机器视觉第5章尺寸测量技术
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机器视觉技术的不断发展，基于机器视觉的尺寸测量应用得到了广泛应用。
尺寸测量是指通过机器视觉技术对物体的尺寸进行测量和分析，常见的应用包括工业自动化、质量控制、医学影像、交通管理等领域。
本文将综述机器视觉尺寸测量的相关应用和技术。
工业自动化是机器视觉尺寸测量的主要应用之一。
在工业生产过程中，对产品尺寸的准确测量是保证生产质量的重要环节。
机器视觉技术可以通过摄像头获取产品的图像，并利用图像处理和分析算法对产品进行尺寸测量。
在电子生产线上，机器视觉可以用于检测电子元器件的尺寸是否符合标准要求，以及确定产品的位置和姿态。
质量控制也是机器视觉尺寸测量的重要应用领域。
在制造业中，对产品质量的要求越来越高，而机器视觉技术可以准确地检测产品的尺寸是否合格。
在汽车制造过程中，机器视觉可以用于检测汽车零部件的尺寸和形状，确保零部件的准确装配。
机器视觉还可以用于检测包装箱中物体的尺寸和数量，实现自动化的包装质检。
医学影像领域也是机器视觉尺寸测量的重要应用之一。
医学影像通常包含大量的图像信息，通过机器视觉技术可以提取和分析这些图像信息，得到病人的尺寸和形状数据。
在肿瘤治疗过程中，机器视觉可以用于测量肿瘤的大小和位置，辅助医生制定治疗方案。
机器视觉还可以用于分析人体骨骼的尺寸和形状，帮助医生进行骨科手术的规划和操作。
交通管理领域也广泛应用了基于机器视觉的尺寸测量技术。
在交通监控系统中，机器视觉可以用于检测车辆的尺寸和重量，以及判断车辆是否超载。
机器视觉还可以用于测量道路标线的宽度和距离，判断车辆是否车道偏离，从而提高交通安全性。
基于机器视觉的尺寸测量应用具有广泛的应用前景和市场需求。
随着技术的不断进步和应用领域的扩大，相信机器视觉尺寸测量技术将在各个行业中得到更广泛的应用。
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
基于机器视觉的尺寸测量应用综述
总667期第五期2019年2月河南科技Henan Science and Technology基于机器视觉的尺寸测量应用综述韩茜茜耿世勇路向阳（中原工学院电子信息学院，河南郑州450000）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。
关键词：机器视觉；尺寸测量；研究现状；测量精度中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1003-5168（2019）05-0008-03 Review of Dimesion Measurement Based on Machine VisionHAN Xixi GENG Shiyong LU Xiangyang（School of Electronic and Information,Zhongyuan University of Technology，Zhengzhou Henan450000）Abstract:With the continuous development of machine vision technology and the continuous improvement of indus⁃trial intelligence level,the application of machine vision in dimension measurement has become the development trend of dimension measurement.Firstly,this paper expounded the characteristics and methods of machine vision,in⁃troduced that the hardware part of machine vision size measurement system was mainly composed of computer,light source,image sensor,lens and the object under test,and the software part was mainly composed of image preprocess⁃ing,image filtering,edge detection and other image processing algorithms.Then,it analysed the research status at home and abroad and machine vision.The development trend of perceptual