基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究
机器视觉第5章 尺寸测量技术
直线拟合的哈夫变换方法
直线函数：y=px+q
图像空间XY：(x, y) 参数空间PQ：(p, q)
Y (x2, y2)
(x1, y1)
O
X
Q
q=-x1p+y1
q’
q=-x2p+y2
O
p’
P
点--线对偶性：
图像空间中共线的点，对应在参
数空间中相交的线。
参数空间中相交于一点的所有直
Hough变换的基本思想：依次检查图像上的每个棋子(特定 像素)。对每个棋子，找到所有包含它的容器(直线)，并 为每个容器的计数器加1。遍历结束后，统计每个容器 所包含的棋子数量。当图像上某个直线包含的特定像素 足够多时，就可以认为直线存在。
第5章 尺寸测量技术
L4
A L1
B L8
L6
L7
L2
L3
Hough变换时，依次对像素A、B进行处理
像素A的处理结果：L1、L2、L3、L4等直线的计数器加1； 像素B的处理结果：L2、L6、L7、L8等直线的计数器加1； 最终结果：除L2外，其余直线区域的计数器值均为1。
根据图像大小设定阈值T，规定若某个直线计数器内包含 的特定像素数量>T，则认为此直线存在。
第5章 尺寸测量技术
5.5 角度测量
在工业零件视觉检测的应用中，经常需要对工件中的一些 角度进行测量。
螺母正视图中每条边相互的夹角大小及是否相等 零件底面与侧面的垂直度检测
角度检测的关键是对所测角度的两条边线的提取，然后利 用斜率计算公式得到两条线的夹角。
可采用以上介绍的方法，得出两条直线方程
第5章 尺寸测量技术
Hough算法的改进
基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术研究
基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术研究导言近年来，随着机械工业的不断发展，对机械零部件尺寸测量技术的要求也越来越高。
传统的人工测量虽然能够满足一定的需求，但其存在的主观性和不稳定性仍然是主要问题。
为了解决这一问题，基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术应运而生。
本文将探讨基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的研究现状和未来发展趋势。
一、技术原理基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术是利用计算机和摄像设备对机械零部件进行图像采集和处理，通过图像处理算法获取零部件的尺寸信息。
其技术原理主要分为图像采集、图像处理和尺寸测量三个步骤。
图像采集是基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的第一步。
通过高分辨率摄像设备对机械零部件进行拍摄，获取清晰的图像。
高分辨率的摄像设备能够提供更多的图像信息，有助于提高尺寸测量的准确性。
图像处理是基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的核心步骤。
通过图像处理算法对采集到的图像进行分析和处理，去除图像中的噪声和干扰，提取出零部件的边缘特征。
常用的图像处理算法包括边缘检测、二值化、轮廓提取等。
尺寸测量是基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的最终目标。
通过对图像处理后的图像数据进行尺寸计算，得到机械零部件的尺寸信息。
常用的尺寸测量方法包括长度测量、宽度测量、直径测量等。
二、研究现状基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术已经在工业领域得到广泛应用。
目前，研究人员主要集中在算法改进、设备优化和测量系统的智能化方面进行研究。
在算法改进方面，研究人员提出了许多新的图像处理算法和尺寸测量方法。
例如，基于边缘检测和霍夫变换的尺寸测量方法可以提高测量的准确性和稳定性。
另外，利用深度学习技术进行图像处理和尺寸测量也成为研究热点。
这些算法的出现极大地推动了基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的发展。
在设备优化方面，研究人员致力于提高摄像设备的性能和精度。
高分辨率、高帧率的摄像设备能够提供更多的图像信息，从而提高尺寸测量的准确性。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
基于机器视觉的尺寸测量应用综述随着科学技术的发展，机器视觉技术也在不断地向前发展，同时得到了广泛的应用。
在工业生产中，尺寸测量一直是一个重要的环节，而基于机器视觉的尺寸测量应用正是针对这一需求而发展起来的。
本文将对基于机器视觉的尺寸测量应用进行综述，介绍其原理、技术特点以及应用情况。
一、基于机器视觉的尺寸测量原理基于机器视觉的尺寸测量是利用相机和图像处理技术来进行尺寸测量的一种方法。
