机器视觉驱动的高效非接触尺寸测量方法研究

基于机器视觉的非接触尺寸测量技术是一项在现代工业生产中广泛应用的先进技术，它利用计算机视觉原理进行零件尺寸的精确测量。这项技术具有显著的优势，如非接触性操作避免了物理接触带来的磨损和污染，提高了测量的时效性和精度，同时减少了环境因素的影响，确保了测量结果的可靠性。 在实施这项技术时，首先要对硬件性能进行深入研究和选择，例如选择性能优良的图像采集设备（如CCD摄像机）、高质量镜头以及稳定的工作平台。这些硬件构成了测量系统的基础，是实现自动化测量的关键组件。 在图像处理环节，研究者采用了一系列预处理方法，包括灰度转换、图像滤波、二值化和边缘检测等。其中，以小波变换为基础的模极大值去噪方法被证明是有效的，能够有效去除噪声，提高图像质量。对于边缘检测，作者总结出了一种基于小波变换的多尺度边缘检测策略，这种方法能更准确地定位零件的边界。 此外，Hough变换作为一种经典的图像特征检测算法，也得到了应用和优化。作者借助MATLAB的GUI（图形用户界面）工具，构建了用户友好的软件平台，使得系统能够处理各种复杂的图像分析任务，包括尺寸测量和规格鉴定。 通过多次实践验证，作者分析了实际测量数据，探讨了误差产生的原因，并提出了针对性的策略来减少误差。研究结果显示，基于机器视觉的非接触尺寸测量方法在工业生产环境中表现优异，能够满足对测量速度和精度的严格要求，显著提升了产品规格检测的效率和可靠性。 关键词：机器视觉、非接触测量、尺寸测量、图像处理，充分体现了这项技术在现代工业中的核心地位和重要价值。