随着制造业的高速发展,轮廓曲线磨削已经广泛用于各种精密复杂刀具、模具等轮廓曲线类零件的加工中,为了适应复杂轮廓曲线零件的高精度和快速加工的要求,提高轮廓曲线磨削的加工精度和效率具有非常重要的实际意义。通过对加工误差进行人工的光学检测和补偿是目前比较有效的提高加工精度的方法,已经广泛应用于传统的光学曲线磨削中,但该方法存在着效率低、可靠性和加工精度有待提高等问题。本文基于机器视觉技术,提出了一种基于局部视觉图像的曲线磨削加工误差动态检测和在线补偿算法,并对复杂轮廓曲线的加工精度进行评价,主要的研究内容和结果如下:(1)曲线轮廓加工的基本原理和视觉系统的设计。研究了基于机器视觉的曲线磨削加工的基本原理;介绍了自主研发的数字化曲线磨床;阐述了加工机床的视觉测量系统的组成和校准方法,为实现高精度加工奠定了基础。(2)复杂轮廓曲线边缘精确定位方法的研究。研究比较了主流的图像轮廓边缘提取算法,包括像素级别和亚像素级别的边缘提取算法,提出了采用仿真法和标定板法对轮廓边缘的亚像素定位算法进行精度评价,并进行了试验研究和结果分析,并对测量结果的不确定度做出了评价。结果验证了所提出的亚像素定位算法和精度评价方法的有效性。(3)曲线轮廓加工精度评价理论和试验研究。提出了一种针对加工工件不规则轮廓的整体精度检测和评定方法,实现对工件轮廓精度的在位评定,可以提高精度检测和评定的效率和准确性,同时通过标定板和加工工件的测量试验验证了算法的有效性。(4)基于局部视觉图像的曲线磨削加工误差的原位动态检测和补偿。介绍了曲线轮廓误差在线检测方法的原理和实现过程,并进行仿真试验;研究了该算法的检测效率,并在曲线磨床上进行加工试验研究,试验结果表明,本文所提出的基于局部视觉图像的误差检测与补偿方法可以有效地提高曲线磨削加工精度。