其原理是通过摄像头采集被测物体的图像，然后通过图像处理算法来提取出物体的边缘、角点等特征，最终计算出物体的尺寸。
在这一过程中，需要考虑到相机的畸变、光照等因素对图像质量的影响，同时需要对图像进行校正和增强处理，以提高尺寸测量的精度和稳定性。
1. 高精度：基于机器视觉的尺寸测量可以实现高精度的测量，可以满足很多高精度测量的需求。
2. 非接触：与传统的尺寸测量方法相比，基于机器视觉的尺寸测量不需要接触被测物体，可以避免由于接触导致的误差。
4. 适用范围广：基于机器视觉的尺寸测量可以适用于不同形状、大小的物体，具有很强的通用性。
5. 灵活性强：基于机器视觉的尺寸测量可以对测量方法进行灵活的调整，适应不同的测量需求。
1. 工业制造领域：基于机器视觉的尺寸测量在工业制造领域得到了广泛的应用，可以用于对产品尺寸、形状的检测和测量，提高了生产线的自动化程度和产品质量。
2. 医疗领域：在医疗领域，基于机器视觉的尺寸测量可以用于医学影像的分析和测量，可以对各种病变进行定量的分析和评估。
3. 城市管理：在城市管理领域，基于机器视觉的尺寸测量可以用于交通监控、道路施工等方面，帮助管理部门进行城市规划和管理。
基于机器视觉的尺寸测量应用在各个领域都有着广泛的应用前景，其高精度、非接触、高效性、适用范围广和灵活性强等特点，使得其在工业制造、医疗、城市管理和农业等领域发挥了重要的作用。
随着科学技术的不断发展，相信基于机器视觉的尺寸测量应用将会得到更多的技术突破和应用创新。
基于机器视觉的尺寸测量方法
基于机器视觉的尺寸测量方法
机器视觉是一种通过摄像机、图像处理软件、计算机和人工智能技术来模拟人类视觉的技术。
在制造业中，机器视觉已经被广泛应用于尺寸测量，其高精度和高效率的特点使其成为自动化生产线上重要的测量手段。
基于机器视觉的尺寸测量方法是通过摄像机获取待测物体的影像，通过图像处理软件提取物体的轮廓或特征点，然后利用数学模型计算物体的尺寸。
这种方法不仅可以测量平面物体的尺寸，还可以对三维物体的长度、宽度、高度等尺寸参数进行测量。
在实际应用中，基于机器视觉的尺寸测量方法需要考虑以下几个方面：
1. 图像质量：图像质量直接影响测量精度，因此需要保证摄像机的分辨率、对比度、光线等条件都符合要求。
2. 物体表面的特征：在进行尺寸测量之前，需要对物体表面进行特征提取。
对于平面物体，可以直接提取物体的轮廓；对于三维物体，需要先通过立体匹配算法建立物体的三维模型，然后提取其特征点。
3. 计算模型：测量结果的精度和稳定性与计算模型密切相关。
因此需要根据实际应用场景选择适当的计算模型，并进行模型的优化和验证。
4. 测量环境：测量环境对测量精度也有一定的影响。
需要保证测量环境的稳定性和灰度均匀性，避免光照不均或者物体本身存在遮
挡等情况。
基于机器视觉的尺寸测量方法已经被广泛应用于汽车、航空、电子、医疗等领域。
随着机器视觉技术的不断发展和完善，基于机器视觉的尺寸测量方法将会更加精准和高效。
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
基于机器视觉的尺寸测量应用综述机器视觉是一种将图像处理和模式识别技术应用于自动化检测和测量的方法。
尺寸是指物体在空间中的长度、宽度、高度等物理量，尺寸的测量应用是机器视觉应用的重点之一。
本文就基于机器视觉的尺寸测量应用进行综述。
（1）尺寸测量应用的基础原理机器视觉的尺寸测量基本原理是通过像素和实际尺寸之间的比例关系实现测量。
在尺寸测量之前，首先需要进行像素和实际尺寸的转换。
通常的方法是通过摄像机标定来获得相机的内部参数，包括焦距、主点等参数。
尺寸测量应用的技术难点主要包括以下几个方面：①测量精度：对于工业生产中对尺寸要求较高的应用，需要达到高精度的尺寸测量。
而且由于图像采集过程中会出现噪声等因素的干扰，会对测量精度产生影响。
②特征提取: 尺寸的测量需要先提取出物体的边缘和其他特征，而不是整个物体。
特征提取的准确度和快速性直接影响到尺寸测量的精度和效率。
③测量环境: 尺寸的测量受到环境因素的影响。
例如，在强烈的光线下或反光的表面上，会降低测量的准确度。
随着机器视觉技术的发展，尺寸测量应用得到了很大的进展。
尺寸测量应用主要分为两个方向：精度和效率。
①提高测量精度: 在精度方面，为了提高尺寸测量的精度，人们使用了更高分辨率的摄像头和更好的图像算法。
例如，通常使用的算法是基于边缘检测和边缘匹配的算法，是目前精度比较高的一种算法。
②提高测量效率：在效率方面，人们不断尝试使用更快、更简单的算法来实现快速的尺寸测量。
例如，特征点提取法和物体模板匹配法，可以在短时间内快速地提取特征和匹配物体。
尺寸测量应用可以应用于各种不同领域。
以下是一些尺寸测量的应用领域：①制造业: 尺寸测量在制造业中使用广泛。
例如，测量机配合机器视觉可以完成工件尺寸的测量、质量检测和快速计算。
②医疗: 机器视觉尺寸测量可以用于医疗器械的设计和制造中，如人工关节和牙科器具。
③建筑: 在建筑领域中，机器视觉尺寸测量可以用于建筑结构的检测和量化，如土木工程、桥梁和隧道测量。
基于视觉识别技术的非接触螺丝尺寸的测量
