磨削加工过程中，砂轮的轮廓形状直接影响着加工工件的面形精度。因此对不同形状砂轮轮廓的准确测量和参数评价对砂轮加工精度的评价，加工的误差补偿，指导砂轮修整都有着重要意义。
　　针对砂轮的轮廓测量和参数评价需求，本文对基于机器视觉的砂轮轮廓测量方法进行研究，在对自动对焦算法和图像拼接算法进行研究的基础上，搭建了砂轮轮廓测量系统，实现了对不同形状和尺寸砂轮轮廓的非接触高效测量，并对影响加工精度的轮廓参数进行了评价。
　　1.根据砂轮轮廓测量的需求，提出基于机器视觉的砂轮轮廓测量方法并设计了相应的轮廓测量系统。对系统误差进行了建模分析，在误差模型基础上搭建了实际的测量系统，有效抑制和补偿了系统误差。
　　2.提出基于ROI区域的Brenner清晰度评价函数对砂轮轮廓图像序列进行清晰度评价曲线获取，并通过实验证明该函数比其他传统函数具有更高效率，更好的单峰性和稳定性。将该清晰度评价函数与开发的自适应步长搜索算法和改进高斯曲线拟合结合，实现了快速准确的清晰度评价曲线峰值搜索和最佳对焦位置的获取，实现了对砂轮轮廓的自动对焦。
　　3.通过分析砂轮轮廓图像的噪声类型及强度确定了最佳的滤波方式对图像进行预处理得到高质量的轮廓图像。提出了基于轮廓搜索的轮廓模板匹配拼接算法实现了对砂轮轴截面轮廓图像的拼接。实验结果表明，该方法比其他常用的图像拼接算法具有更高的准确度和效率，更适合本研究中对砂轮轮廓图像的拼接以获取完整的砂轮截面轮廓信息。
　　4.利用基于机器视觉的砂轮轮廓测量方法实现了对圆柱形砂轮和半球形砂轮的二维及三维轮廓测量和参数评价。通过对比实验，证明了该方法的可行性和精度。