线轮廓度反映的是实际轮廓相对于理论轮廓的变动量,是评价零件轮廓的指标之一。如何准确、快速地测量出零件某条轮廓线的线轮廓度一直是几何计量领域的重要研究方向。线轮廓度常用的检测方法有样板法、仿形法、投影法以及坐标法,前三种方法只能做定性的分析。坐标法的原理是通过测量被测轮廓上一系列点的坐标值,然后通过数学方法拟合出被测轮廓的曲线方程,将拟合出来的轮廓曲线与理论轮廓曲线进行比较,从而得到被测轮廓的线轮廓度。非接触式的测量方法可以有效避免测量时因设备接触产生的误差。近年来随着相关技术的发展,机器视觉成为实现非接触测量的重要途径。本文从非接触式测量的需求出发,结合机器视觉技术,针对被测量物体的形状特征和精度要求,确定了检测系统的方案。使用红外激光对被测零件的外表面进行扫描,通过高分辨率的相机采集图像,提取图像中关于被测物体表面轮廓的数据并进行分析,找到被测轮廓在图像中的对应点。对所测得的数据进行处理,最终得到该轮廓的线轮廓度误差值。论文研究工作分为以下四个方面:(1)分析了线轮廓度的基本理论,对现有的线轮廓度检测方法的优缺点进行了比较;以直射式激光三角法为基础,搭建了以一体式相机、高精度旋转平台、计算机以及光栅组成的线轮廓度误差检测平台。(2)研究了检测平台的误差来源,深入分析了检测过程产生误差的原因,针对系统误差,通过对几何结构的分析,确定了补偿方案。对于检测过程中的粗大误差和随机误差进行了判别、剔除。(3)研究了线轮廓度误差的评定方法,将Hausdoff距离应用在线轮廓度误差的评定中,在符合线轮廓度定义的情况下,提出了基于最小单向Hausdoff距离的平面曲线线轮廓度评定方法,建立了评定的数学模型,并对模型进行了线性化处理。同时对重建理论轮廓曲线进行了研究,分析了拟合离散点的几种方法,最终选择NURBS法重建零件的理论轮廓曲线。(4)对检测平台进行了实验。确定了线轮廓度误差检测步骤,系统描述了开始测量前的准备工作。对测量数据的预处理即图像处理方法进行深入研究,着重分析了特征点的识别与提取。通过改变取样点的个数进行了实验,并与三坐标测量机的实验结果进行对比,验证了检测平台的有效性。