高精度大尺寸测量场的构建是实现大部件自动装配工艺的基础。在对大型零件进行测量时,测量设备常常需要多次转站来完成所有关键点的测量。在现有的转站参数标定方法中,对不同站位下测得的ERS(Enhanced Reference System,增强参考系统)点坐标进行匹配,采用奇异值分解法对旋转参数和平移参数进行求解,转站精度较差。现场ERS点的布置多依靠个人经验,缺少量化的评价指标来对ERS点的坐标进行优化。同时目前的大尺寸测量多采用单一测量设备完成,精度与量程难以兼顾。本文以大尺寸测量场中常用的激光跟踪仪和全站仪作为研究对象,首先对转站模型进行改进,并采用雅克比矩阵迭代的方法对转站参数进行求解;提出ERS点布局方案的量化评价指标,采用混合智能优化算法对ERS点坐标进行优化;利用全站仪的高精度测角单元在多站位下进行数据融合以提高测量精度;建立激光跟踪仪和全站仪组合的测量系统,通过两设备间测量数据融合,实现高精度、大范围测量。论文主要在以下几个方面开展研究:1)分析ERS点的变形对转站参数求解精度的影响,引入三维变形系数对转站模型进行改进;采用雅克比矩阵迭代算法对转站模型进行求解,分析测量误差与转站参数误差之间的传递关系,提出以雅克比矩阵的条件数作为ERS点布局方案的量化评价指标。针对不同距离、数量、形状和维数下的ERS点布局开展转站仿真,结果表明转站参数误差随着雅克比矩阵条件数的增大而增大,从而为ERS点布局方案的制定提供了建议;采取遗传模拟退火算法解决了ERS点坐标优化过程中过早陷入局部最优解的问题。2)借鉴激光跟踪仪精密测量网络的原理,利用全站仪在多站位下获得冗余测量数据,并以高精度角度测量值作为约束对测量结果进行优化,使全站仪测量精度显著提高;利用激光跟踪仪和全站仪建立组合测量系统,采用矩阵加权线性最小方差最优融合准则提高ERS点的测量精度,仿真结果表明可以将组合测量误差控制在1mm以内。3)利用激光跟踪仪开展转站实验,结果表明采取文中的模型和求解方法较传统算法能将待测点的坐标更加精确地在不同坐标系下进行转换,且转站精度会随着ERS点布局对应的雅克比矩阵条件数的增大而降低;同时将该转站方法应用于三平动并联机构动平台的位姿测量,测量精度在0.1mm级别;最后利用全站仪开展数据融合实验,将大型零件的端面测量精度提高30%左右。本文研究了大尺寸测量场中转站参数标定过程的改进方案,以及利用测量数据融合算法提高测量精度的方法,开展了测量实验对基于雅克比矩阵迭代的转站参数标定方法以及全站仪数据融合算法进行了合理性验证。本文研究成果提高了大尺寸测量的总体精度,具有一定的应用价值,有望为大尺寸零件自动装配工艺提供帮助。