基于机器视觉的零件尺寸测量是一种先进的测量技术，它利用机器视觉系统来提高测量精度，解决传统测量方法中存在的问题。这种方法不仅速度快、非接触、易于自动化，而且准确率高。以下是基于机器视觉的零件尺寸测量的一些关键技术和应用：
关键技术
图像处理算法
利用图像处理的三个阶段，选择效果较好的图像处理算法。通过正交试验表得到四种算法组合，并分析得出一组测量精度较高的算法组合。所得的结果具有简单、容易实现及成本低的优点。
边缘检测精度
通过对Zernike算法的研究，提高了边缘检测精度，可使边缘检测精度达0.1个像素。机器视觉在尺寸测量方面有其独特的优势，比如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。
亚像素边缘检测方法
结合Roberts算子检测出的边缘呈多像素宽度的特点，提出了基于最小二乘曲线拟合的亚像素边缘检测方法用于边缘检测。实验结果表明：检测系统的测量精度能达到2μm。
OpenCV单目视觉定位
能检测识别出自定义的物体标签，并计算出自定义物体距离摄像头光心的X，Y方向距离，用于无人机/机器人视觉定位。
应用
在线测量
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。
微小尺寸测量
机器视觉系统可以利用高倍镜头放大被测对象，利用图像处理技术测量零件尺寸。
高温、高压、流体、环境危险等场合
由于是非接触测量方法，因此适用于高温、高压、流体、环境危险等场合。
轴类零件识别
采用机器视觉进行轴类零件识别，相对误差为0.001，检测精度具有一定的可靠性，且检测速度快，便于实现批量化、在线实时检测，具有广阔的应用前景。
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