空间复杂管路广泛存在于航空航天等复杂产品中,是产品各系统中物质与能量传输的重要载体,作用犹如人体结构中的血管,其可靠安装直接关系到产品的性能和寿命。检测是保证管路制造质量和无应力安装的直接保障手段,但是目前航天器中大量存在的分支管路、非圆形截面管路和变弯曲半径管路等复杂管路,尚缺乏快速、准确的测量方法和设备。本论文针对航天器中的复杂管路快速测量难题,系统地研究了基于多目视觉的复杂管路测量方法,研发了测量设备并进行了实例验证。论文的主要研究工作包括以下几个方面:(1)介绍了管路测量在航空航天中的应用背景和重要性,并总结了目前管路检测方法难以测量复杂管路、需要人工干预和测量效率低等技术难点。针对这些技术难点,从工业中的近景摄影测量技术、基于轮廓的三维重建技术、工业零件视觉检测技术和基于机器学习的形状特征识别技术等方面综述了机器视觉测量技术的相关研究现状,并阐述了本论文的研究目的与意义。(2)研究了基于多目视觉的复杂管路测量的技术基础和总体框架。首先针对视觉测量管路的技术难点,阐明了复杂管路测量的总体框架和流程,然后根据视觉测量的总体框架,阐述了相机标定和亚像素边缘提取等基于多目视觉的管路测量等技术基础。分析了相机模型,并应用最大似然估计方法标定了多目相机,获得了相机的内外参数。提出了基于聚类分析的亚像素精度边缘提取方法,并准确提取了管路图像亚像素精度边缘。(3)针对分支管路中不同管路结构难以识别的问题,提出了基于神经网络的管路结构识别方法。该方法通过采集管路图像样本,先提取管路各结构的二维轮廓,再利用形状描述子将轮廓形状量化表达,用以训练神经网络,最终实现了对管路中常见的直线、圆弧、接头、连接件、三通和二通等结构自动分类识别,准确率达到97%。根据神经网络训练的分类模型,结合导管和接头的检测方法可实现分支管路的自动测量。(4)针对非圆形截面导管难以快速测量的问题,提出了一种基于三维骨架的导管重建方法。该方法以导管离散的中心线点和对应的切线方向为单元,构造导管三维骨架,在不受导管截面形状的限制下,根据多视几何和导管边缘快速重建三维骨架。同时,利用导管截面直径的理论投影距离作为动态阈值,自动判断并排除遮挡区域,确保重建结果准确、有效。通过三维骨架构造高维普吕克坐标,利用聚类分析分割导管直线段,求解导管几何参数,实现了非圆形截面导管的快速、准确测量。(5)针对导管弯曲半径难以精确测量的问题,提出了基于图像一致性的弯曲半径测量方法。推导了导管弯曲段中心线参数方程,以及中心线与图像中导管边缘之间的映射关系。根据图像一致性原理,利用参数方程、映射关系和图像中管路边缘构造了一致性优化目标函数,将弯曲半径测量转换为非线性优化计算,实现了变弯曲半径导管的准确测量。(6)提出了基于虚拟夹具的管路加工合格性评定方法。该方法以管路准确装配为目标,在精度要求高的位置设置虚拟夹具,在虚拟夹具的限制作用下求解管路最优装配位姿,通过带权值的最小二乘拟合求解最优位姿并计算管路的护套偏差,对比设计要求,实现了管路的加工合格性评定。(7)基于以上研究成果,研发了多目视觉复杂管路测量系统的硬件平台,开发了相应的软件系统,对本文所提出的测量方法进行了可行性验证和精度验证。结果表明本文可实现对分支管路、非圆形截面管路和变弯曲半径管路等复杂管路的测量,且测量系统快速、精确、有效。管路测量平均误差在0.3mm以内,弯曲半径的测量误差为±0.5mm,测量系统准确率为99.73%。测量导管平均时间为6s,分支管路总测量时间在1.5min内,且不需要人工交互操作,即可自动完成测量。