基于机器视觉的零部件尺寸测量
机器视觉的零件轮廓尺寸测量系统设计
机器视觉的零件轮廓尺寸测量系统设计万子平;马丽莎;陈明;刘剑霄【摘要】In the paper ,a new machine vision based on precision measurement system for parts contour size is proposed .The hardware and software of the system are designed ,and the key technologies of the measurement system are introduced .The LabVIEW is used as a plat-form to develop system software ,and the improved Canny algorithm is used to recognize the edges of the image ,so that the measurement speed is faster and the extraction efficiency of the contour information of the parts is higher .%提出了一种新的基于机器视觉的零件轮廓尺寸精密测量系统,设计了系统的硬件和软件部分,并介绍了测量系统的关键技术.利用LabVIEW为平台开发系统软件,采用改进的Canny算法识别图像边缘,使得测量速度更快,零件轮廓信息提取效率更高.【期刊名称】《单片机与嵌入式系统应用》【年(卷),期】2017(017)012【总页数】4页(P32-34,58)【关键词】机器视觉;Canny算法;图像处理;LabVIEW【作者】万子平;马丽莎;陈明;刘剑霄【作者单位】湖南云箭集团有限公司,长沙 410100;国防科学技术大学;上海工程技术大学;湖南云箭集团有限公司,长沙 410100;湖南云箭集团有限公司,长沙 410100【正文语种】中文【中图分类】TP391.4当前，制造业的自动化程度越来越高，测量作业作为制造业中至关重要的环节也在不断发展，如何提高测量的效率和精度一度成为制造业发展的重点问题。
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。
基于机器视觉技术的工件尺寸测量实训教学项目设计
基于机器视觉技术的工件尺寸测量实训教学项目设计作者：张苏新韩仲洋黄天宇张云昊来源：《现代信息科技》2021年第01期摘要：通过对机器视觉硬件电路的设计，同时使用VisionPro软件进行工件尺寸测量的编程设计，完成了工件尺寸测量实训教学项目的设计，具体完成了工件的长度、角度、孔径和直径的尺寸测量。
该实训项目包含了工件测量的常用测量变量，对于通过VisionPro软件进行工件测量的教学具有良好的教学效果，能够让学生更好地掌握机器视觉检测的应用。
关键词：机器视觉;实训教学项目;VisionPro中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）01-0149-04Design of Practical Teaching Project of Workpiece Dimension MeasurementBased on Machine Vision TechnologyZHANG Suxin，HAN Zhongyang，HUANG Tianyu，ZHANG Yunhao（Suzhou Vocational University，Suzhou 215104，China）Abstract：By the means of designing of machine vision hardware circuit，and making the programming design of workpiece dimension measurement by VisionPro software，the design ofpractical teaching project of workpiece dimension