应用机器视觉测量方法时,经常会出现调焦不准、相机视场不足而影响测量等问题,本文以解决机器视觉测量中的主要问题为出发点,研究设计机器视觉测量零件几何尺寸时的自动调焦与跟踪拼接等关键技术。本文以实际的机器视觉测量平台为基础,分析其总体方案与工作流程,分析测量系统的光源照明单元、图像采集单元、运动控制单元和图像处理单元等模块单元的硬件组成与工作原理。结合测量零件几何尺寸的实际需要分析光源、镜头、相机等照明成像中的主要部件的选用方法;分析运动控制单元的机械部件组成与运动控制方式,从系统组成角度验证总体测量方案的可行性。设计机器视觉检测零件边缘时的自动调焦技术,结合实验中的具体问题,设计基于灰度值统计的聚焦评价窗口选择方法,通过改进传统Tenengrad梯度函数,设计双步调焦的清晰度评价函数,引入位置修正方法,设计判断最佳调焦位置的方法;通过改进传统爬山算法,设计双步聚焦搜索策略,提高自动调焦的效率,以解决机器视觉测量中的调焦问题。设计图像获取和处理方法,以图像滤波、二值化、形态学处理等方法进行图像的前期处理;针对相机视场不足的问题,设计基于邻域计数法的边缘跟踪方法,利用相机有序跟踪拍摄获取零件所有局部图像;以SURF算法为基础,优化其检测区域并设计尺寸最小的图像拼接方法以拼接零件完整图像,以边缘检测与基于最小二乘法的椭圆拟合方法等计算零件在图像坐标中的几何尺寸。以摄像系统标定实验计算图像像素当量,利用本文研究的机器视觉测量平台对待测零件几何尺寸进行实际测量,测量结果的绝对误差和相对误差分别可控制在25μm和0.5%以内,实验证明本文研究的测量方法效果较好,对相机视场不足时的机器视觉测量方法有一定的参考作用和实际意义。