基于機器視覺的零件尺寸測量是一種先進的測量技術(shù)，它利用機器視覺系統(tǒng)來提高測量精度，解決傳統(tǒng)測量方法中存在的問題。這種方法不僅速度快、非接觸、易于自動化，而且準確率高。以下是基于機器視覺的零件尺寸測量的一些關(guān)鍵技術(shù)和應用：
關(guān)鍵技術(shù)
圖像處理算法
利用圖像處理的三個階段，選擇效果較好的圖像處理算法。通過正交試驗表得到四種算法組合，并分析得出一組測量精度較高的算法組合。所得的結(jié)果具有簡單、容易實現(xiàn)及成本低的優(yōu)點。
邊緣檢測精度
通過對Zernike算法的研究，提高了邊緣檢測精度，可使邊緣檢測精度達0.1個像素。機器視覺在尺寸測量方面有其獨特的優(yōu)勢，比如非接觸測量方法既可以避免對被測對象的損壞又適合被測對象不可接觸的情況。
亞像素邊緣檢測方法
結(jié)合Roberts算子檢測出的邊緣呈多像素寬度的特點，提出了基于最小二乘曲線擬合的亞像素邊緣檢測方法用于邊緣檢測。實驗結(jié)果表明：檢測系統(tǒng)的測量精度能達到2μm。
OpenCV單目視覺定位
能檢測識別出自定義的物體標簽，并計算出自定義物體距離攝像頭光心的X，Y方向距離，用于無人機/機器人視覺定位。
應用
在線測量
機器視覺系統(tǒng)可以同時對多個尺寸一起測量，實現(xiàn)了測量工作的快速完成，適于在線測量。
微小尺寸測量
機器視覺系統(tǒng)可以利用高倍鏡頭放大被測對象，利用圖像處理技術(shù)測量零件尺寸。
高溫、高壓、流體、環(huán)境危險等場合
由于是非接觸測量方法，因此適用于高溫、高壓、流體、環(huán)境危險等場合。
軸類零件識別
采用機器視覺進行軸類零件識別，相對誤差為0.001，檢測精度具有一定的可靠性，且檢測速度快，便于實現(xiàn)批量化、在線實時檢測，具有廣闊的應用前景。
機器視覺算法與應用第二版PDF
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