measurement is completed. For more，the dimension measurement of the length，angle，aperture and diameter of the workpiece are completed. The training project includes the common measurement variables of the workpiece measurement. Which has good teaching effect for the teaching to measure the workpiece through VisionPro software，and can make students better master the application of machine vision detection.Keywords：machine vision;practical teaching project;VisionPro0 引言传统的工件尺寸测量都是检测技术员借助仪器仪表完成的。
基于机器视觉的微米级2D零件自动检测系统
２ ５ （０ ０ ０ ５ ０万 ） 像素 。
（ ） 机 ：ｉ２ ０ —７ ｍ（ 国 ｂ ｓ ｒ １相 ｐＡ ４ ０１ ｇ 德 ａｌ ） ｅ
主要 参 数如 下 ， 辨率 ５ ０万 （ ４ ８×２ ５ ） 芯 分 ０ ２４ ００ ， 片 ：ｏｙ Ｉ Ｘ ２ ， 行 Ｃ Ｄ， 面 尺 寸 ： ／ ”（ ＝ Ｓｎ Ｃ ６ ５ 逐 Ｃ 靶 ２３ Ｗ ８ ８ ｍ， ６ ６ ｍ） 像 素 尺寸 ：． ５ ． ｒ Ｈ＝ ． ｍ ａ ， ３ ４ ｍ× ． ５ ３ ４ ｍ。 （） ２ 镜头 镜 头 选 用 日本 Ｃ ｍｐ ｔ Ａ 工 业 自动 化 镜 头 ｏ ｕａ Ｆ ｒ （ ０ ８ ＭＰ ， 格 为 ２ ３ ， 传 感 器 相 配 。焦 距 Ｍ５ １ 一 ） 规 ／ ” 和 ５ ｍｍ， 圈 １ ８１ Ｃ， 平 视角 １ ． 。 ０ 光 ． —６ 水 ０５ 。 视 场大 小及 镜头 到 被 摄取 物 体 的距 离 的计 算 如
ａ ｕ ｔｔ ＠ ｈ ｔ ｉ． Ｏ 。 ｔ ｉｏｏ ｏｍａ［ Ｃ ｒ ｎ
２１ ０ ２年 ９月
赵 文辉 ， ： 于机 器视 觉 的微 米级 ２ 等 基 Ｄ零 件 自动检 测 系统
・ ３・ ５
理， 提取测 量 对象 的几 何 信 息 ， 合 光 学 系统 的变 换 结
特 性 ， 算 出 被 测 尺 寸 。 计
第 ９期 ２１ ０ ２年 ９月
组 合 机 床 与 自 动 化 加 工 技 术
Ｍ ｏ ｕｌ ｒ Ｍ ａ ｈ ｎｅ Ｔｏ ｌ＆ Ａｕｔ ｍ ａ ｉ ａ ｆ ｃ ｕ ｉ ｇ Ｔｅ ｈｎ ｑｕ ｄ ａ ｃ ｉ ｏ ｏ ｔｃ Ｍ ｎｕ ａ ｔ ｒ ｎ ｃ ｉ ｅ
Ｎｏ． ９ Ｓｅ ｐ．２ ２ ０１
线缆 进行 快 速 图像 传 输 ， 能 在 不 同厂 商 的 软 、 件 还 硬
基于机器视觉在轴类零件检测中的应用
机器视觉第5章 尺寸测量技术 PPT
直线拟合的最小二乘法
直线函数：y=ax+b，a、b是待定常数。
记：i=yi-(axi+b)
i反映计算值y与实际值yi的偏差，可正可负。 用i的平方反映估计值与实际值的偏差。
n
对拟合直线上的若干点，当它们的偏差平方和
2 i
最小，
决定的直线上所拥有的像素数。 初始化时，矩阵M置为0。
直线拟合的哈夫变换方法
2. 遍历图像，对像素(xi, yi) ，将的所有量化值和像素坐
标(xi, yi)，依次代入直线的极坐标方程，计算r的值， 根据当前r、，将对应的累加器加1，即： M[r][]=M[r][]+1。
第5章内容
长度测量 面积测量 圆测量 线弧测量 角度测量
5.1 长度测量
长度测量是尺寸测量技术中应用最广泛的一种测量， 基于机器视觉的长度测量发展迅速，技术比较成熟。特 别是测量精度高、速度快，对在线有形工件的实时 NG(No Good)判定、监控分检方面应用广泛。
直线间距离测量 线段长度测量
直线拟合的哈夫变换方法
点--线对偶性：