measurement technology was pointed out. Beginning with software algorithms,better image processing algorithms were constantly developed to improve the ac⁃curacy and robustness of the algorithms involved in image processing and analysis of each process. Keywords:machine vision；dimension measurement；research status；measurement accuracy机器视觉是指通过计算机来模拟人的视觉功能。
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
随着机器视觉技术的发展，尺寸测量应用在许多领域得到广泛应用。
机器视觉的尺寸测量应用可以帮助我们快速准确地测量物体的尺寸，不仅提高了工作效率，还降低了人为测量错误的可能性。
本文将综述基于机器视觉的尺寸测量应用的技术原理、应用领域和发展趋势。
基于机器视觉的尺寸测量应用主要依赖于摄像头和图像处理算法。
摄像头用于采集物体的图像，图像处理算法则用于分析图像并测量物体的尺寸。
目前，常用的图像处理算法包括边缘检测、图像分割、特征提取和尺寸计算等。
基于机器视觉的尺寸测量应用具有广泛的应用领域。
工业生产是应用最为广泛的领域之一。
机器视觉可以实时监测生产线上的产品尺寸，以确保产品符合规格要求。
机器视觉的尺寸测量应用也在医疗领域得到应用。
医生可以利用机器视觉技术测量病人的体重、身高等指标，以辅助健康检查和诊断。
基于机器视觉的尺寸测量应用的发展趋势主要体现在以下几个方面。
一方面，随着人工智能技术的快速发展，机器视觉的尺寸测量应用将变得更加智能化。
利用深度学习算法可以实现对复杂物体的尺寸测量。
随着硬件设备的不断升级，机器视觉的尺寸测量应用将变得更加精确和高效。
利用高分辨率的摄像头和快速计算能力的处理器可以提高尺寸测量的准确性和速度。
基于机器视觉的尺寸测量应用在各个领域都具有重要的应用价值。
随着技术的进一步发展，尺寸测量应用将变得更加智能化、精确和高效，为各个行业带来更多的便利和效益。
视觉尺寸检测原理
视觉尺寸检测原理一、引言1. 背景介绍：视觉尺寸检测在计算机视觉领域的应用2. 论文目的：详细介绍视觉尺寸检测的原理和方法3. 论文结构：分几个部分展开论述二、视觉尺寸检测的基本概念1. 尺寸检测的定义：从图像中检测目标物体的尺寸信息2. 尺寸检测的分类：基于像素的尺寸检测和基于对象的尺寸检测3. 尺寸检测的重要性：在图像识别、目标检测等应用中的作用三、视觉尺寸检测的方法1. 基于模板匹配的尺寸检测方法a. 相关性分析：计算图像与模板的相似度b. 模板匹配：在图像中寻找与模板相似的局部区域c. 尺寸估计：根据匹配结果计算目标物体的尺寸2. 基于特征提取的尺寸检测方法a. 边缘检测：从图像中提取边缘信息b. 特征点检测：从边缘中识别出特征点c. 特征匹配：计算特征点之间的相似度，估计尺寸3. 基于机器学习的尺寸检测方法a. 训练数据集：准备包含已知尺寸的图像和对应尺寸标注的数据集b. 模型训练：利用训练数据集训练机器学习模型c. 尺寸检测：将待检测图像输入模型，输出尺寸估计结果四、视觉尺寸检测的应用1. 目标检测：利用视觉尺寸检测技术检测目标物体尺寸，提高目标检测的准确率2. 图像分割：将图像分割成多个区域，利用尺寸信息进行区域特征提取和分类3. 场景理解：利用视觉尺寸检测技术分析场景中的物体尺寸关系，辅助场景理解五、总结与展望1. 总结：对视觉尺寸检测原理和方法进行总结2. 展望：探讨未来视觉尺寸检测技术的发展趋势和应用领域1. 背景介绍：视觉尺寸检测在计算机视觉领域的应用视觉尺寸检测，顾名思义，是指通过计算机视觉技术对图像中的物体或区域进行尺寸测量和判断的过程。
在计算机视觉领域，视觉尺寸检测的应用场景丰富多样，包括但不限于以下几个方面：1. 图像处理：在图像处理领域，视觉尺寸检测可以用于图像分割、目标识别和追踪等任务。
通过对图像中物体的尺寸进行检测，可以有效地将图像中的目标与背景进行区分，从而为后续的图像分析和处理提供便利。
机器视觉测量技术
