根据无衍射光斑特性提出一种定中算法．对光斑进行圆环滤波，求取单个圆环上的光强度平均值及其光强度差绝对值之和Q（r），确定多个圆环Q（r）的总和为目标函数，利用单纯形搜索算法，以搜索目标函数最小值来确定光斑中心点，并进一步优化算法，只选取几个圆环代替全平面的圆环滤波来求取目标函数．结果表明，定中算法的平均时间小于0．21S，定位精度达到0．1个像素．

针对热真空环境条件对视觉测量精度影响的问题,提出了一种新的基于像素当量的二维尺寸视觉测量系统实时标定方法。该方法采用光刻已知尺寸线条的石英标准件作为测量基准,利用一阶微分期望亚像素细分算法和最小二乘拟合,可实时获取较高精度的像素当量值从而减小环境误差。热真空环境下的实验结果表明,该方法可用于热真空环境下二维小尺寸视觉测量的标定。

为了对MEMS的微结构平面运动特性参数进行提取和分析,基于机器微视觉构建MEMS动态测试系统,提出模糊图像合成技术.在连续光照明下获取微结构运动图像,利用光学检测方法增强模糊特征带,引入亚像素定位技术提取特征结构边缘,最终获得微结构的平面运动特性参数.实验结果表明,该系统测量误差小于100 nm,具有较好的测量重复性精度.与现有系统相比,该系统测量原理简单,实现方便,且能满足微结构的测试需求.

针对传统轴承测量方法成本高、效率低、精度低等问题,提出基于机器视觉卡尺工具法的轴承测量方案。该方案首先使用相机对轴承进行拍照取像,再用卡尺工具法对图像中轴承的内外径进行圆拟合。对相机标定后,测量出轴承的内外直径,并编写C#程序实时显示测量结果,实现对轴承尺寸快速、稳定、高精度、低成本的测量。实验结果表明:该测量方法达到了亚像素级别,测量精度高于0.008 mm,标准差小于0.015,满足国家标准,并且测量速度快,稳定性高。

采用对汽车安全带壳体特征进行实时检测的机器视觉系统，完成对壳体特征（如识别孔）的自动定位、检测，避免了直接接触。给出了系统的图像处理部分识别孔检测的一种方法：首先对系统采集到的汽车安全带壳体图像进行预处理，然后用几种边缘检测算子对处理后的图像进行边缘检测并择优选择一种算子，再运用亚像素边缘定位得到亚像素精度级的识别孔边缘并对识别孔进行直径测量。