1. 图像空间XY中共线的点，对应在参数空间PQ中相交的线。 2. 参数空间PQ中相交于一点的所有直线，在图像空间XY里
都有共线的点与之对应。
结论：在PQ平面上相交直线最多的点，对应在XY平面上 的直线就是解。
问题：在XY平面中用斜率描述的直线存在斜率P无穷大(即 直线垂直)的情况，会给计算带来不便，一般采用点-正 弦曲线对偶。
它通过将源图像上的点映射到用于累加的参数空间， 实现对已知解析式曲线的识别。
由于Hough变换利用了图像全局特性，所以受噪声和 边界间断的影响较小，比较鲁棒(Robust)。
基于机器视觉的大型零件尺寸测量技术研究
（ 沈 阳理工大学 ， 沈阳 Ｉ １ ０ １ ５ ９ ）
摘
要： 针对传统 的接触式测量方法存在需要 和零件接触 以及测量时间和人为因素等局 限性 ， 研 发出基于机器视觉 的大型
零件尺寸测量系统 ， 从而满足产品的非接触 、 测 量速度快 、 测量精度高 、 实时显示等测量要求 。在基于机器视觉 的大型零件尺寸
ｏ ｎ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｈ ａ ｓ ｂ ｅ ｅ ｎ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｅ ｄ ｔ ｏ ｍｅ ｅ ｔ ｔ ｈ ｅ ｎ ｏ ｎ — ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｃ ｔ ， ｆ ａ ｓ ｔ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ， ｈ ｉ ｇ ｈ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ —
作者简介 ： 李雪娇 （ １ ９ ９ １ 一 ） ， 女， 河北保定人 ， 硕士研究生 ， 主要研究方向为图像处理
第２ 期
李雪娇等 ： 基 于机器视觉 的大型零件尺寸测量技术研究
４ ５
要 求 测量 环 境 比较 高 且价 格 比较 昂贵 等 问题 。非
接 触 测 量 就是 不 和物 体 表 面进 行接 触 利用 光 电 、 电 磁 等技 术 进 行 测 量 。典 型 的非 接 触 测 量 方 法 如 激
ａ ｎ ｔ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ（ Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ ） ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｒ ｅ ｇ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｔ ｈ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｄ ａ ｖ ｅ ｒ ａ ｇ ｅ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ —
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 ，
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量导语：随着制造业的快速发展，零件的精确尺寸检测与测量成为了生产过程中的关键环节。
传统的尺寸检测方法往往需要人工参与，并且效率低下且不够精确。
而基于机器视觉的零件尺寸检测与测量则提供了一种快速、准确且可靠的解决方案。
一、机器视觉技术在零件尺寸检测中的应用随着机器视觉技术的迅猛发展，其在零件尺寸检测方面的应用也逐渐成为一种趋势。
机器视觉系统能够通过摄像机获取零件的影像信息，并通过图像处理算法来实现尺寸的检测与测量。
这种非接触式的测量方式在一定程度上消除了人为因素对结果的影响，大大提高了测量的准确性。
二、基于机器视觉的零件尺寸检测与测量的优势1. 自动化：基于机器视觉的零件尺寸检测与测量可以实现自动化，无需人工操作，从而提高了生产效率。
2. 高精度：机器视觉系统通过高分辨率的摄像机和精确的算法，能够实现对零件尺寸的亚毫米级别的准确度。
