视觉坐标测量系统(Vision Coordinate Measurement System)是近年来工业检测领域中的新测量技术,其核心问题是如何通过两维CCD图像精确地恢复出被测量目标的三维信息.其中特征点成像中心确定的准确程度直接影响了整个系统的精度,因此,本文研究了一种改进的特征点成像中心的获取方法和降低CCD像感器噪声的校正算法.这一研究对提高视觉坐标测量精度和视觉坐标测量系统的应用意义重要.在视觉坐标测量系统中采用CCD作为图像传感器关键问题之一就是提高图像分辨率,因而分析和研究CCD像感器位置测量性能是十分必要的.本文分析了CCD亚像素细分可行性,导出了位置测量的基本限制公式,针对两种常用光信号能量分布,对影响测量精度的参数:信噪比、信号尺寸、信号位置等与位置测量性能之间的关系进行了详细的讨论,对进一步研究合适的特征点成像中心获取方法提供了理论依据.特征点图像处理的好坏,直接影响到测量的精度.论文结合CCD像感器位置测量性能的基本限制,讨论了一种采用改进的迭代质心算法计算特征点质心坐标的方法,即计算出感兴趣区域内每行的质心位置,然后进行拟合并剔除粗大误差最终得到特征点的质心坐标.通过实验验证了本文所研究的特征点中心坐标获取方法的可行性,并对改进的迭代质心算法、传统质心算法和边缘检测拟合算法的性能进行了实验比较和分析,表明改进的迭代质心算法提高了测头成像视觉坐标测量系统中特征点成像中心获取的计算精度.对于CCD像感器的光电响应非均匀性校正是为了改善其性能,提高成像质量和测量系统的精度,是测量系统进行精确测量的重要环节.论文从理论上分析了CCD暗电流和光电响应不均匀性产生的原因,根据光电响应模型提出了CCD像素光电响应不均匀性的校正方法,给出了像素光电响应不均匀性的校正系数用以计算校正量;并针对实际情况中干扰光的影响,提出了采用变波长去除干扰方法,可以用来对校正方法作进一步的修正;最后通过仿真和试验对算法进行验证.该校正方法可以有效的减小CCD像素光电响应不均匀性带来的图像噪声.论文最后进行了基于测头成像视觉坐标测量系统中图像处理部分的实验,包括特征点质心坐标计算和CCD像感器光电响应不均匀性校正实验.实验结果表明所提出的特征点质心算法和光电响应不均匀性校正算法的原理在实际中是正确可行的.