在工业生产中利用视觉分析数据、控制系统定位，使加工路径按特定轨迹运动，如焊接、绣花、雕刻等行业要求不断提高效率、精度和自动化程度，计算机视觉测量技术大有用武之地。在绗缝等柔性物料加工中，应用计算机视觉测量，直接将采集的图案图像转换成所需的加工代码，还可对图案加工轨迹进行实时图像采集和处理、跟踪，实现对加工轨迹的动态修正。本课题来源于2005年广东省自然科学基金项目《基于视觉测量的动态位置智能补偿方法的研究》。针对绗缝等柔性物料加工测控系统的前实时控制处理阶段，进行图案加工轨迹视觉测量算法的研究和实现，就其关键问题和基础理论进行了阐述、分析研究、软件实现和实验。包括图像处理基础理论研究，视觉测量的实验系统设计，图像采集，图像预处理，图像轮廓提取，矢量化处理几部分。进行图像预处理的目的在于消除图像中无关的信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据。因此，为了得到更好的加工图案边缘信息，有必要利用图像增强，平滑等技术进行图像预处理，为后续的轮廓提取提供一个较好的初始化环境，本文采用自适应滤波法等方法对图像进行预处理。边缘检测是图像分析中的重要内容，也是本文研究的重点之一。本文介绍了阈值分割、数学形态学和边缘检测等理论基础，并对常用的边缘检测算法进行了分析对比实验。针对本课题研究对象的特点，结合矩不变阈值分割和多尺度形态学梯度边缘检测算子，采用自适应边缘提取的方法得到图案轮廓。图案轮廓的矢量化处理是图案加工轨迹编程的基础，本文采用了方向模块自适应调节的链码法，用于图像的边界跟踪，该方法优化了搜索路径；并采用最短距离法进行直线段的拟合，以及用直线段拟合曲线的方法，来完成轮廓矢量化的工作。在论文的研究和完成过程中，不仅实现了建立上下位机的系统机构、基于Visual C++6.0管理软件，以及相应的处理算法，还利用课题研究的一些方法和成果，研制了基于视觉测量的图像再现系统(第九届广东省“挑战杯”获奖作品)，能有效地实现图像采集、图像图形处理的一些特殊方法，实现将采集的图案图像的轮廓转换成加工代码，通过下位机在工作台上再现，使本论文的研究又有了新的提高。