3. 实时监控：机器视觉系统可以实时监控零件的尺寸变化，及时发现生产过程中的异常情况并进行调整，提高了生产质量。
4. 多样性：基于机器视觉的零件尺寸检测与测量可以适用于不同形状、大小和材质的零件，具有较大的适应性。
三、基于机器视觉的零件尺寸检测与测量的实施步骤1. 系统设计：根据具体的生产需求，设计适合的机器视觉系统，包括选择合适的摄像机、光源和图像处理算法。
2. 数据采集：通过摄像机采集零件的图像数据，并传输至图像处理系统进行处理。
3. 图像处理：通过图像处理算法对采集到的图像进行处理，提取出零件的特征与边界，并计算出其尺寸。
4. 尺寸分析：根据所得到的尺寸数据进行分析，判断是否符合要求，并生成结果报告。
5. 反馈控制：根据分析结果，及时反馈给生产线控制系统，进行相应的调整和控制，确保生产过程的稳定性。
四、机器视觉技术在零件尺寸检测中的挑战与解决方案1. 光照条件：不同的光照条件可能对图像质量产生影响，需要选择适当的光源和光照方式，或者采用图像增强算法进行处理。
基于机器视觉的零件尺寸检测系统设计与实现
基于机器视觉的零件尺寸检测系统设计与实现随着制造业的发展和现代工业生产的复杂性增加，对零件尺寸的精确检测要求也越来越高。
传统人工检测的局限性和效率问题引发了机器视觉技术在零件尺寸检测中的应用。
本文将介绍一种基于机器视觉的零件尺寸检测系统的设计与实现。
一、引言机器视觉技术是指模仿人眼视觉系统的感知、识别和判别能力，通过相机、图像采集卡、计算机等设备，对图像进行采集、处理和分析的技术。
在制造业中，机器视觉技术已经得到了广泛应用，其中之一就是零件尺寸的检测。
二、系统设计1. 系统硬件设计基于机器视觉的零件尺寸检测系统的硬件设计包括相机、光源、图像采集卡和计算机等设备。
相机是将被检测零件的图像采集下来的关键设备，其选型应根据零件的特性和检测要求来确定。
光源的选取也至关重要，应以保证零件表面被光照亮且不产生阴影为原则。
图像采集卡负责将相机采集到的图像数据传输到计算机上进行处理和分析。
2. 系统软件设计基于机器视觉的零件尺寸检测系统的软件设计通常包括图像预处理、特征提取和尺寸计算三个主要步骤。
图像预处理是对采集到的图像进行噪声去除、平滑处理和图像增强等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。
特征提取是基于处理后的图像，通过算法提取图像中与零件尺寸相关的特征信息，如边缘、角点等。
常用的特征提取算法有Canny算法、Sobel算法等。
尺寸计算是根据所提取到的特征信息，结合已知的标定参数和尺寸测量原理，进行尺寸计算并给出结果。
常用的尺寸计算方法有比例尺寸计算法、基于几何关系的尺寸计算法等。
三、系统实现1. 硬件搭建在系统实现过程中，首先需要根据硬件设计的要求，搭建相应的硬件平台，包括安装相机、配置光源、连接图像采集卡和计算机等设备。
确保硬件设备的稳定性和可靠性。
2. 软件开发基于机器视觉的零件尺寸检测系统的软件开发需要根据所选用的开发平台和编程语言进行。
可以选择常见的开发平台，如OpenCV、MATLAB等，以及常用的编程语言，如C++、Python等。
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计随着工业生产的发展，对零件的质量与精度要求越来越高，而传统的人工尺寸检测与测量方法已经无法满足这些要求。
因此，基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统应运而生。
本文将针对这一问题进行探讨。
一、介绍机器视觉技术是一门利用计算机视觉进行模式识别、目标检测和三维重建等方面的技术。
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统利用计算机视觉技术，可以实现对零件尺寸的高精度检测与测量。
二、系统设计1. 摄像设备选择在设计基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统时，首先需要选择合适的摄像设备。
