随着先进制造技术的发展,面向制造现场的在线测量技术得到了广泛应用,其中,基于线结构光的机器人柔性在线测量技术具有非接触、高精度及高柔性等优点,能够较好地满足工业测量的需求,成为了在线测量技术的一个重要研究领域。基于线结构光的机器人柔性在线测量系统由机器人及线结构光传感器组成,其工作原理为:通过机器人带动线结构光传感器从不同视角采集物体的形貌信息,进而结合手眼关系及机器人末端位姿信息将形貌信息转换至机器人基坐标系下进行拼接,从而实现被测物体的形貌测量。为了实现测量功能,必须对线结构光传感器及手眼关系进行标定,此外还需通过机器人运动学参数标定提高机器人的绝对定位精度（即机器人的实到位姿与机器人控制指令期望到达的位姿之间的偏差）。各项标定工作中,机器人运动学参数标定和线结构光传感器标定相对独立,而手眼标定则依赖于上述标定结果。因此,本文采用下述思路依次开展了各项标定工作:（1）首先进行了机器人运动学参数标定。建立了机器人的D-H模型及位置误差模型（考虑了基坐标系误差）,利用Levenberg-Marquardt算法进行了参数辨识,通过笛卡尔空间补偿法进行了误差补偿,将机器人的绝对定位精度提升了74.3%。（2）而后进行了线结构光传感器的标定。基于张氏标定法完成了摄像机的内外参标定,基于光线交会原理实现了光平面的拟合,通过变换传感器位姿而保持靶标固定的方法同时采集了用于摄像机标定和光平面标定的图像信息,有效提高了标定效率。（3）在此基础上进行了手眼标定,基于空间平面约束建立了手眼关系的非线性优化模型,利用增广拉格朗日乘子法及Levenberg-Marquardt算法对模型进行了求解,实现了手眼位姿关系的同步标定。（4）最后开展了标准件测量实验,通过将本系统的测量结果与激光跟踪仪的测量结果进行对比可得:系统的距离测量精度为0.076mm,平面测量精度为0.1075mm,三维测量精度（点云偏离真值的标准偏差）为0.076mm。