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 机器自动开云真人官网首页 技术已成为一种成熟且确可靠的测量工具，可用于汽车、生物科技及通讯等多个领域，目前随着软件和影像传感器方面的一些新技术发展如计算机处理速度快、软件与硬件更容易整合以及可以在运动中进行影像测量等，使得测量成本进一步降低。本文介绍利用影像技术进行测量时需注意的一些问题。 

    从图像中我们能得到很多可以量化的测量信息，如距离、角度、重心位置、面积、弧度等，在测量时需要考虑的问题包括基本影像参数、影像质量、校准情况和测量工具，将硬件和软件结合起来可帮助完成影像测量。 
    基本影像参数包括视野范围、工作距离、分辨率、景深和探头大小，通过这些参数可以确定被观察的物体或区域。 
 

  影像质量 
    影响尺寸测量的一个重要因素是影像质量，这是因为图中获取的信息直接决定了测量效果。利用信号整形之类的技术可以得到高质量数据，此外高精度影像硬件也有助于保证较高的影像质量。 
    分辨率和对比度是影像质量的重要组成部份，分辨率指影像系统所能重现的被测物体细节的数量，对比度则是影像系统所产生的被测物体与其背景之间的灰度差别。摄像头、镜头和灯光是决定分辨率和对比度的重要因素。影像系统所需小图素分辨率可由下式计算：小分辨率=（对象长端长度/小特征尺寸）×2 。以条形码为例，假如长端长度为60mm，小特征尺寸是0.2mm，那么根据上式可算出其小分辨率应该是（60/0.2）×2=600 。

    镜头焦距是分辨率另一种表现形式，视野（FOV）指物体长端长度，工作距离（WD）是物体到镜头的距离，探头大小是摄像探头的尺寸，以mm表示。上述几项有如下关系：焦距=S×（WD/FOV）。 
    失真是另一个影响影像质量的因素，它指由于镜头光学误差引起几何偏差，从而在影像平面上造成物体错位，在计算时可以把测量失真考虑进去。 
    校准情况 
    校准就是指将图素测量值与现真实测量值联系起来的过程，当需要以实际长度单位进行准确测量时，这个过程非常重要。能提供校准的影像硬件与软件有助于完成测量。 
    校准可解决并消除由于镜头失真、或方位偏移造成的误差，它还能把图像坐标转变为现实坐标或者相反。进行影像设置校准时，要用一个已知点距的点阵，从这个点阵中可得到校准或映像信息。 
   

测量工具 
    测量工具是尺寸测量的一个重要部份，可以使用斑纹分析、边缘检测及图形匹配等测量工具有效完成测量，具有这些功能的影像软件能够拓展测量的性能。通过斑纹分析，阈值处理将产生一个二进制图像，把被测物体颗粒从背景中区分开，它将返回二进制物体属性以计算测量值，包括：以图素表示的尺寸、重心位置 、长端长度。 
    边缘检测能帮助找到图像中亮度产生剧烈变化的点，它可以快速确定物体边界线轮廓。有许多参数对边缘检测很重要，如： 
    对比度：边缘两边平均图素密度小差值 
    宽度：确定边缘任意一边对比度的平均图素值？锐度：边缘过渡区小图素数 
    图形匹配可以帮助找到图像中的参考图形并报告其在图像中的位置、旋转角度和比例，它在光线变化以及有噪声、模糊和部份阻挡的情况下也能正常工作。当精度小于图素数时，可以分数形式表示边缘检测或图形匹配信息，这种精度表示使用了插补和拟合技术，如果影像条件较好，可实现四分之一图素精度。