在现代机械制造业领域中,轴类零件是机械产品的重要组成部分,其形位误差直接影响零件的配合性质和定位精度。圆柱度误差是形位误差中的一个重要组成部分,是轴类零件重要的精度指标。精确地测量和评定圆柱度误差不仅能保证轴类产品的质量验收,而且为提高轴类零件的装配精度和加工精度的提供可靠的依据。传统的圆柱度误差测量方法多属于接触式测量,以几何公差体系为基础,其测量和评定方法都存在一定程度的操作繁琐和效率低的问题。随着以数字化、信息化为核心的先进制造技术的迅速发展,对零件产品的几何误差计量技术提出更高要求,以光学和机器视觉技术为基础的非接触测量得以发展。结构光视觉技术是机器视觉中的重要研究内容,它以机器视觉理论为基础,结合光学、计算机科学、图像处理技术等多门学科,通过获得结构光与被测物体表面相交处的图像信息来重构被测物体的三维几何信息,可用于复杂零件的三维形貌测量,具有非接触、精度高、速度快等特点。本文建立以线激光传感器、相机及镜头并配合计算机、工作台构成线结构光视觉测量系统,根据轴类零件的几何特征,提出了一种基于线结构光视觉技术的圆柱度误差的测量方法。首先,为了提高线结构光系统的测量精度,研究了线结构光技术中的光条中心检测算法、相机和传感器的标定算法。论文将ROI(感兴趣区域)的归一化相似度量和Haar小波引入到光条中心点的检测中,提出了改进的Hession算法,避免了大规模的高斯卷积运算,提高了检测效率。然后,根据轴类零件图像的畸变沿轴向变化大,径向变化小的特点,提出了结构光分区标定模型,将视场分为多个区域进行畸变修正的方法,采用总体加权最小二乘法对光平面的参数进行标定,并通过结构光系统标定实验验证了改进方法的正确性和有效性。其次,根据轴类零件的几何特征和装夹方式,提出一种近似平行轴线的结构光照射模式,并以此为基础,建立了轴类零件圆柱度误差的线结构光视觉测量模型。根据测量模型,利用线结构光技术对轴表面点进行采样和三维重构,设计了回转轴线的快速标定方法,通过坐标变换可获得轴类工件的表面轮廓信息。结合采样信息的特点,研究了用于开放轮廓的非周期样条滤波器。在此基础上,将Tukey估计构造权函数的稳健样条滤波方法应用到圆柱度误差测量数据的滤波中,消除异常信号对样条滤波的影响。此种测量方式满足在线检测要求,可快速、大量获取圆柱表面数据。接下来,根据本文测量方式的特点,提出基于构造基准和模拟基准的圆柱度误差的测量方法。在基于模拟基准的测量中,建立了垂直于回转轴线方向的投影平面,利用投影面数据通过圆度误差实现圆柱度误差的评定。在基于构造基准的测量中,研究了轴类工件在任意摆放位置下,利用轮廓数据拟合测量基准轴线的方法。在两种方法基础上,阐述了最小二乘和最小区域的圆度、圆柱度评定模型,并将Powell算子嵌入到差分进化算法中,形成混合差分进化算法(PODE),充分利用了差分算法的较强全局搜索能力和Powell法的局部精细搜索能力,并应用到圆柱度误差的最小区域评定中,提高了误差评定的精度和速度。最后,在本文构建的结构光视觉测量系统上,对轴类工件进行实测,在较高的采样频率条件下得到工件的完整形貌数据。在圆柱度误差评定过程中,将本文测量的结果与FMS8200型圆柱度仪及ACCURA型三坐标测量机的测量结果进行对比分析,验证了本文测量方法的正确性和可行性,并分析了影响系统测量精度因素。