【尺寸测量】基于matlab机器视觉小球尺寸测量【含Matlab源码 7994期】

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⛄一、机器视觉小球尺寸测量

机器视觉小球尺寸测量通常涉及图像采集、预处理、特征检测和尺寸计算几个步骤。

1 原理：
（1）图像获取：通过摄像头或其他光学传感器捕获包含小球的清晰图像。光线条件对结果影响很大，因此通常需要良好的照明和相机校准。

（2）图像预处理：对图像进行去噪、灰度化、二值化或边缘增强等操作，以便更好地突出小球的轮廓。

（3）物体分割：使用边缘检测算法（如Canny算子、霍夫变换）或区域生长算法来分离小球从背景中，提取出小球的候选区域。

（4）特征提取：确定小球的关键几何特性，如中心、大小、形状等。这可能依赖于模板匹配、轮廓分析（如最小外接圆、最大内切圆）或形状描述符（如HOG、SIFT）。

（5）尺寸计算：基于特征点（如圆心坐标）计算小球的实际直径或半径。如果是非圆形的小球，可能需要进一步的模型拟合（如椭圆或不规则形状）。

2 流程：
（1）设定参数：选择合适的相机设置（分辨率、焦距）、光源以及阈值参数。
（2）拍摄图像：让小球处于固定位置，拍摄多角度或连续帧的照片以捕捉不同视角。
（3）图像处理：利用计算机视觉库（如OpenCV）进行图像预处理和分析。
（4）寻找小球：通过匹配模板或特征检测找到小球的位置和大小。
（5）尺寸测量：根据检测到的特征计算尺寸，并可能进行多次测量取平均值提高精度。
（6）数据校验：对比理论值或参考数据库，确认测量结果的合理性。
（7）结果输出：将测量结果输出报告，如果需要还可以实时反馈到生产过程监控中。

⛄二、部分源代码和运行步骤

2.1 部分代码

2.2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果