汽车挡风玻璃是生产汽车的重要零部件,在玻璃形面的质量检测过程中,需依赖人工靠模的方式进行抽样检测,在检测过程中容易受到人工主观性的影响,难以保证检测的精度,且人工检验耗时久,影响生产效率。本文针对工程实际情况,对以汽车挡风玻璃为对象的光谱共焦传感器形面质量检测系统展开了研究,实现了对不同类型、不同尺寸的挡风玻璃形面的在线实时测量和检验。本文根据挡风玻璃形面的特征和预计达到的技术指标,确定了系统的整体架构方案,并根据实际情况完成了光谱共焦传感器、工业相机和光源等关键硬件的选型。提出了一种基于挡风玻璃边缘轮廓的图像配准算法。对图像去噪处理的算法进行了对比研究,选择了中值滤波对挡风玻璃边缘图像进行去噪处理,减小噪声对边缘提取的影响。之后选用canny算子来提取挡风玻璃的边缘轮廓。在获取到玻璃边缘轮廓的点云数据后进行了ICP配准,从而得到源点云到目标点云的旋转位移矩阵。研究了关于汽车挡风玻璃形面的质量检测方法。结合相机标定得到的实际距离与像素距离的比值和手眼标定的结果,对挡风玻璃在世界坐标系下的定位误差进行了计算。之后针对计算得到的定位误差进行了误差补偿,重新规划了传感器的测量轨迹,并进行了数据测量与质量评估。完成了系统的实验与结果分析。通过实验验证了ICP配准算法的准确性,并进行了误差分析。之后分析了玻璃形面测量点位置的改变对传感器数据测量造成的影响,说明了ICP配准的精度较高,可以用于挡风玻璃定位误差的补偿。然后通过实验验证了在每一次重新规划传感器的测量轨迹之后,传感器都能准确测量形面上待测点。