机器视觉测量技术杨永跃合肥工业大学2007.3目录第一章绪论1.1 概述1.2 机器视觉的研究内容1.3 机器视觉的应用1.4 人类视觉简介1.5 颜色和知觉1.6 光度学1.7 视觉的空间知觉1.8 几何基础第二章图像的采集和量化2.1 采集装置的性能指标2.2 电荷藕合摄像器件2.3 CCD 相机类2.4 彩色数码相机2.5 常用的图像文件格式2.6 照明系统设计第三章光学图样的测量3.1 全息技术3.2 散斑测量技术3.3 莫尔条纹测量技术3.4 微图像测量技术第四章标定方法的研究4.1 干涉条纹图数学形成与特征4.2 图像预处理方法4.3 条纹倍增法4.4 条纹图的旋滤波算法第五章立体视觉5.1 立体成像25.2 基本约束5.3 边缘匹配5.4 匹域相关性5.5 从 x 恢复形状的方法5.6 测距成像第六章标定6.1 传统标定6.2 Tsais 万能摄像机标定法6.3 Weng ’ s 标定法6.4 几何映射变换6.5 重采样算法第七章目标图像亚像素定位技术第八章图像测量软件(多媒体介绍第九章典型测量系统设计分析9.1 光源设计9.2 图像传感器设计9.3 图像处理分析9.4 图像识别分析附:教学实验1、视觉坐标测量标定实验2、视觉坐标测量的标定方法。
3、视觉坐标测量应用实验4、典型零件测量方法等。
3第一章绪论1.1 概述人类在征服自然、改造自然和推动社会进步的过程中,面临着自身能力、能量的局限性, 因而发明和创造了许多机器来辅助或代替人类完成任务。
智能机器或智能机器人是这种机器最理想的模式。
智能机器能模拟人类的功能、能感知外部世界,有效解决问题。
人类感知外部世界:视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉眼耳鼻舌身所以对于智能机器,赋予人类视觉功能极其重要。
机器视觉:用计算机来模拟生物(外显或宏观视觉功能的科学和技术。
机器视觉目标:用图像创建或恢复现实世界模型,然后认知现实世界。
1.2 机器视觉的研究内容1 输入设备成像设备:摄像机、红外线、激光、超声波、 X 射线、 CCD 、数字扫描仪、超声成像、 CT 等数字化设备2 低层视觉(预处理 :对输入的原始图像进行处理(滤波、增强、边缘检测 ,提取角点、边缘、线条色彩等特征。
简述机器视觉在尺寸测量检测中的应用
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简述机器视觉在尺寸测量检测中的应用
随着制造业的不断发展，先进制造技术以及自动化制造系统和先进生产模式的推广应用都要求先进的检测手段与之相适应。
于是机器视觉技术开始频繁出现在制造业的检测领域中，用机器视觉系统确定产品相对于一组标准要求的偏差的过程通常称为机器视觉检测。
机器视觉系统具有测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。
尺寸测量无论是在产品的生产过程中，还是产品生产完成后的质量检验中都是必不可少的步骤，而机器视觉在尺寸测量方面有其独特的技术优势。
比如，这种非接触测量方法既可以避免对被测对象的损坏又适合被测对象不可接触的情况，如高温、高压、流体、环境危险等场合；同时机器视觉系统可以同时对多个尺寸一起测量，实现了测量工作的快速完成，适于在线测量；而对于微小尺寸的测量又是机器视觉系统的长处，它可以利用高倍镜头放大被测对象，使得测量精度达到微米以上。
机器视觉之尺寸测量是基于相对测量法，通过溯源、倍率标定、自动提边和屏幕图像测量来推算出实物大小。
在精密测量中，倍率要求35*以上以获得微米级精度，此时的视觉线宽度不到5mm，对于测量5mm以上的物件需要移位解析读数与视窗测量合成来完成。
对于微小尺寸的精密测量，利用机器视觉系统通过安装高倍工业镜头或显微镜头，从微小的生物细胞直径、数量，到细小的装配缝隙大小，再到较小的机械零件、电子产品的尺寸测量等各个领域都是机器视觉系统的用武之地。
虽然实现尺寸测量的方法很多，但大多数测量重复性、高效性和鲁棒性不高。
事实表明，基于机器视觉技术的尺寸测量具有良好的连续性和高精度，大大提高了工业在线测量的实时性和准确性，同时生产效率和产品质量控制也得到明显提升。
机器视觉组态软件2
尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业，特别在自动化 制造行业中，包括物件的长度、角度、孔径、直径、弧度等 都是典型的物件待测几何参数。传统尺寸测量精度低、速度 慢，无法满足大规模自动化生产的需要。基于机器视觉的尺 寸测量技术属于非接触性测量，具有检测精度高、速度快、 成本低、便于安装等优点，不但可以获取在线产品的尺寸参 数，同时可对产品做出在线实时判定和分拣，应用十分普遍。
对象，需要EdgeGet(image2,image3,rect,CONTOUR); //区域边缘提取 showimage(image3); //显示预处理之后的图像
对该工件宽度进行测量
RectDistance(image3,image4,rect,HOUGHMINI,A,b, c); //距离测量函数
5.1.1 距离测量
➢ 直线拟合的最小二乘法 y ax b 令 i yi (axi b) 反映计算值y与实际值yi 的偏差
当偏差的平方和最小时，则可以保证每个偏差都不会很大。于是直
线拟合的问题可归结为确定常数a和b，使得
