随着振动测量精度要求的不断提高,对高精度振动校准的需求日益凸显。振动传感器为在线监测、优化控制与决策等提供振动测量数据。然而,受机械加工与长期使用导致的传感器材料老化等因素的影响,振动传感器的真实灵敏度与其标称灵敏度不一致,降低了测量数据的准确性与可靠性。因此,研究高精度的振动校准方法,保证测量数据的有效性,对于地震预警、桥梁与建筑结构测试、风力发电安全监测、机械故障辅助诊断等领域具有重要的理论意义和工程价值。本文在详细分析振动校准原理和机器视觉振动测量方法的基础上,针对现有校准方法对于低频振动激励加速度测量精度有限、低频振动传感器灵敏度校准精度较低、多轴向振动传感器校准效率不高及校准系统复杂等问题,主要进行了以下研究:1、提出基于机器视觉的单分量直线振动校准方法。采用可靠的摄像机标定方法、运动序列图像模糊边缘增强及亚像素边缘提取方法提高低频振动传感器的激励加速度测量精度,实现高精度的灵敏度幅值校准;同时利用机器视觉方法对直线振动激励发生装置的导轨弯曲进行校正,进一步提高灵敏度幅值校准精度;提出基于时空同步的灵敏度相位校准方法,利用零编码器实现振动传感器输出信号与机器视觉方法测量激励加速度信号的空间对齐,以高精度地校准灵敏度相位。提出的校准方法实现了较宽低频范围的灵敏度幅值与相位高精度校准,对较低频率的校准精度提升尤为明显。2、提出基于机器视觉的两分量直线振动校准方法。采用机器视觉方法对两分量振动台提供的激励位移进行解耦测量获得多轴向振动传感器的激励加速度及轨迹;构建面内灵敏度模型准确描述多轴向振动传感器的灵敏度,并提出基于椭圆轨迹激励加速度的面内灵敏度校准方法;结合时空同步技术,实现多轴向振动传感器的轴向灵敏度幅值与相位及横向灵敏度校准。实验结果表明提出的方法能够高效、准确地校准多轴向振动传感器的面内灵敏度。3、提出机器视觉直线振动校准虚拟溯源方法。通过计算机生成标准的正弦振动激励减少机器视觉方法的测量不确定度源;并对各不确定度源进行不确定度评定,建立机器视觉振动校准方法的量值溯源体系。该方法缩短了机器视觉方法的溯源误差链,实现了量值扁平化传递。4、提出改进的地球重力法,采用机器视觉方法测量地球重力场方向与旋转角度提高激励加速度测量精度,并结合时空同步技术实现地球重力法的灵敏度幅值与相位高精度校准;针对外差激光干涉法低频采集数据量大的问题,采用带通采样频率采集外差激光干涉信号,并给出了最佳采样频率计算方法,用于高精度的低频振动校准。在低频范围内,利用提出的机器视觉单分量、两分量直线振动校准方法与激光干涉法及地球重力法进行振动传感器校准实验比较。和传统的地球重力法相比,机器视觉方法提高了灵敏度相位校准精度,提升了校准频率范围的上限频率。与激光干涉法相比,机器视觉方法提高了较低频率的灵敏度幅值与相位校准精度,降低了多轴向振动传感器的校准系统复杂度与重复安装引入的不确定度。机器视觉校准方法具有低成本、灵活、宽低频范围内高精度校准等优势,可用于现场振动校准,具有重要的工程应用价值。