复杂工件的尺寸精密测量技术一直是相关领域的研究热点。以三坐标机为代表的人工测量方法,虽然测量精度高,但是测量速度慢,人力成本高,无法适应大批量生产的全检需求。基于机器视觉的工件测量技术,因为具备精度高、速度快、非接触无损测量等优点,得到业内广泛关注。针对一种用于芯片定位、安装及散热的铜基板,本文基于视觉检测技术,开展了以下具体研究工作:该金属基板具有中间微凸、四周略低,其上有大小、位置不同的通孔、盲孔、凹槽的特点,通常用在芯片上充当散热板用的。目前工厂里主要采用三坐标机接触式测量的方法来获得铜基板上圆孔的几何尺寸,虽然能保证测量精度,但成本高、测量周期长;采用游标卡尺也可以快速、直接获得单个圆孔的几何尺寸,但该方法受人为因素的影响,并不能保证测量精度的重复性。因此,本文旨在通过基于机器视觉的非接触式测量的方法,根据图像处理对铜基板上的圆孔进行几何尺寸的测量,期望达到花费较短时间、较低成本、并能保证测量精度在允许的误差范围内的目的。（1）相机标定与畸变校正。在张正友标定法的基础上,将畸变系数的前三项纳入畸变模型,通过黑白棋盘格标定板对实验系统进行了标定,并对畸变系数进行了优化。实验结果表明,畸变是由径向畸变和切向畸变叠加产生的,校正后重投影误差从0.22像素减小到0.14像素;（2）基于视觉的孔尺寸测量。采用超景深显微镜测量通孔和盲孔的三维形貌,并根据其特点比较了不同光源、打光方式的效果,分别得到盲孔和通孔的最佳成像方法,采用传统图像处理算法提取尺寸,并通过仿真分析了测量误差较大的原因。（3）偏振成像测量技术。提出采用分时偏振成像方法,根据Stockes矢量进行偏振信息的计算,解决铜基板表面、以及盲孔底部高反光的问题。为了进一步提高成像质量,分别采用加权平均法、PCA法、HIS法、以及本文将PCA与HIS相结合的方法,将偏振图像与可见光图像进行融合,依次从亮度均值、信息熵、标准差、清晰度等四个维度来量化融合图像的质量。通过上述融合方法将图像的亮度均值增大了18.7%,标准差提高了23.2%,清晰度提升了27.8%,信息熵变大了16.5%。结果表明该方法优于传统的像素级图像融合方法。（4）图像处理算法研究。为了更准确提取盲孔边缘,进一步提高测量精度,本文比较了边缘检测算子的优劣,并从滤波方法、梯度计算、最佳阈值的三个方面,对canny算子进行了改进;在小波变换的基础上,采用与改进形态学相结合的多尺度分解与重构的方法来获得准确的盲孔边缘,确定了最佳小波基、以及多尺度的大小;将多尺度分解得到的低频分量与高频分量重构,根据重构系数进行多尺度逆变换。通过改进的canny算子、插值法、本文的与改进形态学相结合多尺度分解与重构分别对铜基板图像进行边缘提取,得到圆孔的直径尺寸。通孔和盲孔的直径尺寸测量误差分别小于0.03mm和0.04mm,满足企业所要求的五个丝的测量误差要求。