n
n
F (a, b) i 2 ( yi axi b)2 为最小 。
5.1.1 距离测量 showimage(image); //显示图像 DrawRectangle(rect); //设置图像处理区域rect
RectThresholdCovert(image,image1,rect,DIEDAITH
RESHOLD,1); //区域图像二值化分割
选择一个矩形工件作为检测 RectPointInvert(image1,image2,rect); //图像反色
F
ni 1
i 1
a
2
i 1
基于机器视觉的工件尺寸测量研究
基于机器视觉的工件尺寸测量研究发布时间：2023-01-16T14:32:30.680Z 来源：《中国建设信息化》2022年18期作者：许仕奇[导读] 在工件尺寸测量方面，当前大部分工厂会选择人工测量的方式许仕奇东莞市普密斯精密仪器有限公司广东东莞 523000摘要：在工件尺寸测量方面，当前大部分工厂会选择人工测量的方式，不仅浪费了大量的人力资源而且无法获得精准的测量结果。
为了避免这类事情的出现，本文提出了基于机器视觉的工件尺寸测量。
选择合适的系统硬件和系统软件设施，保证获取数据的准确性。
在测量方法的选择上利用系统图像预处理方法达成较好的去噪效果，基于Ramer算法进行轮廓分割，基于Tukey算法进行拟合，保证达成较好的机器视角下的工件尺寸测量效果。
以上工件测量方法不仅能够增加工件尺寸测量的效率和效果，还能够为自动化生产提供必要基础保障，不断提升我国工业生产的整体效果。
关键词：机器视觉；工件尺寸；测量研究；自动化引言：现代化生产过程中，常常需要测量工件尺寸判断产品和生产标准是否吻合。
特别是多工工件的尺寸测量，如果选择人工测量的方法则需要对圆孔、直线进行系统的测量，测量过程的效率和精度均得不到有效保障。
传统生产过程中往往会采用人工测量的方法，测量量程受测量工具限制、测量精度受到测量人员的主观能动性影响。
不能进行大批次的高强度和高精度测量，无法满足大量生产和高精度工业的测量需要。
随着计算机技术和图像处理技术的发展，机器视觉的识别和检测技术被广泛应用。
这一方法可以实现对测量目标的无接触实时自动检测效果，具备精度、效率较高，客观性和自动化明显的特征。
1基于机器视觉的工件尺寸测量方法1.1系统图像预处理图像预处理环节指的是识别并分析图像。
传统图像预处理环节指的是去除原图像中的无用信息，加快检测速度的方法。
采集的图像包括色彩信息内容，为了降低颜色对图像的干扰，需要将彩色的图像经过灰度化变为灰度图像。
此时的原始工件图像会被噪声所污染，对后续工件定位环节会造成不良影响。
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)。
基于机器视觉技术的工件尺寸测量实训教学项目设计
CHNTDZ47LE-32负载器光源控制器图1 机器视觉系统的电路硬件布局图断路器主要是对电路220 V器视觉系统不工作时将其断电；再将其接通。
在满足基本的过压和过流的同时图2 两个四槽宽度和工件的整体宽度同理，可以测出D2、D3的距离，分别为30.0204100 mm。
圆孔半径个圆孔的C1，C2，C3，C4的半径R1，R2，R3，其具体步骤为：Step1：添加CogFindCircle，添加输入图像Step2：打开CogFindCircleTool，设置“卡尺数量径”等参数，角度范围设置为360°，然后将圆弧移动到待测圆孔位置。
Step3：运行结果。
在LastRun.InputImage圆孔之间的距离两个圆孔之间的距离D 4，其具体步骤为：CogDistanceCircleCircleTool 工具，并将Image Outputlmage 连接到CogDistanceCircleCircleTool 的图3 圆孔半径检测结果InputImage ，将CogFindCircleTooll 和CogFindCircleTool Result.GetCircle(结果传送到CogDistanceCircleCircleTool 入CircleA 、CircleB ，如图4所示。
查看运行结果。
将鼠标移动到测量结果的标注线上可看到两圆孔间的距离数据，D 4=131.580 0 mm 。
工件内部夹角求两个耳朵和中间横线的夹角A 1、A 2，其具体步骤此案例的操作逻辑是，先使用找线工具找出三条边再分别使用量角工具量出被测角的角度。
添加CogFind 并将Image Source 的OutputImage 连接到Cog图3 圆孔半径检测结果FindLineTool 的InputImage 。
Step 2：设置CogFindLineTool 工具参数并运行开CogFindLineTool 界面，在工件图像界面调整手柄大小并将其拖拽到需要识别的边缘，然后单击“运行行结果。
机器视觉在尺寸测量中的应用.
