目前，各类角度传感器在先进制造、自动控制、精密仪器、数控机床等领域有着广泛的应用。角度传感器在使用前等均需要进行检测与标定，以保证角度传感器的精度达到其标称精度。本文研究和改进了检测方法以及检测平台。使用闭环步进电机代替了传统检测过程中人手工的作用，实现了“检测机器手”的功能，能够快速而精确的定位；数据采集卡代替了传统检测过程中的人的眼睛的功能，实现了“检测监控”的功能，能够快速而准确的存储、转化原始数据；高性能计算机代替了传统的检测方式中发出控制命令和传统的补偿方式中进行手工计算中“人的大脑”功能，能够在实现微妙级精确定时，快速指令发送，以及大规模测量值的处理。在自动化检测平台的基础上，大量数据的检测方法能够采用提高分辨率采样的方法，代替传统的手工检测平台上的抽样检测方法。这种检测方法能够获得关于角度传感器性能的更全面和更完整的信息。本文研究了几种角度传感器的补偿算法。平方根递减分解(SRD)算法适用于数据量很大的非线性误差标定问题。这种方法基于分布式计算方法、统计学习方法，构建了神经网络的结构，采用等价划分的方式将大样本进行分治处理，降低了计算复杂度半个阶次，加速比超过一倍。权值直接确定(WDC)算法适用于快速性要求高的非线性误差补偿问题。这种计算方法构建了神经网络的结构，通过分析网络最终可达的近似收敛解，直接计算最终的权值。本文使用检测平台测试了15位光电编码器，并记录下相应的检测数据。根据标定补偿算法，对角度传感器进行补偿，并比较了几种补偿算法的效果。其中，对于光电编码器的补偿，SRD算法能够降低计算时间1.5阶次。WDC算法能够在0.2秒内完成对数百个点的补偿。对于电子罗盘的补偿，补偿方法可以在10秒内达到小于1度的精度。