一般来说，高分辨率的摄像头能够提供更精确的检测结果。
2. 图像采集与处理图像采集是系统中的核心环节之一，通过摄像设备采集零件的图像，并对图像进行处理，提取出需要检测的特征。
图像处理算法可以采用边缘检测、二值化、滤波等方法，以提高图像的清晰度和信噪比。
3. 特征提取与分析在图像处理的基础上，需要进一步提取出零件的特征信息。
可以通过边缘检测算法提取零件的轮廓信息，或者利用模板匹配的方法提取出关键特征点。
4. 尺寸计算与结果输出根据零件的特征信息，结合相应的几何测量原理，可以计算出零件的尺寸参数。
一般来说，可以计算出零件的长、宽、高等尺寸参数，以及一些特殊形状的测量参数。
三、系统优势基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统相比传统的人工测量方法具有以下优势：1. 精度高：机器视觉系统可以实现对零件尺寸的高精度测量，减少了人为因素对测量结果的影响。
2. 自动化程度高：系统可以实现对多个零件的自动化测量，减少了人工测量的工作量，提高了工作效率。
3. 可靠性好：机器视觉系统的测量结果可靠性高，可以避免人工测量过程中的主观误差。
4. 数据可视化：测量结果可以通过电脑显示进行直观展示与分析，方便人们对零件质量进行评估。
四、应用领域基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统在很多领域都有广泛的应用，例如汽车制造、航空航天、电子电气等行业。
基于线阵CCD扫描的测量技术
在基于机器视觉的零件二维尺寸测量通常采用面阵CCDCCD相机作为图像采集设备，由于面阵CCD相机的像素分辨率较低。使得在测量精度要求较高的场合很难完成测量任务。线阵线阵CCD器件具有空间分辨率高的特点，可以实现高精度测量。近年来，利用线阵CCD进行无接触一维测量已经得到广泛应用。本文提出采用线阵CCD相机对零件进行平行扫描扫描采集零件图像，实现零件二维尺寸的高精度测量。1 线阵CCD扫描测量原理线阵CCD扫描测量系统主要由线阵CCD相机、运动工作台、控制电路及线光源等组成，扫描测量原理。被测零件放置于运动工作台上，随工作台一起以速度v向右方行进，零件未进入相机视场AB时，线光源所发射光线直接通过光学成像系统成为一帧灰度值较高的背景图像，当零件进入相机视场时，零件遮挡光线使得采集图像含有零件轮廓信息，将所有输出图像按采集的先后关系进行拼接，即可得到完整的高分辨率零件图像，通过图像处理得到零件的二维几何尺寸。2 扫描同步控制扫描同步控制是线阵CCD扫描测量零件二维几何尺寸的关键技术，也是影响系统测量精度的最主要因素。所谓扫描同步是指：单位时间内线阵CCD相机所采集图像总和对应的物方实际尺寸与零件的行进速度相同。当扫描同步时，获取的零件图像与实际零件相比没有发生变形，，对其进行处理的结果最接近零件尺寸的真实值；当相机采集速度大于零件行进速度时，零件图像被拉长，，对其进行处理的结果将大于零件尺寸的真实值；当相机采集速度小于零件行进速度时，零件图像被压缩，。对其进行处理的结果小于零件尺寸的真实值。为保证对零件尺寸测量的准确性，需要进行同步控制。线阵CCD的像素尺寸S为14μm×14 μm，线扫描速度vx为500帧／秒，镜头焦距f为50 mm，镜头到零件的距离D为150 mm，则CCD像素所对应的物方尺寸L为：则单位时间内线阵CCD相机所采集图像总和对应的物方实际尺寸(即CCD相机扫描图像速度v)为：在这种情况下，要实现零件扫描同步则要求零件的行进速度为21 mm／s。3 图像处理算法通过以上分析，对系统的运动工作台的行进速度进行严格控制，使之与CCD相机的扫描速度达到很好的同步效果，实际采集零件图像。3．1 图像边缘提取由于需布置光源，而光源随时间会有所衰减。所以对图像采用边缘检测的算法，以减小光源亮度变化对图像检测的影响。要得到图像的轮廓尺寸，边缘检测是测量的基础和关键。由于图像往往含有噪声。而边缘和噪声在空间域都表现为灰度有较大的起落，给边缘提取带来困难。通过仿真比较，最终采用了3*3的平滑算子和抗噪能力较强的sobel检测算子，它对灰度渐变和噪声较多的图像处理效果较好，对边缘定位比较准确，能够满足我们对图像测量的需要。由sobel算子提取被测零件的图像边缘，图像边缘是一条细环，由于图像太大，显示图为33％的缩略图，看起来间断的地方很多，其实是连续的，大部分边是单像素宽，左下角部分400％的显示图。