机器视觉在尺寸测量中的应用尺寸测量无论是在产品的生产过程中，还是产品生产完成后的质量检验中都是必不可少的步骤，而机器视觉在尺寸测量方面有其独特的优势。
比如，这种非接触测量方法既可以避免对被测对象的损坏又适合被测对象不可接触的情况，如高温、高压、流体、环境危险等场合;同时机器视觉系统可以同时对多个尺寸一起测量，实现了测量工作的快速完成，适于在线测量;而对于微小尺寸的测量又是机器视觉系统的长处，它可以利用高倍镜头放大被测对象，使尺寸测量无论是在产品的生产过程中，还是产品生产完成后的质量检验中都是必不可少的步骤，而机器视觉在尺寸测量方面有其独特的优势。
比如，这种非接触测量方法既可以避免对被测对象的损坏又适合被测对象不可接触的情况，如高温、高压、流体、环境危险等场合;同时机器视觉系统可以同时对多个尺寸一起测量，实现了测量工作的快速完成，适于在线测量;而对于微小尺寸的测量又是机器视觉系统的长处，它可以利用高倍镜头放大被测对象，使得测量精度达到微米以上。
一、微小尺寸的精密测量利用机器视觉系统通过安装高倍FA镜头或显微镜头可以对微小尺寸进行精密测量，从微小的生物细胞直径、数量，到细小的装配缝隙大小，再到较小的机械零件、电子产品的尺寸测量等各个领域都是机器视觉系统的用武之地。
下面以汽轮机活塞装配间隙尺寸测量为例说明说明机器视觉在该领域的应用。
严格讲该活塞装配后，背面打强光后前面不允许看到亮光。
有亮光则为B级产品，根据亮光的大小再分C、D级，亮光到一定大小则为废品。
在机器视觉应用之前，该产品的检验一直通过人工观察的方法，不但速度慢而且无法实现定量检验。
随着国际化的接轨，该产品的人工检验方法已经不被人可，取而代之的是机器视觉检验方法。
既提高了生产效率又实现了定量分级，被国际认可。
该系统示意图如下：摄像机与背光源位置相对固定，工件旋转一周完成检测。
该工件直径为250mm,图像采集部分采用分辨率为1394×1040pixel的百万象素CCD摄像机,如果一次摄像视野为5mm,则系统分辨率为3.5um，采用亚象素技术后实际分辨率可达1um以上。
《基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究》
《基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究》一、引言随着制造业的快速发展，精密零件的制造与检测技术日益受到重视。
在众多检测手段中，基于机器视觉的精密零件尺寸检测技术因其高精度、高效率及非接触性等优点，正逐渐成为研究的热点。
本文将重点探讨基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种通过模拟人眼功能，利用计算机、图像处理等技术对图像进行捕捉、处理并提取有用信息的技术。
在精密零件尺寸检测中，机器视觉技术能够实现对零件的高精度、高速度的检测，为制造业的自动化、智能化发展提供了有力支持。
三、精密零件尺寸检测的关键技术研究1. 图像采集与预处理技术图像采集是机器视觉技术的第一步，其质量直接影响到后续处理的精度。
针对精密零件的尺寸检测，需要采用高分辨率、高稳定性的图像采集设备。
同时，为了消除图像中的噪声、光照不均等因素的影响，需要进行图像预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作。
2. 特征提取与匹配技术特征提取与匹配是精密零件尺寸检测的核心技术。
通过提取零件图像中的特征点、特征线等，实现零件的精确识别与定位。
常用的特征提取与匹配方法包括SIFT、SURF、ORB等算法。
针对不同形状、尺寸的零件，需要选择合适的特征提取与匹配方法。
3. 尺寸测量与精度分析技术尺寸测量是精密零件尺寸检测的关键环节。
通过测量零件的轮廓、尺寸等参数，判断其是否符合标准要求。
常用的尺寸测量方法包括基于模板匹配的方法、基于霍夫变换的方法等。
同时，为了确保测量精度，需要进行精度分析，包括误差分析、不确定度分析等。
四、研究现状与展望目前，基于机器视觉的精密零件尺寸检测技术已取得了一定的研究成果。
然而，在实际应用中仍存在一些问题，如检测精度、稳定性、抗干扰能力等方面有待提高。
未来，需要进一步深入研究图像处理算法、特征提取与匹配技术、尺寸测量与精度分析技术等方面的关键技术，以提高检测精度和稳定性。
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。
基于机器视觉的零件平面尺寸测量 (圆检测,直线检测)
