圖像測量技術在物件尺寸檢測中的研究與應用.pdf

1、圖像測量技術以數(shù)字圖像處理為基礎，結(jié)合了光學、電路、信號處理、計算機視覺處理等技術，是近年來興起的高性能非接觸式測量技術。除了在測量領域，圖像測量在圖像模式識別、圖像匹配、圖像定位等領域都有著廣泛的應用。相對于傳統(tǒng)的測量技術，圖像測量有著測量精度高、應用范圍廣、可控性好等諸多優(yōu)勢。本文結(jié)合數(shù)字圖像處理原理，對圖像測量的流程與算法進行了深入研究，并通過多組實物的測量實驗來進行驗證。
　　圖像測量過程主要包括圖像預處理、圖像二值化、邊

2、緣檢測、直線與圓檢測和參數(shù)計算幾個部分。圖像預處理包括圖像增強和圖像去噪兩個部分。圖像增強通過灰度變換增強和直方圖增強等方法對灰度圖像進行增強處理，通過提高圖像對比度來提高目標的可辨識程度。圖像去噪通過濾波的方法來實現(xiàn)，分為空域濾波和頻域濾波兩類，本文在直線檢測部分主要采用了空域中的中值濾波濾除噪聲，并起到平滑邊緣的作用。在圓檢測部分，對于光照不均勻的圖像，采用了頻域中的同態(tài)濾波來減少光照的影響。圖像二值化部分，采用了全局閾值法中的自適

3、應最大類間方差法（OSTU法）來分割圖像的目標和背景，能夠根據(jù)不同的測量要求，達到相應的分割效果。在邊緣檢測部分采用了微分算子中的Canny算子來實現(xiàn)，該算子在檢測的準確度和抗噪性能上都優(yōu)于Sobel算子、Roberts算子和LOG算子等其它一階、二階算子。直線檢測部分采用了Hough變換算法，通過原始圖像空間和參數(shù)空間的變換來提取圖像中的直線。圓形檢測包括完整圓的檢測和不完整圓的檢測，均采用了準確度較高的最小二乘擬合算法，并通過改變起