机器视觉驱动的非接触尺寸测量技术研究

"本文详细探讨了基于机器视觉的非接触尺寸测量技术在工业领域的应用与优势。这种方法具有非接触性、实时性、高效率、对外界干扰低和精度高的特点，尤其适合于机械零件的尺寸测量，对提升产品质量和生产效率至关重要。面对传统测量技术的局限，作者提出并实施了一种基于机器视觉的非接触尺寸测定方案。 首先，文章介绍了硬件选择与系统构建过程。硬件平台主要包括图像采集设备、实验操作区、CCD相机、镜头和计算机等组件。作者深入研究了各硬件的性能参数，确保了系统的可靠性和适应性。 接着，文章详细讨论了图像预处理技术，如灰度转换、滤波、二值化和边缘检测。作者对比分析了多种滤波算法，推荐了基于小波变换的模极大值去噪方法，并对小波变换为基础的多尺度边缘检测进行了详述。此外，作者还对Hough变换进行了探讨，并提出了优化建议。软件方面，利用MATLAB的GUIDE工具，作者构建了一个用户图形界面（GUI）驱动的检测系统，集成了图像处理和规格判断等多种功能。 通过多次实验验证，作者对系统性能进行了评估，分析了测量误差来源，并提出了误差减小策略。实验结果表明，基于机器视觉的非接触尺寸测量技术能够满足工业生产中对速度和精度的高要求，具有显著的实际应用价值。 关键词：机器视觉、非接触测量、尺寸测量、图像处理、Non-contact dimensional measurement based on machine vision technology research" 这篇研究论文全面阐述了基于机器视觉的非接触尺寸测量技术，从硬件配置、图像预处理、软件设计到误差分析，覆盖了该技术的关键环节，对于理解和应用这一技术具有重要的参考价值。