课题：基于机器视觉的零件平面尺寸测量检测对象：圆和方形零件圆形度要求：0.5mm直线度要求：0.5mm问题1：目前程序能利用hough变换检测圆，以及标记圆心，但是如何才能得到圆心坐标和半径值呢？程序：%主程序如下：function[I2,center]=FindCircle(I0) %函数功能close all %清除内存I0=imread('001.BMP'); %读取图像，实验时为一圆形硬币I=uint8(I0)figure,imshow(I)level = graythresh(I); %自动阈值二值化BW = im2bw(I,level);figure,imshow(BW);P=3000; %除去小于一定面积的指定区域BW2 = bwareaopen(BW,P);figure,imshow(BW2);BW3 = bwmorph(BW2,'dilate'); %图像形态学操作figure,imshow(BW3);BW4 = bwmorph(BW3,'remove');figure, imshow(BW4);[I2,center]=Hughcir(BW4); %调用Hughcir(img)函数figure,imshow(I2);%调用函数如下:文件夹命名为Hughcir.mfunction[I2,center]=Hughcir(I)[r c]=size(I);%defining max &min values for radiusrmax=272;rmin=271;PL=zeros(r,c,rmax-rmin+1);for rad=rmin:rmaxk=1;% creating a circle for given radiusfor theta=1:360x=rad*cosd(theta);y=rad*sind(theta);X(k)=floor(x+.5);Y(k)=floor(y+.5);k=k+1;endfor i=1:3:rfor j=1:3:cif(I(i,j)==1)Xi=X+i;Yj=Y+j;index=find((Xi>=rad)&(Yj>=rad)&(Xi<=r-rad)&(Yj<=c-rad));[rr cc]=size(index);P1=logical(zeros(r,c));for l=1:ccP1(Xi(index(l)),Yj(index(l)))=1;endPL(:,:,rad-rmin+1)=PL(:,:,rad-rmin+1)+P1(:,;endendendendma=max(max(max(PL)));[r c1 p]=find(PL==ma);pag=floor(c1/c);ac=c1-(c*pag);I2=logical(zeros(size(I)));nrad=pag+rmin;center(1)=r(1);center(2)=ac(1);for theta=1:.2:360x=nrad(1)*cosd(theta);y=nrad(1)*sind(theta);Xn=r(1)+floor(x+.5);Yn=ac(1)+floor(y+.5);I2(Xn,Yn)=1;end问题2：求出边界后，如何得到各像素的坐标值，(类似于用x=[ ... ],y=[ ... ]形式自动显，便于下一步用最小二乘法的拟合，得出半径和圆心参数。
《基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究》
《基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究》一、引言随着制造业的快速发展，精密零件的制造与检测技术日益受到重视。
在众多检测手段中，基于机器视觉的精密零件尺寸检测技术因其高精度、高效率、非接触性等优点，正逐渐成为主流的检测手段。
本文旨在探讨基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究，为相关领域的研究与应用提供参考。
二、机器视觉在精密零件尺寸检测中的应用机器视觉是一种通过模拟人眼视觉功能，利用计算机视觉技术对图像进行处理、分析和理解的技术。
在精密零件尺寸检测中，机器视觉的应用主要体现在以下几个方面：1. 图像采集与预处理：通过高精度的图像采集设备获取零件的图像信息，然后进行图像预处理，如去噪、增强等，以提高图像的质量。
2. 特征提取与识别：利用图像处理算法提取零件的尺寸特征，如长度、宽度、直径等，然后通过模式识别技术对特征进行识别和分类。
3. 尺寸测量与评估：根据提取的特征信息，通过算法对零件的尺寸进行测量和评估，判断其是否符合标准要求。
三、关键技术研究在基于机器视觉的精密零件尺寸检测中，关键技术研究主要包括以下几个方面：1. 图像采集与处理技术：高精度的图像采集设备是保证检测精度的前提。
此外，通过合理的图像处理技术，如滤波、增强等，可以提高图像的质量，减少噪声干扰。
2. 特征提取与识别算法：特征提取与识别是机器视觉检测的核心环节。
