圖像測(cè)量技術(shù)在物件尺寸檢測(cè)中的研究與應(yīng)用.pdf

1、圖像測(cè)量技術(shù)以數(shù)字圖像處理為基礎(chǔ)，結(jié)合了光學(xué)、電路、信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理等技術(shù)，是近年來(lái)興起的高性能非接觸式測(cè)量技術(shù)。除了在測(cè)量領(lǐng)域，圖像測(cè)量在圖像模式識(shí)別、圖像匹配、圖像定位等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。相對(duì)于傳統(tǒng)的測(cè)量技術(shù)，圖像測(cè)量有著測(cè)量精度高、應(yīng)用范圍廣、可控性好等諸多優(yōu)勢(shì)。本文結(jié)合數(shù)字圖像處理原理，對(duì)圖像測(cè)量的流程與算法進(jìn)行了深入研究，并通過(guò)多組實(shí)物的測(cè)量實(shí)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證。
　　圖像測(cè)量過(guò)程主要包括圖像預(yù)處理、圖像二值化、邊

2、緣檢測(cè)、直線與圓檢測(cè)和參數(shù)計(jì)算幾個(gè)部分。圖像預(yù)處理包括圖像增強(qiáng)和圖像去噪兩個(gè)部分。圖像增強(qiáng)通過(guò)灰度變換增強(qiáng)和直方圖增強(qiáng)等方法對(duì)灰度圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，通過(guò)提高圖像對(duì)比度來(lái)提高目標(biāo)的可辨識(shí)程度。圖像去噪通過(guò)濾波的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)，分為空域?yàn)V波和頻域?yàn)V波兩類(lèi)，本文在直線檢測(cè)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(cè)部分，對(duì)于光照不均勻的圖像，采用了頻域中的同態(tài)濾波來(lái)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(yīng)最大類(lèi)間方差法（OSTU法）來(lái)分割圖像的目標(biāo)和背景，能夠根據(jù)不同的測(cè)量要求，達(dá)到相應(yīng)的分割效果。在邊緣檢測(cè)部分采用了微分算子中的Canny算子來(lái)實(shí)現(xiàn)，該算子在檢測(cè)的準(zhǔn)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(cè)部分采用了Hough變換算法，通過(guò)原始圖像空間和參數(shù)空間的變換來(lái)提取圖像中的直線。圓形檢測(cè)包括完整圓的檢測(cè)和不完整圓的檢測(cè)，均采用了準(zhǔn)確度較高的最小二乘擬合算法，并通過(guò)改變起