ＷｕＸｉａｎｇ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｎｏｎｃｏｎｔａｃｔｓｃｒｅｗｓｉｚｅｂａｓｅｄｏｎｍａｃｈｉｎｅｖｉｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＴｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｃｈｅｍｅｕｓｅｓａＣＣＤｃａｍｅｒａｔｏｃｏｌｌｅｃｔｉｍａｇｅｓ，ｉｎｔｅｇｒａｔｅｔｗｏｖｉｓｕａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｓ，ｃｏｌｌｅｃｔ ｓｉｄｅａｎｄｔｏｐｉｍａｇｅｏｆｔｈｅｓｃｒｅｗ，ａｎｄｍｅａｓｕｒｅｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓａｔｏｎｃｅＡｆｔｅｒｖｉｓｕａｌｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ｃｌｅａｒｓｃｒｅｗｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｃａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ａｎｄｅａｃｈｓｃｒｅｗｇｅｏｍｅｔｒｙｐａｒａｍｅｔｅｒｃａｎｂｅｍｅａｓｕｒｅｄｕｓｉｎｇｒｅｌａｔｅｄｇｅｏｍｅｔ ｒｉｃｏｐｅｒａｔｉｏｎｓＴｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｓｉｚｅｏｆｔｈｅｎｏｎ－ｃｏｎｔａｃｔｓｃｒｅｗＴｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｎｏｎ－ ｃｏｎｔａｃｔｓｃｒｅｗｓｉｚｅｂａｓｅｄｏｎｖｉｓｕａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｓａｓｏｌｕｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｏｆｓｃｒｅｗｓｉｚｅ Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｃｒｅｗｓｉｚｅ；ｖｉｓｕａｌｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓｃｈｅｍｅ
基于机器视觉的端子尺寸检测系统
０引言
机器视觉（ Ｍ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ） 是研究用计算机来模
拟 生 物外 显 或 宏 观 视觉 功 能 的科 学 和技 术 ，用 摄
时间要能够和整个生产线 的生产周期的要求。
１ 系统工作原理
端子 尺寸 检测 系统 由 Ｃ Ｃ Ｄ传 感 器 、光 学 系
像机（ 即图像摄取装置 ，分 Ｃ Ｍ Ｏ Ｓ 和Ｃ Ｃ Ｄ 两种） 和计
算机等ห้องสมุดไป่ตู้器代替人眼对 目标进行测量 、跟踪和识 别 ，并加 以判断 。用图像来创建和恢复现实世界 模 型 ，最终用于实际检测 、测量和控制 。简单地 说 ，机器 视觉可 以理解 成 给机器 加装 上视觉 装 置 ，或 者 是 加 装 有 视觉 装 置 的机 器 ，就 是 用 机 器 代 替人 眼来做测量和判断 。给机器加装视觉装置 的 目的 ，是为 了使机器具有类似于人类 的视觉功 能 ，从而提高机器的自动化和智能化程度ｕ 。 端子零件作为连接件 ，在汽车电子产 品领域 大量使用 ，然后 由于金属端子 的厚度很 薄 ，在接 触力 的作用下 回产生大 的变形 ，从 而产生很大的 检测误差 ，所 以只能采用非接触的检测方法进行
Ｌ Ｅ Ｉ Ｍｉ ｎ — ｈ ｕ ａ ，Ｃ ＨＥ Ｎ Ｌ ｉ ａ ｎ ｇ ２
（ １ ． Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｏ ＴＩ Ｓ Ｅｌ ｅ ｖ ａ ｔ ｏ ｒ Ｃｏ ． ，Ｌ ｔ ｄ， Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ５１ ０ ４ ２ ５， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ； ２ ． Ｈａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｗａ ｎ ｘ ｉ ａ ｎ ｇ Ｐ ｏ ｌ ｙ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｃ ，
基于机器视觉在轴类零件检测中的应用
基于机器视觉的高精度工业尺寸测量系统研究
ｍｍ，可 部 分 取 代 三 坐 标 测 量 机 在 工 业 高 精 度 尺 寸 测 量 中的应 用 。 关 键 词 ：机 器 视 觉 ；测 量 系统 ； 工 业尺 寸 测 量
