分析了在不同采样频率和不同信号频率下的鉴相精度，对比了基于欠采样的FFT鉴相法和apFFT鉴相法在高斯白噪声、频率偏移等因素影响下的鉴相性能。仿真结果表明，欠采样不会影响鉴相精度，并且欠采样apFFT鉴相法的鉴相精度优于欠采样FFT鉴相法。进行了鉴相性能的实验验证，实验数据表明，当采样频率为100 MHz、信号调制频率为201 MHz时，apFFT鉴相精度为0.134°，卡尔曼滤波后鉴相精度优于0.023°，测距精度可达0.20 mm。因此，基于Kalman滤波的欠采样apFFT鉴相法具有精度高、抗干扰能力强等优点，在相位式激光测距系统中具有重要的应用价值。

相位测距是一种非常重要的绝对测距手段，是大尺寸精密测量的重要保障。提高激光调制频率并采用高性能器件实现高频采样分析是提升相位激光测距精度最有效的方式之一。针对高性能器件的最大采样频率总是受限，难以满足高调制频率采样的难题，分析验证了欠采样方法用于相位测距的可行性，同时仿真分析了全相位傅里叶频谱分析法（all-phase Fast Fourier Transform，apFFT）提高鉴相精度的优势。在此基础上，提出“欠采样+ apFFT”的方法，并构建了激光相位测距的鉴相系统。当调制频率为201 MHz，欠采样频率为100 MHz时，系统鉴相精度高于±0.04°，对应的测距精度为±0.08 mm。实验结果表明，基于“欠采样+apFFT”的相位测距方法具有高精度、抗干扰能力强等优势，在科学研究与工程应用中具有重要价值。

单目视觉中的位姿估计是三维测量中的一个关键问题，在机器视觉、精密测量等方面运用广泛。该问题可通过n点透视（PnP）算法求解，正交迭代算法（OI）作为PnP算法的代表，因其高精度的优点在实际中得到了广泛运用。为了进一步提高OI算法的稳健性和计算效率，提出了一种加权加速正交迭代算法（WAOI）。该方法首先根据经典正交迭代算法推导出加权正交迭代算法，通过构建加权共线性误差函数，利用物点重投影误差更新权值，达到迭代优化位姿估算结果的目的；在此基础上，通过自适应权值，整合每次迭代过程中平移向量以及目标函数的计算，减少迭代过程中的计算量，从而实现算法的加速。实验表明，在12个参考点中存在两个粗差点的情况下，WAOI的参考点重投影精度为0.64 pixel，运算时间为8.02 ms，精度高且运行速度快，具有较强的工程实用价值。

针对现代工业生产中大型装备的生产、制造和装配对于姿态精准测量提出的需求，提出了一种基于加权最小二乘的激光跟踪姿态角测量方法。首先，阐述了姿态测量系统的组成，并对姿态测量系统中使用的坐标系进行定义；其次，建立了姿态测量数学模型，在此基础上利用加权最小二乘法对冗余角度信息进行数据融合，并采用蒙特卡洛法对融合方法进行了仿真分析；最后，搭建了姿态测量实验平台，利用精密二维转台对系统姿态角测量精度进行了评定。实验结果表明：在[−30°, 30°]角度范围内，测量距离为3 m时姿态角测量精度为0.28°，测量距离为8 m时姿态角测量精度为1.76°；与单目视觉法相比，姿态角测量精度在3 m时提升了6.7%，在8 m时提升了18.8%。文中提出的数据融合方法对姿态角测量精度的提升具有较好效果。

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%。

针对航空航天、汽车装配等高端制造领域对姿态测量的迫切需求，提出一种面向激光跟踪仪的快速高精度姿态测量方法，利用深度学习结合视觉PnP模型实现了激光跟踪过程中被测件姿态的自动测量。针对PnP姿态求解模型所需的3D特征点和2D特征点之间的对应关系难以直接确定的问题，设计了一个特征提取网络用于提取特征点对应的高维特征，采用最优传输理论确定特征向量之间的联合概率分布，从而完成3D-2D特征点的自动匹配；使用Ransac-P3P结合EPnP算法对匹配好的3D特征点和2D像素点进行姿态求解，获得高精度的姿态信息；在此基础上，利用隐式微分理论计算PnP求解过程的雅克比矩阵，从而将PnP姿态求解模型集成到网络中并指导网络训练，实现了深度网络匹配能力与PnP模型姿态求解能力的优势互补，提高了解算精度。最后，制作了一个含有丰富标注信息的数据集，用于训练面向激光跟踪仪的姿态测量网络。基于高精度二维转台进行了姿态测量实验，结果表明，该方法在3 m处对俯仰角的测量精度优于0.31°，横滚角精度优于0.03°，单次测量耗时约40 ms，能够实现激光跟踪仪的高精度姿态测量。

为消除体相位调制器工作过程中热效应对偏振调制测距精度的影响，提出了利用波导式相位调制器替代体相位调制器的全光纤波导式偏振调制测距方法。对波导式偏振调制测距系统进行原理分析，利用琼斯矩阵得出传输过程中测量光偏振态的变化规律，建立调制信号频率、偏振光强度与被测距离的函数关系。然后，进行了直波导相位调制器特性测试，验证其半波电压随调制频率在3.5~7 V之间变化，正反电光响应一致性为-2%~3%。最后，构建波导式偏振调制测距系统装置并进行实验验证，重复性测试实验中测量平均误差为0.44 mm，测量重复性为0.54 mm，变距离实验中测量平均误差为0.39 mm。波导式偏振调制测距系统能够实现距离的有效测量，具有不产生热效应，结构简单等优点，在激光测距方面具有应用价值。

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。

为实现激光跟踪仪的自主快速跟踪恢复，提出了一种基于主动红外视觉的跟踪恢复方法。首先，对所采用的跟踪恢复原理进行了分析。其次，充分利用激光跟踪仪合作目标靶球的强反射特性，设计了主动红外视觉探测系统。该系统采用红外SLED作为主动光源，利用SLED大发散角、红外相机的视场角远大于激光跟踪仪PSD探测范围的综合优势，实现合作目标靶球的大范围主动探测。然后，对红外图像中目标的快速识别与定位算法进行了研究，提出了基于合作目标特征评分的快速识别方法。最后，构建了跟踪恢复系统实验装置，并在算法的处理速度与识别准确度、系统的跟踪恢复范围和跟踪恢复速度等方面开展了针对性验证实验。实验结果表明，算法的平均处理速度约为每秒28帧，同时95.4%的目标中心像素坐标定位偏差低于5个像素值；在合作目标靶球距离3 m的情况下，跟踪恢复系统能够在1.8 s内实现直径0.5 m空间范围内的跟踪恢复。