基于机器视觉尺寸测量装置的误差不确定度评定
CN31-14242021/2 总第285期基于机器视觉尺寸测量装置的误差不确定度评定唐松 张一帆 沈意吉 / 上海市计量测试技术研究院摘 要 针对难以利用传统测量方式完成具有特殊结构的机械构件边沿高度测量的现状，提出了一种基于机器视觉的机械构件边沿高度的尺寸测量装置，并重点对可能影响该装置测量结果不确定度的来源进行分析和评定。
实验结果表明：设计的测量装置的不确定度评定结果在1 μm ，完全满足生产要求。
关键词 机器视觉；尺寸测量；不确定度；万向节外圈0 引言随着生产科技的迅猛发展，人们对零部件尺寸测量方法和工具的测量准确度、测量效率及其自动化程度提出了越来越高的要求[1]。
基于机器视觉的几何尺寸测量技术作为一种非接触的无损测量方法，具有自动化水平高、柔性好以及智能程度高等优点，现已成为几何尺寸测量领域的研究热点。
同时，在类似万向节外圈外卡槽等具有特殊结构的机械构件边沿高度测量领域，传统测量方式很难在满足测量准确度的情况下实现在线自动测量。
通过综合分析相关机械构件边沿处待测几何量的特点和现有的测量技术，本文设计了基于机器视觉的测量技术的机械构件边沿尺寸自动测量装置，并针对测量结果进行了不确定度的评价。
1 测量原理及误差来源1.1 测量原理如图1所示，基于机器视觉的机械构件边沿高度测量装置（以下简称测量装置）由CCD 相机、双远心光学镜头、平行背光光源、精密定位平台组成。
将被测物体置于平行背光光源前,光线均匀地由被测物体背后射出，经过具有稳定放大倍数和大景深、微畸变的双远心光学镜头，可在CCD 相机的感光元件上形成清晰的被测物体轮廓信息，最后利用图像处理技术来实现对被测物体轮廓信息的亚像素的定位和拟合，完成亚像素级准确度的测量。
1.2 测量误差来源测量装置的测量误差来源主要有两个方面，一方面由测量过程引入的系统测量误差；另一方面由参考标准二等量块偏差引入的测量误差。
其中，由测量过程引入的系统测量误差包含了图像获取系统和定位成像系统引入的测量误差。
利用机器视觉技术的机械零件尺寸检测
利用机器视觉技术的机械零件尺寸检测随着科技的不断进步，机器视觉技术在工业制造领域得到了广泛应用，其中之一就是机械零件尺寸检测。
利用机器视觉技术进行机械零件尺寸检测能够提高检测的准确性和效率，减少人工检测的不确定性，大大提升制造业的生产效能和产品质量。
机器视觉技术的应用范围非常广泛，其中之一就是对机械零件的尺寸进行检测。
在过去，人工测量是常用的检测手段，但是人工测量不仅费时费力，而且容易受到人为因素的影响，造成测量结果的误差。
而利用机器视觉技术，可以通过高精度的图像处理算法和先进的深度学习模型，对零件进行全面的、无死角的尺寸测量。
首先，机器视觉技术通过高分辨率的图像设备，可以将机械零件的图像获取到计算机中，然后通过图像处理程序对图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、边缘检测等。
接着，机器学习算法或深度学习模型开始工作，对图像进行特征提取和分析。
这一步非常关键，因为不同的零件可能有不同的形状和尺寸，所以需要设计相应的算法和模型，以便准确地识别并测量不同种类的零件。
对于非常小或非常细长的零件，由于图像的失真和畸变，可能导致尺寸测量的不准确。
为了解决这个问题，一些先进的机器视觉系统可能会使用多个相机进行图像捕捉，并使用三维重建技术来生成更准确的模型。
通过机器学习算法和深度学习模型的训练，机器视觉系统能够自动识别和测量不同零件的尺寸。
这种自动化的机械零件尺寸检测方法不仅提高了生产效率，减少了人为因素的影响，还减少了人力成本和测量误差。
另外，机器视觉技术还可以进行大批量的零件尺寸检测，检测速度快，可以准确实时地掌握生产线上零件质量的状况，从而提前发现和解决潜在的质量问题。
当然，机器视觉技术在机械零件尺寸检测中也面临一些挑战和限制。
