薄壁件具有重量轻、可靠性强和结构效率高等优点,已日益广泛地应用于工业生产的各个领域。但薄壁件的壁厚相对整体尺寸小,面积大且刚度低,在机械系统运行过程中极易产生振动,形成振动噪声甚至引起机械故障,所以必须对薄壁件进行模态测试和动力学预测。传统的接触式测量方法由于引入传感器的附加质量会改变薄壁件的原有动力学特性,同时接触式传感器获取的信息量有限,不容易实现全场测量。单点激光逐点测振的模态测试方法存在操作费时、劳动量大、测量周期长等问题。激光连续扫描测振的模态测试方法虽然弥补了单点激光模态测试的不足,但是此方法对于被测物体的表面质量要求高,需要复杂的光路系统和运动控制装置,且测量结果易受外界振动的影响,难以满足实验模态和工作模态测试的需求。针对此情况,本文提出了基于机器视觉的薄壁件振动模态测试方法。本文首先研究了基于机器视觉的振动测量基础理论。运用工业相机成像的基本原理,建立了物体成像的数学模型,研究了工业相机模型参数的标定方法;研究了视觉振动测量技术相关的图像预处理方法,包括ROI确定、图像滤波和图像特征增强算法,针对常用图像滤波方法的不足,对小波图像去噪方法进行了深入研究;研究了图像分割和Blob分析结合的特征点振动信息提取方法。其次研究了基于机器视觉的薄壁梁实验模态测试方法。设计了薄壁梁模态测试系统,包括工业相机、光学镜头、光源和模态激振仪等组成的硬件系统,实现了工业相机模型参数的标定,并对薄壁梁进行视觉振动测量实验,获取了薄壁梁的振动参数,通过与传统加速度传感器测量结果进行对比分析,表明该系统能准确地实现视觉振动测量;通过模态激振仪对被测物体进行扫频,实现了基于机器视觉的薄壁梁实验模态测试,获取了薄壁梁的前两阶固有频率和固有频率下的模态振型,并通过使用薄壁梁有限元模态分析对测试结果进行了对比分析与验证。最后研究了基于机器视觉的薄壁梁工作模态测试方法。运用随机子空间模态参数识别理论,研究了协方差驱动的随机子空间模态参数识别方法,以薄壁梁为实验对象,进行了工作模态测试实验,获取了未知激励条件下薄壁梁的工作模态参数,并对测试结果进行了对比分析与验证。本文提出的机器视觉的薄壁件振动模态测试方法,可以实现薄壁件的多点无接触振动模态测量,可有效解决工作模态测试难的问题,大大提高了测量分辨率和实验效率,通过实验验证了该方法与系统的可行性与准确性。