智能手机PCBA（Printed Circuit Board Assembly）元器件尺寸微小、装配密集,元器件尺寸及其间隙的高精度视觉测量技术是自动化产线精密、柔性装配的关键技术之一。论文以实际项目需求为牵引,以提高智能手机PCBA零部件尺寸及其间隙视觉测量精度为目标,从单目视觉系统高精度标定、零部件边缘检测及修复、亚像素轮廓提取、尺寸及间隙测量等四方面开展了研究。主要研究内容包括:（1）视觉测量平台高精度标定方法研究。利用亚像素角点检测算法计算不同视距、不同角度的角点坐标,结合相机的内、外参数矩阵,采用重投影方法优化畸变系数。对元件高度变化区域,设置补偿参数进一步修正畸变系数,从而提出一种动态补偿的成像系统畸变矫正模型。验证实验表明,系统标定精度在±0.01mm内;（2）PCBA零部件边缘检测及修复算法研究。采用具有“动态”惩罚项的引导滤波算法代替原Canny算子的高斯滤波,采用自适应邻域窗非极大值抑制策略剔除伪边缘像素,采用邻域窗自适应最优阈值分割算法替代原双阈值分割,从而提出一种新的Canny算子PCBA零部件边缘检测算法,并进一步采用EPGVF-Snake模型进行修复。对比实验结果表明,新的边缘检测和修复算法能有效避免零部件边缘不连续、不细化和存在伪边缘的缺陷;（3）PCBA零部件亚像素轮廓提取及其尺寸测量研究。对已检测的零部件边缘像素,采用自适应阶跃阈值代替原Zernike矩中的全局阶跃阈值,求解相邻边缘像素间的亚像素位置,从而提出一种基于改进的Zernike矩PCBA零部件亚像素轮廓提取方法。在此基础上,结合系统标定参数,对提取到的圆形/矩形零部件亚像素轮廓,采用最小外接圆/最小外接距法计算得到其测量尺寸。实验结果表明,圆形/矩形零部件外观尺寸的视觉测量精度均在±0.03mm内;（4）PCBA零部件间隙测量方法研究。依据大视距系统标定的参数,建立PCBA零部件间隙的位置矩阵,并对各间隙位置依据小视距系统标定的参数,按照（2）、（3）的研究成果,分别实现对圆形与圆形、圆形与矩形、矩形与矩形零部件间隙测量。实验结果表明,以上间隙的视觉测量精度在±0.03mm内。