常用的特征提取算法包括边缘检测、区域生长等。
而模式识别技术则包括神经网络、支持向量机等。
针对不同的零件和检测需求，选择合适的算法是提高检测精度的关键。
3. 尺寸测量与评估方法：尺寸测量与评估是机器视觉检测的最终目的。
常用的测量方法包括基于模板匹配的方法、基于几何特征的方法等。
在评估过程中，需要结合具体的检测需求和标准，设定合理的评估指标和阈值。
4. 系统集成与优化：将上述关键技术进行系统集成，形成完整的精密零件尺寸检测系统。
在系统运行过程中，需要进行参数调整和优化，以提高系统的稳定性和检测精度。
高效准确的机器视觉三角形尺寸测量算法探究
高效准确的机器视觉三角形尺寸测量算法探究机器视觉技术在工业领域中扮演着重要的角色，其中三角形尺寸测量算法是机器视觉应用中的一个核心任务。
本文将探究高效准确的机器视觉三角形尺寸测量算法的算法原理和实现方法，旨在提升机器视觉系统的测量精度和效率。
一、算法原理机器视觉三角形尺寸测量算法的核心原理是通过图像处理和几何计算来实现。
基本流程可以分为以下几个步骤：1. 图像预处理：对输入图像进行预处理，包括灰度化、滤波、二值化等操作，以提高图像质量和对比度，方便后续的图像分析和处理。
2. 轮廓提取：利用图像分割算法，如Canny边缘检测算法，提取出目标区域的轮廓。
通过对轮廓进行闭合操作和噪声过滤，得到目标区域的准确轮廓。
3. 三角形特征提取：根据准确轮廓，使用Hough变换或直线拟合等方法检测三角形的边缘线段。
根据边缘线段的交点信息，确定三角形的三个顶点坐标。
4. 三角形尺寸计算：根据三个顶点的坐标，通过几何计算方法计算三角形的边长和角度。
常用的方法包括直线距离计算、角度余弦定理等。
5. 结果输出：将测量结果以可视化的方式输出，比如在图像上绘制出三角形的边长和角度信息，同时将测量结果传递给其他系统进行后续处理。
二、算法实现为了实现高效准确的机器视觉三角形尺寸测量算法，可以考虑以下几个方面的优化：1. 图像预处理优化：选择合适的灰度化算法和滤波算法，根据实际情况进行参数调整，以提高图像的清晰度和对比度。
2. 轮廓提取优化：针对目标区域复杂的背景和噪声干扰，可以使用形态学操作、自适应阈值等方法进行优化，以得到准确的目标轮廓。
3. 三角形特征提取优化：结合直线检测和角点检测算法，提高对三角形边缘线段和顶点的准确检测率。
可以使用基于直线拟合的方法来优化边缘线段的提取。
4. 三角形尺寸计算优化：选择合适的几何计算方法和数据结构，以提高计算效率和精度。
可以使用优化的三角函数计算方法或者近似计算方法。
5. 算法整体优化：对算法的整体流程进行细节优化，避免重复计算和冗余操作。
机器视觉技术与应用实战-手机摄像头底座金属框尺寸测量应用案例
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 手机摄像头底座金属框尺寸测量应用案例
100万相机
VDC-M1000-A010-E
1
50mm镜头
VDLF-3514-9
1
模拟光源控制器
VDLSC-APS24-2
1
颜色：黑白 帧率：10FPS 接口：GIGE 分辨率：1000万 像面：1.1 光圈：1.4~16
类型：模拟控制 通道：双通道
备注
含工控机，加密 狗 含电源线、网线
含电源线
背光源
TCP服务端工具设置图
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 手机摄像头底座金属框尺寸测量应用案例
结果数据输出 （2）读取通讯指令进行任务触发
① 分别在工具箱中依次添加接收文 本工具，用来接收TCP服务端/TCP 客户端/串口COM等通讯工具中传 输过来的通讯指令，如图11.18所示；
接收文本工具设置图
软件应用 （7）检测上圆上边直线：利用
直线工具检测上圆上边直线，作 为判定上方距离的基准线。
图形计算工具设置图
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 手机摄像头底座金属框尺寸测量应用案例
软件应用 （8）利用图形计算工具，调
用之前圆弧工具检测的上圆圆心 与直线工具的检测的左侧直线， 最后利用图形计算里的点到直线 距离检测圆形到左侧边缘的距离。
VDLS-F50*50W
1
颜色：白色 功率：3.2w 尺寸：50*50*16mm
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直线拟合的哈夫变换方法
具体步骤：
1. 将r空间量化，得到二维矩阵M[r][]；
根据极坐标表示法，r是直线到原点的距离。设图像的对角 线长度为n，固定左上角为原点，则r的取值范围为[0, n]。
