基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究.pdf_测量时像素尺寸到物理尺寸如何计算资源-CSDN文库

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基于机器视觉的非接触尺寸测量技术研究

摘要

伴随着科学的快速腾飞，以机器视觉为基础的非接触性尺寸测量发法在工业领域

里实现了十分普遍的运用用，该方法非接触、时效性强、效率高、受外界影响小，并且

精确性特别好。机械零件的尺寸测量在工业生产的过程里属于十分重要的部分，测定结

果的迅速程度和可信度直接关系到产品的效果以及工作的进度。但是先前的测量技术早

就无法达到工业生产中对产品规格检测的迅速程度和可信度的规定，因此作者提出了以

机器视觉为基础的非接触尺寸测定的方法，从而达到产品规格的快速及准确的测定。

首先，通过研究各个硬件的性能参数，选择了合适的硬件，并搭建了测量系统的硬

件平台。这个测定系统的基础设施一般包括图像收集设备、实验操作区、CCD 摄影仪、

镜头、和电脑等部件。

然后，灰度转变、图像滤波、二值化、边缘测定等预先处理方法也被用于这种测定

技术。图片的预先处理部分，对比剖析了多种多样的滤波方法，总结出以小波转变为基

础的模极大值去噪方式，同时还一一描述介绍了多种的图片边缘测定方法，总结出以小

波转变为基础的多尺度边缘测定方式。此外，作者还详细描述和剖析 Hough 方式，同时

还给出了自己的优化建议。作者通过 Matlab 里所带有的 GUIDE 界面编辑功能，以 GUI

为基础构造出该检测系统的软件设施，使其具备了处理图片所用到的多个计算方式以及

规格鉴定的能力。

之后，作者通过对该系统的多次实践检验，研究了具体的调查数据，剖析了测定结

果的误差原因，进而总结出尽量消除误差的策略。研究结果显示，以机器视觉为依据的

非接触尺寸测的方法完全达到了理想的效果，在工业领域可以做到对产品规格测定的高

效性和可信度的规定。

关键词：机器视觉，非接触测定，尺寸测定，图像处理

Non-contact dimensional measurement

based on machine vision technology research

ABSTRACT

With the development of science and technology，Non-contact dimensional measurement

based on machine vision technology research has been very widely used in industrial

production, with the character of non-contact, real-time, rapid, strong anti-interference ability

and high precision. The dimensional measurement of mechanical parts is an important part

of industrial production, the speed and accuracy of their test results have a direct impact on

the production quality and production efficiency. But the traditional measurement methods

cannot meet the requirements of mechanical parts dimensional measurement with high

accuracy and speed in modern industrial production, so this paper proposes a non-contact

dimensional measurement system based on machine vision, to achieve accurate and speed

measurement.

Firstly, to study the various hardware performance parameters and build a hardware

system. According to the needs of the subject to select the right hardware, and build a

measurement system hardware platform. The hardware part of the measurement system is

mainly composed of test bench, CCD camera, the lens, acquisition card and computer.

Secondly, the measurement system uses the gray transform, image filtering, binarization,

edge detection in the image pre-processing technique. In the image pre-processing, analysis

and comparison of several different smoothing effect, proposed a modulus maximade-noising

algorithm based on wavelet transform, analysis and comparison of several different image

edge detection effect, proposed a multi-scale edge detection algorithm based on wavelet

transform. To propose the improvement algorithms with regard to the Hough transform. This

paper uses MATLAB as image processing software, and set up the measurement system

software platform using the GUIDE editor GUI interface provided by MATLAB. Thus, the

image processing software includes size comparison, the judgement defective sorting and

other functions, and proposed a calibration method for the measurement system.

Finally, the measurement system has been repeated experiments, analyzed the

experimental data and study the source of error in the measurement system, and proposes a

method to reduce the error. The experiment results show that the non-contact dimensional

measurement system based on machine vision can meet the high accuracy and high speed.