首先，不同种类的零件形状和尺寸差异很大，需要开发不同的算法和模型来进行测量。
其次，零件在生产过程中可能会出现表面光洁度不佳、表面污染或磨损等问题，这会影响图像的质量和准确性。
此外，机器视觉系统的设置和校准也需要一定的专业知识和技能，以确保测量结果的准确性和可靠性。
基于机器视觉的圆孔尺寸测量系统研究
基 于机 器视 觉 的 圆孑 Ｌ 尺 寸测 量 系统 研究
吴德 刚 赵 利 平
（ 商 丘 工学 院 ， 河南 商丘 ４ ７ ６ ０ ０ ０ ）
摘 要 ： 针 对 常 见 的 圆形 目标 检 测 ， 开 发 了一 套 基 于 机 器 视 觉 技 术 的 圆 孔 尺 寸 测 量 系 统 ， 采 用 混
Ｃｉ ｒ ｃ ｕ ｌ ａ ｒ ｈ ｏ ｌ ｅ ｓ ｉ ｚ ｅ ｍｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｍｅ ｎｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｃ ｏ ｍ ｐｕ ｔ ｅ ｒ ｖ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ
Ｗ Ｕ Ｄｅ — ｇ ａ ｎｇ，ＺＨ ＡＯ Ｌｉ — ｐｉ ｎｇ
引 言
目前 ， 我 国大 多 数 厂 家 对 工 业 零 部 件 尺寸 的 测量， 采 用 的都 是 人 工 检 测 方 法 。这 种 依 靠 人 力 检测 的方 法 ， 手 段 比较 落 后 ， 不 仅影 响 了生 产 线 的 工作 效率 ， 而且 浪 费 了大 量 的 劳动 资 源 ， 检 测 人 员 的工作状 态对 检 测 结 果 有很 大 影 响 ， 造 成 检 测 效 率低、 精 度低 、 成本 高 等 缺点口 ］ 。随着 现代 制 造 业
（ Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｑ ｉ ｕ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｓ ｈ ａ ｎ ｇ ｑ ｉ ｕ ４ ７ ６ ０ ０ ０ ，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
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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近年来，随着机器视觉技术的发展，尺寸测量应用在工业生产、质检和物流等领域得到了广泛应用。
基于机器视觉的尺寸测量应用可以实现对物体的自动化测量，大大提高了测量的精度和效率。
本文将对基于机器视觉的尺寸测量应用进行综述，包括测量原理、技术方法以及应用案例等方面的内容。
一、测量原理基于机器视觉的尺寸测量应用的原理是通过摄像机和图像处理算法来测量物体的尺寸。
具体而言，测量过程包括以下几个步骤：1.图像采集：通过摄像机对待测物体进行拍摄，获取物体的图像。
2.图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括去噪、灰度化、边缘检测等，以便后续的尺寸测量算法能够对图像进行准确的分析。
3.特征提取：根据待测物体的特征，使用图像处理算法提取物体的特征点或轮廓线。
4.特征匹配：将提取到的特征点或轮廓线与预设的模板进行匹配，从而确定物体在图像中的位置和姿态。
5.尺寸计算：根据物体在图像中的位置和姿态，结合摄像机的参数以及相机和物体之间的距离关系，计算出物体的实际尺寸。
二、技术方法1.基于轮廓线分析的尺寸测量：通过对物体的轮廓线进行分析和测量，确定物体的尺寸。
该方法适用于物体形状规则的测量，但对于复杂形状的物体，精度可能会有所降低。
3.基于相位测量的尺寸测量：通过对物体的光学形貌进行相位测量，可以实现高精度的尺寸测量。
该方法适用于要求较高精度的尺寸测量，但设备成本和测量时间较高。
三、应用案例基于机器视觉的尺寸测量应用在许多领域都有广泛应用，以下是一些典型的应用案例：1.工业生产：在制造业中，尺寸测量应用可用于产品的质检和工艺控制。
