20、图像测量与形状检测技术详解

图像测量与形状检测技术详解

1. 图像测量基础

在图像测量中，一些基本的测量概念和方法至关重要。对于空间离散的数字线，其中心点的确定是一个基础问题。例如，有一条数字线，其中心点为 (11; 7)。若假设线的端点准确，其真实质心在 (11.5; 6.5)，通过平均计算得到的质心为 (11.4; 6.59)，与真实质心仅相差 0.1 像素。

质心测量具有一个重要优点，即对光照变化具有很强的鲁棒性，非常适合用于校准。如图 7.5 所示，当曝光变化时，两个孔的半径在 5.5 到 7.5 像素之间变化，而质心距离的变化范围小于 0.2 像素。

2. 轮廓距离测量

在实际应用中，不仅物体重心之间的距离有意义，物体外轮廓之间的距离也很重要。然而，如何定义轮廓之间的距离是一个问题。由于数学上距离是在点之间定义的，而轮廓由多个点组成，因此根据测量点的选择不同，有多种可能的轮廓距离。

常见的选择是取轮廓上距离最近或最远的点，从而得到轮廓之间的最小或最大距离。例如，电路板上路径导体之间的隔离宽度，或者线程的芯直径（通过测量线程外轮廓之间的最小距离），就是最小轮廓距离的有趣应用。最大轮廓距离可用于确定线程的外径。

计算轮廓距离比测量质心距离要复杂得多。需要计算一个轮廓的每个像素与另一个轮廓的每个像素之间的距离，然后选择最小或最大值。例如，图 7.6 中测量的计算时间几乎是图 7.3 中质心距离计算时间的五倍。

如果能利用物体形状的先验知识，可以进行一些简化。如果物体是凸的（即连接其轮廓上任意两点的所有线都完全在物体内部），则只需使用轮廓上背向另一个物体的部分来确定最大距离。但如果物体形状复杂，可能相互包含，就难以进行简化