为了实现复杂曲面零件高效自动化测量，本文提出了一种基于改进栅格法的面结构光扫描视点规划方法，并将其应用在汽车复杂曲面零件自动化测量中。首先，针对人工示教视点冗余严重，扫描完整性差的问题，提出了一种基于改进栅格法的面结构光扫描视点规划算法，根据面结构光扫描仪的有效测量范围，确定栅格尺寸，改进候选视点生成策略，并通过扫描仪的测量约束条件得到候选视点的有效测量范围，利用视点质量评价函数确定最优视点。其次，针对视点规划过程中算法耗时长，特征重建精度低的问题，采用体素网格法简化模型，通过八叉树算法分割复杂曲面模型，根据法向量一致性误差确定体素网格尺寸，并且对于几何特征不同的模型，分析权重系数对扫描质量的影响，给出最佳权重系数。最后，进行了汽车钣金件和减速器壳体扫描视点规划和测量实验。结果表明，汽车钣金件视点规划耗时21.93 s，扫描完整性为99.124%，扫描精度为0.025 mm；汽车减速器壳体视点规划耗时158.29 s，扫描完整性为93.231%，扫描精度为0.032 mm。本方法能快速完成复杂曲面视点规划，并且采用规划视点扫描的模型完整性好，精度高，能够满足复杂曲面零件自动测量的要求。

刀具几何参数的精确测量是评估刀具性能的关键。针对复杂刀具几何参数难以测量的问题，基于聚焦深度法对其端面几何参数进行三维测量。首先，提出了一种适用于刀具端面序列图像的改进双阈值Tenengrad聚焦评价函数，通过局部像素分析确定了函数最佳计算窗口大小，在清晰度比率、陡峭度、清晰变化率、局部波动量评价指标下与常用聚焦函数进行了对比，验证了所提函数在计算刀具端面序列图像时更具有优势；其次，通过自适应sigmoid函数的图像增强算法实现了高对比度的刀具端面序列图像的获取，提升了三维测量效率，基于RANSCA算法对刀具后刀面点云表面进行平面拟合并提出了端面几何参数向量计算方法；最后，通过所构建的刀具测量系统对标准量块的阶梯深度进行了测量，误差为0.32%，并实现了刀具后刀面的三维形貌还原，进一步对主切削刃内、外刃顶角和直径参数进行测量。实验结果表明：顶角测量误差<0.3°，直径测量误差<3 μm，优于Tenengrad函数对应角度（<1.9°）及直径（<13 μm）测量结果，满足复杂刀具对角度（<0.5°）和直径（<10 μm）的测量精度要求。

十字丝目标在CCD上的成像，一般受到环境光和光路的影响，不同位置的焦距产生的十字丝图像会存在边缘模糊和离焦的情况，使十字目标的中心点位置提取受到严重影响，传统的Sobel算法忽视边缘信息，并且容易受噪声影响，因此提出改进Sobel算子图像清晰度评价函数与粗细调焦结合的变步长两段式快速搜索自动调焦的方法。该方法首先利用图像的空间域评价图像清晰度，其次利用根据光学设计选用的两段式调焦方式。第一步进行粗调，先快速找到正焦位置附近，然后进行细调，直至找到正焦的位置。实验表明，该方法与其他算法相比，自动调焦失败率为2%，调焦时间为1242 ms，调焦行程在−25~+30 mm之间。通过该算法将图像清晰度评价函数与两段式调焦方式结合进行自动调焦，准确性高，实时性好。

在多景深场景下，已知目标物类型，当目标物位于图像中心位置时，传统的聚焦评价函数曲线灵敏度较低；当目标物偏离中心位置时，聚焦评价函数曲线容易出现局部极大值或无法准确判断出准焦图像，影响自动聚焦系统。针对这两种情况，提出了一种基于U-Net神经网络判断目标物位置，设定对应窗口和评价函数的方法，即当目标物位于图像中心位置时，提出了一种新的聚焦评价函数——SMD-Roberts函数；当目标物不在图像中心位置时，设定对应窗口，选择SML评价函数对图像像质进行评价。实验结果表明，与传统的灰度梯度自动聚焦评价函数和传统的取窗法相比，该方法得到的聚焦评价函数灵敏度最少提高0.0241，耗时最少减少0.0355 s，单峰最少减少1个次峰，有效地解决了多景深场景下，应用聚焦评价函数判断目标物最清晰位置不准确及聚焦评价函数曲线出现双峰的问题，明显地提高了评价函数的无偏性、单峰性以及灵敏度。该方法普适性强，更适用于自动聚焦系统。

图像清晰度评价函数是聚焦恢复深度法（Depth from Focus, DFF）实现三维形貌测量的核心，直接决定了深度方向的测量精度。文中提出了一种基于高频方差熵的图像清晰度评价函数，与常用函数对比了清晰度比率、灵敏度因子两个定量指标，结果表明所提函数优于常用函数。通过对所提函数获得的清晰度评价曲线进行高斯曲线拟合，实现了深度方向聚焦位置的精确计算。对文中方法开展了聚焦重复性与标准台阶高度测量测试，重复性聚焦实验的测量标准差为2.82 μm，台阶高度测量标准差为12 μm，验证了文中方法用于高精度非接触三维测量的可行性。