大型工件的尺寸测量精度是衡量整个工件生产质量和设备装配质量的重要标准,得到其相关尺寸可以及时反馈到生产过程中。随着科学技术的飞速发展,重型装备行业对大型零部件的需求量越来越大,对质量的要求也越来越高。然而,目前大型零件的测量技术主要依靠工人手持大型机械测量工具,且这些测量方式存在精度差、效率低的问题,不能满足当前生产的需要。因此,大型零件尺寸测量技术亟待改进和提高。本文根据现代测量技术的发展和大型零件尺寸测量的要求及应用,将线结构光测量技术应用到大型零件尺寸测量系统中,提出了基于线结构光扫描的大尺寸零件视觉测量系统,并重点研究了其测量原理与相关技术问题。本课题针对大尺寸零件尺寸测量技术展开研究,以测量精度高、实用性强、操作简单的在线测量系统为目的,文章主要完成了以下研究工作:首先,设计并搭建了一种基于线结构光扫描的移动视觉测量平台。基本思想是将投射的线结构光条与工业相机形成的交点作为特征点,通过云台带动的线激光器和摄像机实现快速扫描测量。基于线结构光视觉解析模型,通过图像信息、位置与角度信息获取三维坐标数据点云。针对被测对象轴向尺寸大的特点,采用点云数据拼接的方法,解决了多站多段数据的坐标统一问题。其次,研究了线结构光视觉测量系统的标定方法,标定过程包括摄像机标定和光平面标定。对传统ICP(Iterative closed point)算法进行了改进,该算法对复杂形变和光照变化都有较强的适应性,能够对不同站点位置测量的图像特征点进行匹配和定位,有效解决了不存在明确对应关系的数据点集的定位问题,提高了运算速度和定位精度,取得了良好得匹配效果。最后,搭建了大尺寸零件尺寸测量系统作为实验平台,进行了线结构光扫描测量实验和线结构光光条提取算法实验、线结构光视觉测量系统标定实验、测量精度验证以及三维轮廓测量实验。实验结果验证了结构光光条中心提取算法和测量系统的标定方法具有有效性和实用性。