在超精密制造产业中,直线电机伺服系统得到了广泛的应用。直线伺服系统作为精密机床体系的执行单元,其精度直接制约了机床的加工精度。对于高档数控机床体系而言,需要发展高精度、精密、稳定性强的系统和控制装备。围绕着高精度保持性,可靠性为重点研究方向,作为机床的核心功能部件直线电机伺服系统的地位就显得尤为重要。直线电机具备定位精度高、速度范围宽、运行平稳等一系列优点在高精密大行程机床领域中得到了广泛应用。针对直线伺服系统驱动的要求,直线电机动子位置反馈系统需要达到大行程高精度测量。位置检测的准确性直接影响了伺服系统的控制精度,进而决定机床产品的加工精度。传统的直线电机动子位移测量主要依靠位置传感器来实现的,虽然技术较为成熟,但安装要求高、环境适应性不强。因此,研究一种直线电机动子位置的高精度稳定测量方法尤为重要。机器视觉领域中的图像测量技术具备高精度,智能化,稳定性高等优点,在目标位移检测方面有着不可替代的优势。为了避免传统检测方法的不足,将图像检测引入到直线电机动子位置的精密测量中。本课题提出基于条纹边缘特征扩展采样相位相关(Extended Sampling Phase Correlation Method,ESPCM)的高精度亚像素算法,为动子测量提供了一种新颖的参考思路。本课题具体的研究内容如下:1.介绍了直线电机动子位置测量的应用背景,并阐述了传统的位置检测方法的不足,由此将机器视觉图像检测方法应用到位置测量系统中。详细分析了图像检测算法的研究现状,以及对比了不同图像位移测量方法的特点,进而引出本文主要内容。2.搭建了直线电机动子位置的图像测量系统,根据动子运动的特点,介绍了采用图像匹配方法进行位置测量的原理。并依据图像的频率域特性,阐明基于频域相位信息的运动目标检测方法的基础理论。为了抑制噪声干扰对测量位移的影响,对非周期条纹图像采取边缘特征提取措施,保证了测量的高精度性。3.为了满足直线电机定位的高精度和稳定性要求,提出了一种基于扩展联合变换相关算法(Extended Joint Transformation Correlation,EJTC)的图像测量方法,并将其应用于直线电机动子位置测量。基于联合变换相关(Joint Transformation Correlation,JTC)得到相邻条纹图像的联合功率谱函数,并消除零级衍射峰;进而引入过采样离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)实现亚像素精确定位;并采用模糊边缘检测方法提取图像边缘信息,提高了测量的稳定性。通过仿真实验进行验证,该方法能够满足直线电机动子定位高精度测量要求。4.针对直线电机动子位置的高精度和抗干扰性问题,提出了基于条纹图像边缘特征扩展采样相位相关方法。利用高速相机采集位移前后的条纹图像,为了抑制噪声和光线变化对测量结果的影响,引入融合T熵的边缘检测技术提取图像的边缘特征,利用边缘特征信息进行相位相关匹配测得整像素定位点。然后通过矩阵傅里叶变换在整像素定位点邻域内进行上采样,进而在采样区域内计算相位相关,测得亚像素级的精确定位,实现了图像的高精度测量。并通过仿真实验验证所提基于边缘特征ESPCM的正确性和有效性。5.搭建了动子位置图像检测实验平台,制备了非周期条纹图像作为目标图像。通过引入不同位移检测方法进行对比实验,通过对比实验结果和分析误差情况,表明本课题研究中提出的基于条纹边缘特征ESPCM的检测精度高,抗噪声能力强。该算法能够有效的应用到图像测量系统中,达到了直线电机动子定位检测的抗干扰性、高精度要求,为直线电机动子位置检测提供了一种新的方法。