机器视觉产品孔径尺寸测量应用分析，以获取在线产品的尺寸参数收藏

在检测技术中，被测物体的外形往往具有某种几何形状，通常情况下，其长度、角度、圆孔直径、弧度等都是典型的待测几何参数在传统的尺寸测量中，典型的方法是利用卡尺或千分尺在被测工件上针对某个参数进行多次测量后取平均值。

这些检测设备或检测手段具有测量简便、成本低廉的优点，但测量精度低、测试速度慢，测试数据无法及时处理，不适合自动化的生产

基于机器视觉的尺寸测量方法具有成本低、精度高、安装简易等优点，其非接触性、实时性、灵活性和精确性等特点可以有效地解决传统检测方法存在的问题另外，基于机器视觉的尺寸测量方法不但可以获得尺寸参数，还可以根据测量结果及时给出反馈信息，修正加工参数，避免产生更多的次品，减少企业的损失。

被测物的尺寸测量通常包括多个参数尺寸，如距离测量、圆测量、角度测量、线弧测量区域测量等。基于机器视觉的自动检测和判定系统，可以对多种型号的孔径的内外侧尺寸、桥宽、槽宽等参数进行自动测量和判定。

尺寸测量是机器视觉技术普遍的应用领域，特别在自动化制造行业中，包括物件的长度、角度、孔径、直径、弧度等都是典型的物件待测几何参数因为传统尺寸测量精度低、速度慢，无法满足大规模自动化生产的需要而基于机器视觉的尺寸测量技术属于非接触性测量，具有检测精度高、速度快、成本低、便于安装等优点。

基于机器视觉的尺寸测量技术，不但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品作出在线实时判定和分拣，应用十分普遍

测量工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、线弧测量、区域测量等，需要检测出工件相关区域的基本几何特征因此，在提取出零件的边缘或零件的角点之后，如何检测工件的几何特征、形状参数、位置尺寸等是机器视觉系统软件在后台工作的主要内容。

软件实现工件尺寸检测包括图像采集、图像处理、特征提取、尺寸计算以及结果输出等，其基本流程：图像采集→图像处理→特征提取→尺寸计算→输出结果应用案例——盈泰德一、检测需求1.大孔直径，4个小孔的直径；2. 大孔到4个小孔的距离；3. 4个小孔有无开孔，有无异物（丝锥）；4. 边上2孔有无开孔，有无异物（丝锥）

考虑到待检测的孔径、距离、有无开孔、有无异物等，能够建立在2D的基础上很好的检测出来，所以不需要建立3D传感器系统，在这里我们使用2D检测，以下是2D检测的示意图：

二、装置示意图因为2D相机无法很好地处理待测物体吸光、高反光的特性，为了使相机从待测物体上采集到更有利于软件处理的图像信息，就必须找到恰当的打光方式，在这里我们经过多次试验，最后决定使用条形光源和环状光源配合打光的方式来对待测物体进行打光。

三、检测效果图

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