摘要：当前基于机器视觉的粗糙度测量方法使用的图像指标考虑因素少、无参考使得预测模型精度受限、受光源亮度影响大。针对此问题,论文提出了一种基于全参考彩色图像质量算法的粗糙度测量方法。该方法根据粗糙表面成像机理分析,在视觉显著性图像质量评估算法(VSI)的基础上引入结构信息,提出了基于视觉结构显著性(VSIS)的图像质量评估算法,与此同时设计了一套基于图像质量的磨削样块表面粗糙度测量装置。实验结果表明,提出的VSIS图像质量评估算法与表面粗糙度Ra之间存在明显的相关性。使用最小二乘法拟合出的曲线关系,能够对粗糙度大于等于0.965μm的磨削样块进行低离散高精度预测,平均误差为0.111μm,标准差为0.079μm。相比于考虑单一因素的粗糙度关联图像特征指标,VSIS有着较好的综合性能,且能一定程度上克服光源亮度的影响,为非接触粗糙度测量提供可选择途径。