坐 标测 量机 配合夹 具 、 棱 镜才 能 够完成 ， 该 方法 费 时费 力， 自动化程 度低 。因此 ， 本 文提 出一 种基 于 多工业 智 能 相机Ｌ ４ 的非接 触 式 高精 度 三 维 尺 寸 测 量 系统 ， 该 系 统 自动化 程度 高 、 成本较低 、 测量速度快 ， 可 部 分 取 代 价 格 昂贵 的三 坐标测 量机 在工 业 高精度 尺 寸测 量 中的 应用 。 １ 高精 度三维 尺寸 测量 系统 研究 如图 １ 所示 为待 检 测 工 件 ， 其 具 有 两 条水 平 的边 框 以及两个 轴线 水平 的 圆孔 ， 根 据 生产要 求 ， 需要 测量 出这 两个 轴 线 水 平 的 圆 孔 中心 至 两 边 框 中 分 线 的距 离 。由于边 框 中分面 和 圆孔 不 处于 同一 平面 ， 因此 ， 涉 及 到 三维尺 寸 的测 量 。 本 文设 计 的高 精 度 三 维 尺 寸 测 量 系 统 如 图 ２所 示， 该 系统包 括机架 、 两 个相 机 支 撑 架 、 位 于两 个 相 机 支 撑架 之 间且 其 上 带 有 多 个标 记 点 的 待 测 工 件 定 位 座， 以及 用 于带动待 测 工 件定 位 座 在机 架 上 平 移 的 气 缸和 ３ 个 工业 智能 相机 ， 待 测工 件 定 位 座 上 还 设 有将 待 测工件 上 的两个 水平 圆孔 折 射 至 竖 直 方 向 的棱 镜 ，
基于机器视觉的产品尺寸自动检测系统设计
基于机器视觉的产品尺寸自动检测系统设计随着工业生产的日益发展和自动化程度的不断提高，工业自动化技术也越来越成熟。
其中机器视觉技术就是其中的一种重要的技术手段。
机器视觉技术主要通过计算机视觉系统来实现对物品的自动识别、检测、计量和分类等功能。
机器视觉技术及其相关产品应用广泛，例如工业自动生产线上的产品检测、智能交通系统中的车辆识别等。
本文主要介绍如何基于机器视觉技术来设计一个产品尺寸自动检测系统。
一、机器视觉技术的原理和应用机器视觉技术是一种通过计算机对图像信息进行处理和分析，实现自动识别、检测、计量和分类等功能的技术手段。
将这种技术应用到产品尺寸自动检测系统中，可以实现自动检测各种产品的尺寸、形状、位置等信息。
机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理和图像识别三个方面。
图像采集：利用摄像机、线阵列扫描器、CCD、CMOS等各种不同的图像数据采集设备，将物品表面图像转化为数字信号，用以进行后续的图像处理和分析。
图像处理：对采集到的图像进行数字化、滤波、增强、分割等处理，以便对目标物体进行特征提取和分析。
图像识别：通过特征提取和匹配，对进行分类或定位等操作，以实现对目标物体的自动检测、计量、分拣和分类等功能。
二、产品尺寸自动检测系统的设计方案1、系统硬件设计系统硬件主要由采集设备、采集控制器、图像处理器、分析处理器、输出设备等组成。
其中采集设备主要采用CCD或CMOS的形态，并与采集控制器相连，控制信号进入采集设备后对尺寸进行采集。
图像处理器主要对采集的信号进行滤波和增强处理，并采用数字化处理方式，使用数字信号处理芯片实现。
分析处理器主要对处理后的信号进行分析和识别，根据实际情况使用FPGA或DSP进行处理。
2、系统软件设计系统软件的设计主要包括图像获取软件、图像处理软件和图像识别软件，软件运行在嵌入式操作系统中。
图像获取软件主要运行在采集控制器中，其主要作用是控制采集设备和实时采集信号。
图像处理软件主要通过计算机进行处理，并将处理结果传输给图像识别软件进行处理，这里主要应用数字化信号处理和算法处理。
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ABSTRACT
With the development of science and technology，Non-contact dimensional measurement based on machine vision technology research has been very widely used in industrial production, with the character of non-contact, real-time, rapid, strong anti-interference ability and high precision. The dimensional measurement of mechanical parts is an important part of industrial production, the speed and accuracy of their test results have a direct impact on the production quality and production efficiency.Butthe traditional measurement methodscannot meetthe requirements of mechanical parts dimensional measurement with high accuracy and speed in modern industrial production, sothis paper proposes anon-contact dimensional measurement system based on machine vision, to achieve accurate andspeed measurement.