令以1度为增量，则的取值范围为[0, 359]。
此时，M是一个n行360列的二维矩阵。
b
0 ①
③ ②
n
n
n
n xiyi xi yi
a
i1
i1 i1
n
n
xi2
n
2
xi
i1
i1
b1 n
n i1
yi
a n
n i1
xi
.5章 尺寸测量技术
直线拟合的最小二乘法
直线函数：y=ax+b，a和b是待定常数。
极值原理：
n
nn
n xiyi xi yi
a
i1
i1 i1
n
n
i1
xi2
in1
xi
2
b1 n ni1
yi
a n ni1
xi
最小二乘法可以方便、快速地求解直线方程。
缺点：拟合出的两条直线可能不平行。一般采用一条直 线上多点到另一条直线的距离平均值来近似计算。
思考题：一张图上有多条直线，如何将离散的像素点分
到正确的直线类中？
.5章 尺寸测量技术
直线拟合的哈夫变换方法
线，在图像空间里都有共线的点
与之对应。
.5章 尺寸测量技术
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。
Hough变换[Hough，1962]是一种利用图像全局特征 将特定形状的边缘连接起来，形成连续平滑边缘的一种方 法。
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)。
Hough变换常用来对图像中的直线和圆进行识别。
r=x2cos+y2sin
点--正弦曲线对偶：图像空间中的点(x, y)映射到r参数空间
.5章 尺寸测量技术
直线拟合的哈夫变换方法
假设：1)图像上的直线是一个容器； 2)直线上的点(图像中的特定像素)是放在容器中的棋
子。
由于图像上任一像素可以同时属于多根直线，即可 看成每个棋子(像素)可以同时放在多个容器中(直线)。
.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
两种经典的直线拟合(检测)算法：最小二乘法、哈夫(霍夫)变换法
.5章 尺寸测量技术
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
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。
.5章 尺寸测量技术
L4
A L1
B L8
L6
L7
L2
直线间距离测量 线段长度测量
.5章 尺寸测量技术
5.1.1 距离测量
基本步骤：
1)对定位距离的两条直线进行识别和拟合。(关键步骤)
2)得到直线方程后，根据数学方法计算两线间的距离。
直线是图像的基本特征之一，研究直线检测算法具有重要意义 。 一般，物体平面图像的轮廓可近似为直线及弧的组合，因此，对物 体轮廓的检测与识别可以转化为对这些基元的检测与提取。 在运动图像分析和估计领域，也可以采用直线对应法实现刚体旋转 量和位移量的测量。
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。
.5章 尺寸测量技术
直线拟合的哈夫变换方法
直线的极坐标方程： r=xcos+ysin
参数空间r ：(r, )，(0, )，r(-R, R)
(x1, y1) (x2, y2)
r=x1cos+y1sin
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。
矩阵中任一元素M[r][]所存储的值就是图像中由参数(r,)
决定的直线上所拥有的像素数。 初始化时，矩阵M置为0。
.5章 尺寸测量技术
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章 尺寸测量技术
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。
2 i
最小，
可以保证每个点的偏差都不会大。
i1
.5章 尺寸测量技术
直线拟合的最小二乘法
问题归结为：确定y=ax+b中的常数a、b ，使F(a, b)最小
n
n
Fa,b i2 yiaxib2
i1
i1
极值原理：
F a F b
n
2
i1
n
2
i1
xi yi
yi axi b 0
axi
第5章 尺寸测量技术
第5章 尺寸测量技术
尺寸测量是机器视觉技术最普遍的应用行业，包括 物件的长度、角度、孔径、直径、弧度等都是典型的物件 待测几何参数。
传统尺寸测量精度低、速度慢、无法满足大规模自 动化生产的需要。
基于机器视觉的尺寸测量技术属于非接触性测量， 具有检测精度高、速度快、成本低、便于安装等优点。不 但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品作出在线 实时判定和分检。