对汽车零部件的尺寸进行测量，以确保产品的质量和一致性。
2.电子元器件：在电子制造业中，尺寸测量应用可用于半导体芯片和电子元器件的尺寸测量，以确保产品的准确性和可靠性。
3.物流仓储：在物流仓储领域，尺寸测量应用可用于对货物的尺寸进行测量，以便进行物流配送和货物管理。
4.医疗领域：在医疗领域，尺寸测量应用可用于对人体器官和病灶的尺寸进行测量，以辅助医学诊断和手术规划。
机器视觉关于工业零部件尺寸测量的案例
机器视觉关于工业零部件尺寸测量的案例
嘿，你知道吗？“机器视觉在工业零部件尺寸测量上那可真是太牛了！”
就拿汽车制造来说吧，一辆汽车上有那么多零部件，每个都得尺寸精准无误才行啊！想象一下，如果一个零件尺寸有偏差，那整个汽车的性能和安全性不就大打折扣了嘛！以前都是靠人工拿着卡尺之类的工具去测量，费时费力还容易出错。
但现在有了机器视觉，那就完全不一样啦！它就像一双超级敏锐的眼睛，能够快速又准确地测量出零部件的各种尺寸。
比如说，发动机里的一个小活塞，它的直径、长度等尺寸都至关重要。
机器视觉系统可以迅速捕捉到活塞的图像，然后通过复杂的算法和模型，精确地计算出它的尺寸。
这可比人工测量快多了，而且精度还特别高呢！
再想想那些电子设备的零部件，那更是精细得不得了。
机器视觉就能轻松应对，它不会累，不会走神，一直保持高度的专注和精准。
我记得有一次，在一个工厂里，大家都在为一批零部件的尺寸测量犯愁。
人工测量进度太慢，而且还出现了一些误差。
这时候有人提议试试机器视觉，结果一试，哇塞，那效果简直惊人！测量速度超级快，数据还特别准确。
工人们都惊叹不已，纷纷说：“这机器视觉也太厉害了吧！”
这就好比是在黑暗中找到了一盏明灯啊！它为工业生产带来了巨大的便利和效益。
它不仅提高了生产效率，还保障了产品质量。
你想想，如果没有机器视觉，我们的工业生产得多么艰难啊！它就像是一个默默无闻的英雄，在背后为我们的工业发展默默贡献着。
所以啊，可千万不要小看了机器视觉在工业零部件尺寸测量中的作用，它真的是太重要啦！难道不是吗？。
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韩茜茜;耿世勇;路向阳【摘要】随着机器视觉技术的不断发展以及工业智能化水平的不断提高,将机器视觉应用于尺寸测量中成为尺寸测量的发展趋势.本文首先阐述了机器视觉的特点及方法研究,介绍了机器视觉尺寸测量系统的硬件部分主要由计算机、光源、图像传感器、镜头以及被测对象等组成,软件部分主要由图像预处理、图像滤波、边缘检测等图像处理算法组成,然后分析了国内外的研究现状以及机器视觉测量技术的发展趋势,指出从软件算法入手,不断开发更优的图像处理算法,使图像处理及分析每个流程所涉及的算法的准确性及鲁棒性更高.【期刊名称】《河南科技》【年(卷),期】2019(000)005【总页数】3页(P8-10)【关键词】机器视觉;尺寸测量;研究现状;测量精度【作者】韩茜茜;耿世勇;路向阳【作者单位】中原工学院电子信息学院,河南郑州 450000;中原工学院电子信息学院,河南郑州 450000;中原工学院电子信息学院,河南郑州 450000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41机器视觉是指通过计算机来模拟人的视觉功能。
传统的尺寸测量方法，如需要人工操作的游标卡尺、千分尺、量规的测量方法，测量精度低、效率低，不适合工业生产中大批量测量；三坐标测量机具有测量精度高、效率高的优点，但由于需要接触被测对象，这种接触性的测量可能会损伤被测对象；超声波测量法适用的测量环境局限性大，空气温湿度对其灵敏度影响较大。
将机器视觉［1-2］应用于尺寸测量中，具有非接触性、测量效率高的特点，同时可实现在线高精度测量，因此机器视觉技术在尺寸测量中的应用越来越广泛。
1 机器视觉测量技术方法研究基于机器视觉的尺寸测量系统由硬件系统和软件系统构成，硬件系统主要包括光源、图像传感器、镜头、PC机以及其他相关硬件设备。
硬件系统中的光源是机器视觉尺寸测量的硬件部分中需要考虑的第一个重要因素，光源的选择会直接影响所采集被测量对象的图像质量，从而对输入数据信息的可靠性造成影响。