Keywords: machine vision, non-contact measurement, dimension measurement, image

processing

创新点摘要

作者深入地探究了以机器视觉为依据的非接触尺寸测定方法，它的创新之处包括：

1. 传统的图像去噪方法，存在着如何兼顾保留图像的细节信息和抑制噪声的难题，

其具有一定的局限性，就脉冲讯息、白噪音、非稳定迅息而言，当信噪比很微弱的时候，

即使被滤波仪滤过后，非但信噪比没有出现大的改观，图片的很多重要的信息也丢失掉

了，所以先前的去噪方式十分需要改进。基于原先的图像处理方式的诸多不足，作者总

结了一种以小波转变为依据的模极大值去噪方式。以小波转变为依据的模极大值去噪方

式是从小波转变模极大值的非恒定本质出发，进而确定信号的独特性，并利用搜寻尺度

空间里的模极大值以及噪音、迅号的各异的尺度来进行处理的。利用此方式产生的去噪

结果十分的理想，未涉及噪声方差的计算，也不需要过度的依靠噪音，可以最大限度的

维持图片的重要迅息并极大地减少噪声，增加了图像的处理效果。

2. 通过之前的图像边缘测定技术实施边缘测定，其测定结果的可信度非常低，此外

所显示的抗噪能力也不好。由于之前的图像边缘测定技术的诸多不足，作者总结了一种

以小波转变为依据的多尺度边缘测定方式。以波转变为依托的多尺度边缘测定方式主要

从小波转变的多尺度本质来确定讯号的部分特点，多尺度边缘测定在尺度较大的时候，

对于噪音的过滤效果也很好，然而也会使被处理的图像丢失部分弱边缘。相反，多尺度

边缘测定在尺度较小时，尽管可以确定更全面的图像边缘信息，然而也会将大量的噪音

部分当做边缘部分来进行错误的鉴定，所以多尺度测定方式虽然能够较好的权衡噪音和

准确定位这两个因素，不但可以较大幅度的削减噪音，还可以实现相对全面的图像边缘。

这种方式有着无可取代的抗噪效果，还可以实现边缘测定的准确性。

3. 在机器视觉的规格测定方法中，一般通过 Hough 转化法来获取被测产品的几何

参数。Hough 转化是把图像概念转化成参数概念，通过多数边界点呈现的具体参数特征

去确定图像的线条，大多用来确定图像里的椭圆形、直线、圆形等等。由于之前的 Hough

转化的速度非常慢，还会占用较多的存储面积，所以作者总结了一个优化过的 Hough

转化的测定方式，这种方式的主要依据是通过图片边缘的梯度趋势特点去最大限度的减

少无效积累。就拿圆形产品来讲，这种方式是基于梯度趋势特点对不定向采样显示的边

缘点集在不在图片里的同一圆形上为依据，如果满足要求，则继续进行下一步。如果不

满足，就无须再累计参数，进而重复以上的不定向采样，得到相应的边缘点集。通过这

个方式就能够最大限度的降低无效积累，加快测定速度。此外，对于符合梯度趋势特点

的圆形，在逐步累积的环节中，通过圆的几何特征为依据条件进行判断，无需对不满足

约束条件的点进行平方运算，从而减少无效操作，减低计算量，提高运算速度。

第一章绪论

1.1 基于机器视觉的尺寸测量系统的研究背景及研究意义

我国的经济水平在快速提升，科学水平的也不断提高，机械产品的研究和生产在我

们的生活中变得越来越普遍。机械设计与制造离不开各种各样的机械零件，因此，机械

零件的检测成了一项既基础又重要的工作。国内大部分从事机械加工的公司内部，产品

的规格测定还是通过百分表、千分尺等低端的方式来进行。这些低端的非自动测定技术

在很大程度上需要依靠工作人员来实现，这无疑加重了工作人员的负担，不但工作量大，

测定速度慢，而且测定结果的可信度也低，此外还会出现不少的人工操作失误，如此一

来便更难实现高准确性、高速度、大规模的产品测定模式。所以，只有开发低投资、高

回报、高准确性的产品规格测定方式，才可以实现我国机械产品制造领域的快速发展和

高度腾飞。这种情况也促使了国内外许多科研学者对零件的尺寸测量方法进行了大量的

理论分析与实验，为求找到测量机械零件尺寸的最优方法。如今，科技水平不断提升，

新的技术应用不断涌现，机器视觉技术更加普遍的被用来服务不同的领域，该技术以自

动化来取代手动，实现全自动的零件测定及分析，还可以实现全部生产制造流程的自动

化。

机器视觉亦为计算机视觉，它是人工智能研究中十分炙手可热的探究方向，其与天

然语言理解、专家系统并称作人工智能的 3 个核心部分。机器视觉技术主要利用光学类

设备以及非接触的传导仪准确采集和加工一个具体实物的图像，然后把被锁定的对象变

成图像讯息，在图像预处理的环节中，通过将以上讯息加以精确的计算，进而得到该分

析对象的特异性参数，并依照所得出的测定结论来操控生产装置的动作。此项研究应用

还能够进一步拓展，使电脑可以根据平面的图像来确定三维空间的具体讯息，使计算机

既可以获得三维空间里具体对象的几何特征，包括定位、形态、动作等，还可以将这些

对象加以分析、鉴定和保存。机器视觉技术属于多种功能技术的一个集合体，主要涵盖

了图像加工、光源照明，计算机软硬件设备、机械制造、光学影像、条件控制、数字化

视频、传导仪、人机对接等多个领域。

如今，数字图像的处理水平逐步提升，机器视觉方法逐步完善，以机器视觉为依托

的非接触规格测定方法愈加普遍地为机械制造和生产领域提高技术支撑，很大程度上保

证了工业产品的鉴定可信度。目前，机器视觉方式已经成为实现产品准确测定的最佳选

择，具有十分广阔的市场前景。此外，国内的工业制造行业愈加地趋向于对机器视觉方

法的具体实践。它在测定的过程中，不需要与被测产品进行接触，有着无与伦比的优势。

该方法不致于使被测产品出现丝毫的损害，无接触，时效性强、受外界影响小，精确性

好，可大规模进行等。在产品规格测定的工作中，机器视觉的有效运用，可以高效的测

定产品的具体参数，既达到了较高的可信度，又节约了时间和工作量

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YwansH

2023-05-12

支持这个资源，内容详细，主要是能解决当下的问题，感谢大佬分享~
赵7不2

2024-03-15

终于找到了超赞的宝藏资源，果断冲冲冲，支持！

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