线纹尺是以任意两条刻线间的垂直距离确定被测对象长度的一种基准器和标准器,主要用于工件几何尺寸的测量和最终产品的质量检验,其量值的准确与否直接影响到产品的加工精度和质量。因此,对线纹尺进行周期检定,以保证其准确度极为重要。在线纹尺的检定工作中,钢卷尺的检定是目前各检定机构重点研究的内容之一,因其量程范围大,现存传统的人工检定方式劳动强度大,效率低下,且极易造成视觉疲劳。为解放劳动力,本文提出基于视觉检测技术改进钢卷尺人工检定台,首次提出由带工业相机的小车行走测量的思路,智能识别标准尺与被检尺刻线并计算其偏差值。除尺带的收放与加、卸载仍需人工辅助外,实现了钢卷尺检定的自动化,目前已对常见钢卷尺型号完成了半自动检定工作。本文主要工作如下:1.钢卷尺视觉检定方案探讨。包括工业相机、镜头和光源的选择以及小车行走方式的确定。最终采用高分辨率CMOS工业相机和方形同轴光源,小车采用在检测点停车采像的行走方式。2.针对图像出现的光照不均匀现象,提出了一种基于背景提取的均匀化算法,结合其他阈值分割算法,在图像预处理中得到了清晰有效的二值化图像。3.设计钢卷尺线纹定位算法以及像素当量的动态标定算法,完成了被检尺与标准尺刻线偏差的高精度计算。4.设计人机交互界面,使得参数的输入、测量过程的控制以及最终检定报告的导出等操作更加便捷。5.基于串口通信实现小车自动行走测量,完成了常见型号钢卷尺的高精度、高效率检定。对实际测量结果的重复性及其可能的影响因素进行了分析,并对测量系统的改进方案进行了展望。