针对多叶面回转体工件的微倾角自动检测设备在实际使用过程中,检测准确度及检测重复测量精度未能满足预期技术要求的问题,本文基于待测工件定位优化,传感器异常数据剔除,测量结果模型建立及误差修正系数标定进行精密测量系统的测量方法研究,以提高测量系统的测量精度。测量系统由四组各两个激光长度传感器完成长度测量,通过传感器以及待测工件的几何关系完成对所需要测量的微倾角的间接测量,从而反馈出该零件是否达到加工要求。研究课题所需要测量的微倾角,测量精度要求为1’,测量结果理论分布范围为40’±5’,但实际测量过程中,测量系统的测量准确度及重复测量精度均未能满足要求。本文的主要工作内容有1.对原有待测零部件的定位方法进行改进,提高传感器及零部件的定位精度,进而提高最终测量结果的重复精度;2.对激光传感器采集到的长度测量数据,结合传感器采集数据的自身特征,设计异常值检测及剔除算法,减少异常数据对最终测量结果的影响;3.通过对传感器以及工件在测量系统的世界坐标系下,各个方位的偏移角度及长度的修正,将组成测量系统的传感器及待测工件的定位误差代入测量结果的数学模型中,分析测量系统的理论测量结果;4.应用神经网络拟合复杂模型的优点,通过神经网络模型训练以及预测,对测量结果的误差修正系数进行标定,提高测量系统的测量精度;5.基于各误差因素对于最终测量结果的影响,优化测量系统的各定位精度要求,提高测量系统理论测量精度,对后续产品改进提供依据。综合定位夹具的改进,测量数据异常值剔除及误差修正系数标定,本文展开等分多叶面工件微倾角测量方法研究,用以提高该检测系统的测量精度。