微细管道及小尺寸特征内孔广泛地存在于先进制造业中,如汽车发动机制造业、航空航天工业以及化工、能源等领域。微细孔壁缺陷的特征检测对于制造、质量控制以及安全保障有着重要的意义。现有的管道内壁特征测量方法,如涡流法、超声法、内窥镜法及管道机器人法等,往往存在检测精度低、或需要耦合剂、需要过多人工干预等问题,而且对于直径10mm以下的特征内孔很难实现测量。本文以工业机器人为运动平台,开展了柔性、在线微细管道管内缺陷测量技术的研究。本文是在前期基于直线导轨,采用管道内部图像导出,外部光源引入的技术方案,并结合了管道内壁全景成像技术等开展研究的基础上,进一步在系统中引入工业机器人作为运动平台,以增强微细管道管内缺陷测量系统的柔性和现场的适应性。本文的主要工作有:1、对于国内和国外现有的孔内壁缺陷检测技术(包括接触式测量法、非接触式光学以及非光学测量法)的原理、应用以及各自的优缺点进行了综述和分析。2、详细介绍了原有系统的系统组成、工作原理,对核心光学传感器件——视像管的结构及其原理进行了分析。研究了原有系统在图像处理方面的几个关键环节,并对其重要参数进行了分析。在对原有系统分析的基础上,指出了其应用的局限性。3、针对原有系统存在的问题,引入了工业机器人作为运动平台,以增强系统的柔性和现场适应性。研究了机器人的各项参数以及运动学、逆运动学模型,并以此为基础分析了系统改进方案,并给出了系统的工作流程。4、对系统构建中的核心环节——待测管道和视像管的对中问题进行了研究。建立了非对准情况下的数学模型,并给出了理论上的定量关系。基于激光跟踪仪,研究了一种对中实现方案并搭建了姿态调整机构。5、系统对中存在偏差,会引起图像畸变,开展了根据图象畸变率对测量结果校正的方法研究。6、分析了姿态调整系统的各种误差因素,并进行了误差分析与合成。基于搭建的实验系统,对微细管道管内小尺寸缺陷特征进行了重复性测量实验,并采用缺陷特征的中心畸变率对测量结果进行了校正。结果证明,本文研究的畸变校正模型正确,校正方法有效,能够提高系统的测量精度。