Firstly, tostudy the various hardware performance parametersandbuilda hardware system. According tothe needs of the subject to select the right hardware, and build a measurement system hardware platform. The hardware part of the measurement system is mainly composed of test bench,CCDcamera, the lens, acquisition card and computer.
基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究
பைடு நூலகம்摘要
伴随着科学的快速腾飞，以机器视觉为基础的非接触性尺寸测量发法在工业领域里实现了十分普遍的运用用，该方法非接触、时效性强、效率高、受外界影响小，并且精确性特别好。机械零件的尺寸测量在工业生产的过程里属于十分重要的部分，测定结果的迅速程度和可信度直接关系到产品的效果以及工作的进度。但是先前的测量技术早就无法达到工业生产中对产品规格检测的迅速程度和可信度的规定，因此作者提出了以机器视觉为基础的非接触尺寸测定的方法，从而达到产品规格的快速及准确的测定。
之后，作者通过对该系统的多次实践检验，研究了具体的调查数据，剖析了测定结果的误差原因，进而总结出尽量消除误差的策略。研究结果显示，以机器视觉为依据的非接触尺寸测的方法完全达到了理想的效果，在工业领域可以做到对产品规格测定的高效性和可信度的规定。
关键词：机器视觉，非接触测定，尺寸测定，图像处理
Non-contact dimensional measurement
Secondly, the measurement system uses the gray transform, image filtering,binarization,edge detection in the image pre-processing technique. In the image pre-processing, analysis and comparison of several different smoothing effect, proposed a modulus maximade-noising algorithm based on wavelet transform,analysis and comparison ofseveral different image edge detection effect, proposed a multi-scale edge detection algorithm based on wavelet transform.Topropose the improvement algorithms with regard to the Hough transform.This paper uses MATLABas image processing software,and set up the measurement system software platform using the GUIDE editor GUI interface provided by MATLAB.Thus,the image processing software includes size comparison,the judgement defective sorting and other functions, and proposed a calibration method for the measurement system.
首先，通过研究各个硬件的性能参数，选择了合适的硬件，并搭建了测量系统的硬件平台。这个测定系统的基础设施一般包括图像收集设备、实验操作区、CCD摄影仪、镜头、和电脑等部件。
然后，灰度转变、图像滤波、二值化、边缘测定等预先处理方法也被用于这种测定技术。图片的预先处理部分，对比剖析了多种多样的滤波方法，总结出以小波转变为基础的模极大值去噪方式，同时还一一描述介绍了多种的图片边缘测定方法，总结出以小波转变为基础的多尺度边缘测定方式。此外，作者还详细描述和剖析Hough方式，同时还给出了自己的优化建议。作者通过Matlab里所带有的GUIDE界面编辑功能，以GUI为基础构造出该检测系统的软件设施，使其具备了处理图片所用到的多个计算方式以及规格鉴定的能力。