在视觉检测中，应对物体形变对测量结果的影响，可以采取以下方法：
1. 数据增强：
通过对训练数据进行增强，引入形变、旋转、缩放等操作，使模型能够学习到不同形状和外观的目标，从而提高对形变的适应能力。
2. 多尺度特征融合：
提取并融合不同尺度的特征，可以获取更加鲁棒的目标特征，进而提高目标检测的准确性，减少形变对测量结果的影响。
3. 模型迁移学习：
利用预训练好的模型，将其参数迁移到目标形变问题上进行微调，从而加强模型对目标形变的识别和测量能力。
4. 高精度校准与补偿技术：
对相机和镜头进行精确校准，是保证视觉检测精度的基础。通过校准相机的内参和外参，可以补偿由于形变导致的图像误差，提高测量准确性。
5. 优化成像系统和光源：
选用高分辨率的CCD摄像机，以及亮度可调、均匀性及稳定性好的机器视觉光源，可以减少由于成像系统和光源问题导致的误差，进而提高对形变物体的测量精度。
6. 减少噪声和标定误差：
通过合理的参数设置和标定方法，如多次采集图像进行标定并求其均值，可以消除镜头畸变和标定过程引入的随机误差，提高对形变物体的测量稳定性。
7. 注意环境因素和操作规范：
在进行视觉检测时，应确保在合适的环境下进行，如控制温度、位置等，并按照规范完成具体操作，以减少外部因素对测量结果的影响。
通过采用数据增强、多尺度特征融合、模型迁移学习、高精度校准与补偿技术、优化成像系统和光源、减少噪声和标定误差以及注意环境因素和操作规范等方法，可以有效应对物体形变对视觉检测结果的影响。
