基于机器视觉的物体形态尺寸的测量系统设计

1. 背景介绍

1.1. 机器视觉技术的应用现状

机器视觉作为人工智能的一个重要分支，近年来发展迅速，在工业、农业、医疗、交通等领域得到广泛应用。其核心是利用计算机模拟人类视觉系统，对图像进行分析和理解，从而实现对现实世界的感知和交互。

1.2. 物体形态、尺寸测量的需求背景

在工业生产、质量检测、产品设计等领域，对物体形态、尺寸的精确测量至关重要。传统的接触式测量方法存在效率低、精度受限、易损坏被测物体等缺点。机器视觉技术的出现为非接触式、高精度、高效率的物体形态、尺寸测量提供了新的解决方案。

1.3. 基于机器视觉的测量系统的优势

相比于传统的测量方法，基于机器视觉的测量系统具有以下优势：

• 非接触式测量: 无需接触被测物体，避免了对物体的损伤，适用于易碎、柔软等特殊物体。
• 高精度: 可以达到亚像素级别的测量精度，满足工业生产和科研领域的精度要求。
• 高效率: 能够快速获取大量数据，提高测量效率。
• 自动化程度高: 可以实现自动化测量，降低人工成本。

2. 核心概念与联系

2.1. 图像采集

图像采集是机器视觉的第一步，其目的是获取清晰、完整的物体图像。常用的图